交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3223

 
Mikola_2 #:
在我看来 - 毫秒没有正确还原。我在终端中比较了 CSV 和勾选历史记录。

我不明白。

 
fxsaber #:

我不明白。

在从 BIN 文件部署的 CSV 文件中,第一个字段(时间)中的毫秒值与原始值(终端)不一致。

在这里。

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Исходник меньше 7 млн тиков
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  • 2023.09.06
  • www.mql5.com
Алгоритм рандомизации такой Берется реальная тиковая история. В этой последовательности каждый член рандомно умножается либо на 1. Из полученной последовательности приращений собирается новая тиковая история
 
Mikola_2 #:

在从 BIN 文件部署的 CSV 文件中,第一个字段(时间)中的毫秒值与原始值(终端)不一致。

在这里。

源文件在此处 生成。

 
Maxim Dmitrievsky #:

与原版相比,产生了一些垃圾。

我试过几种算法。下面举几个例子。

ZZ 由 Avg-price 建立,条件是固定最小膝值。

  • 绿色的点是 ZZ顶点 在 tick 数组中的索引。
  • 紫色点是顶点之间的平均指数。

这样做的目的是遍历刻度数组,并在找到的索引位置随机分配增量的进一步符号。

这样就可以完整保存时间戳、增量的绝对值(Avg-price)和价差。


结果。

  1. 仅在绿色指数上运行--梅花。显然,这种随机化会使最终图表更加平直(减少 ZZ 的数量)。
  2. 仅在紫色指数上运行 -绿柱石 指数越强,最小膝盖 ZZ 的条件就越多。
  3. 在两种颜色上运行--梅花。
我认为,如果同时通过 Bid/Ask 建立 ZZ,那么第 2 点的灰色会更强。

 
fxsaber #:

源文件在此 生成。

是的,我用第一个脚本将 HIS ticks 加载到 BIN 文件,再用第二个脚本将 BIN 文件加载到 CSV 文件。然后我进行了比较--CSV 中的毫秒数与终端中的毫秒数不一致。
 
fxsaber #:

尝试了几种算法。举几个例子

还有一种通过序列生成 NS 的变体,但恐怕会太长。

还有一个有趣的选项,就是像我在文章中所做的那样,将增量与 TS 的某些参数(例如利润或交易方向)一起输入。这样我就能在新数据上正常工作了。

 

我大致模拟了您的刻度线增量的分布。蓝色的是原始数据,橙色的是生成的数据。

https://disk.yandex.ru/d/aR_f9DkG3yK7_g


TicksG3.csv.zip
TicksG3.csv.zip
  • disk.yandex.ru
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Maxim Dmitrievsky #:

我大致模拟了您的刻度线增量的分布。蓝色的是原始数据,橙色的是生成的数据。

https://disk.yandex.ru/d/aR_f9DkG3yK7_g

这是什么?

2023.03.01,00:00:00.800,-6.324313995573414 e-06

如果是增量,是否可以重新加载累积量?

 
fxsaber #:

那是什么?

如果是增量,有没有可能重新填充累计总和?

是第一行出错了,删掉它,标题是数据帧留下的。

还有负值,我忘了修正。


 
Maxim Dmitrievsky #:

是第一行出错了,删除它,标题是数据帧留下的

还有负值,我忘了修正。

我加了一个 1。



结果。