交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3225

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

如果有的话，我已经关闭了 Youtube。

这样的禁欲主义太苛刻了：)

不幸的是，在交易中，努力和结果之间没有直接的联系

[mytarmailS]

fxsaber #:
这样 做。

你在第 3 点和第 4 点中所做的是某种自创的、质量不高的尝试，旨在解决优化噪声目标函数的问题。

你试图找到的不是一组参数，而是一些接近的参数集群。

我认为你应该阅读有关噪声函数优化的书籍，也许你会找到有用的东西。

[Andrey Dik]

mytarmailS #:

我觉得你应该读一读关于优化噪声函数的文章，也许会有所收获。

"噪声函数 "有什么特别之处吗？

交易策略的优化函数都是噪声函数。

没有平滑的，也不可能平滑，因为 DEM 的离散性和 TS 的离散性。

[fxsaber]

mytarmailS #:
您在第 3 和第 4 点中所做的是一种自创的、不太理想的解决噪声目标函数优化问题的尝试。

你试图找到的不是一组参数，而是一组或几组接近的参数。

我觉得你应该读一读关于噪声函数优化的书，也许你会找到有用的东西。

我想读一些实用的东西：如何找到市场模式（来自实践中的算法交易者）。

ZY 您参与了这场精彩的讨论。

[Renat Akhtyamov]

fxsaber #:

我会读一些实用的东西：如何发现市场模式（来自实践型算法交易者）。

尝试编写一个 EA。

它看起来已经很不错了。

但 45 度角表示同样可能的运动方向--向上或向下。

所以买入/卖出的概率是一样的，50/50。

我认为您研究的目标应该是一条向上和向下的线。

但是

也许我错得离谱

[fxsaber]

Renat Akhtyamov #:

您的研究目的

是为了找到一个解决方案，这样您就可以

交易、自动交易系统和交易策略测试论坛

交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易

fxsaber, 2023.08.19 10:36 am

创造很多剥头皮的故事。并在他们身上找出TS的漏洞。现在有愚蠢的是没有足够的历史长度进行这样的检查。因此，需要充分生成。

以国防部目前的手段，我们还无法做到这一点。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:
是找到一个解决方案，以便我们可以 。

目前的 IO 工具还无法做到这一点。

最好能有更多关于 TS 的初始信息，否则我们就会以大约这些数据维度来搜索未知数，速度不会很快。

[1000][6930269]，速度并不快。

至少要有一笔交易的平均持有时间，或开仓与平仓之间的平均点数，以限制搜索范围

如果在交易前分析了过去历史的其他部分，也应包括在内

我手头还没有超级计算机:)

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

最好能有更多关于 TC 的初始信息，否则就会变成用大约这些数据维度来寻找未知的东西。

[1000][6930269]

至少平均交易持有时间，或平均交易点数

在 TesterDashboard 屏幕上，蓝色数字是：利润点数、交易次数、PF、每笔交易的平均利润。

这与 TS 无关。在 TSVR 中，我们有一个模式。我们开始生成它，但它并不存在。可能，这对 MO 不太有利。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

TesterDashboard 屏幕截图上的蓝色数字：以点为单位的利润、交易次数、PF、每笔交易的平均利润。

这与 TS 无关。CEVR 中存在一种模式。我们开始生成它，但它并不存在。可能，这对 MO 不太有利。

您的 TS 并没有寻找所有可能存在的模式。这就是您必须匹配它的原因。

否则，您可以采用另一种方法，但这种方法会在刻度线和稍后的时间点上做多 )

[Maxim Dmitrievsky]

Maxim Dmitrievsky #:

现在，链内有一些相互关联性，长达 100 个刻度线

我可以让它达到不同的深度，如果它与 TC 位置的平均寿命相吻合，理论上应该是可行的。

https://disk.yandex.ru/d/PnU3K-tUgmu-oA

取决于1000 个 刻度线的长度

https://disk.yandex.ru/d/6F8FdUGthpnk3A

然后我将尝试理解这种方法并进行测试，但我设法加快了计算速度。

它可能不会节省任何序列内存，但速度很快:)

在此基础上，再加上5k 的长度

https://disk.yandex.ru/d/1ypCrzYKk82XdA