交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3230

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fxsaber #:

厨房

MetaQuotes 演示版。

我们自 2006 年以来一直在举办锦标赛，我们非常清楚，在理想条件下（如演示服务器），任何锦标赛在允许黄牛参与时都会沦为无用的冒险。其他合理的策略会立即垫底。

这就是为什么我们总是取消黄牛，以便让参赛者在或多或少平静的条件下比赛。

我们的目的不是让黄牛轻易赚钱。我们的目标是鼓励更积极地开发严肃的机器学习模型，并将其应用于 MQL5。

我建议大家不要从自己和个人优化策略的角度来看待这个世界。我立即指出了锦标赛优化的功能。


自动交易锦标赛 的历史。

 
Renat Fatkhullin #:

根据规定，将禁止欺诈者。

我们的目标很明确--促进 ML 交易模型的发展，而不是给人以机会，让他们用老方法赚钱，打着模型的幌子倒卖平庸的 "黄牛"，等等。


我指的不是 "黄牛"（可能是指目标点数为 5 点且无 SL 的情况，不过 "黄牛 "一词可以指任何东西，甚至可以用作脏话）。
还可以在规则中设定平均盈利/平均亏损比率限制、每日最大交易次数限制和每日最小交易次数限制等，以剔除以 "以防万一 "为原则的明显有毒的方法。
顺便说一句，过去的冠军赛表明，简单的策略可以在短期内获胜。
也许单个神经元上的简单策略就能很好地发挥作用，您不必把 ChatGPT 加入到 competition.... 中。
我只是对冠军赛可接受的策略极限感兴趣。
 
Renat Fatkhullin #:

目的不是让另一个黄牛轻易赚钱。

这就是问题所在，你对黄牛的想法还在，N 年前的想法还在。那时，效率低下的确是天方夜谭。现在情况有些变化了。管它呢。
 
Renat Fatkhullin #:


请不要忽视实质性问题。模板中的预测因子是什么？还是只需要建立 OHLCV 模型？
[删除]  
fxsaber #:
问题就在这里，N 年前你对黄牛的看法依然存在。那时候，效率低下的现象确实很猖獗。现在情况有些变化了。管它呢。

反正你必须通过 ONNX 来做，你不能这样做

与此同时，还能看到真正的 MOShnikov（使用神经网络的人）的成果，而不是这个主题的常客。从教育的角度来看，这一点非常重要。以我为例，我就缺乏榜样和与实践者的交流。
 
fxsaber #:
问题就在这里，N 年前你对黄牛的看法依然存在。那时候，效率低下的现象确实很猖獗。现在情况有些变化了。管它呢。

我认为，如果简单方法（或非简单方法，但没有 MO）获胜，这可能是一个反 MO 的广告。

例如，如果具有自动优化功能但没有纯神经网络的自适应系统也能参赛，这难道不有趣吗？- 在这种情况下，MO 不就是对模型参数（权重、系数）的选择吗？如果能看到 "实时 "训练的系统，而不仅仅是根据历史数据训练的系统，那就更有意思了（当然，其中一些系统将有幸获奖，因为它们是正式的 "严肃机器学习模型"）。

ZZY**。"夜晚不再黑暗"--非常有趣的是，这将会产生什么结果，毕竟你确实关心这个问题，不是吗，fxsaber？- 我也是)))))。

*和**--大声思考。

 
Aleksey Vyazmikin #:
请不要忽视实质性问题。模板中的预测因子是什么？还是只制作 OHLCV 模型？

基本上，一切都将在我们制定出竞赛条件后进行--这是一项艰巨的工作。

 
Renat Fatkhullin #:

你能告诉我 R 移植完成了吗？

我是说，我们不用再等了。

 
mytarmailS #:

请告诉我 R 端口是否已完成？

我是说，我们不用再等了。

还没
 
mytarmailS #:

请告诉我 R 端口是否已完成？

我是说，我们不用再等了。

你为什么需要它？我用 R 做实验时，用的是 SanSanych 订购的 dll-ku。它运行得很好，而且有更多的可能性，因为它可以双向传输任何数据，而不仅仅是引号（在第一个 R 移植中）。此外，我甚至还通过它运行了多线程优化。
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