交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 326

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雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

这个分支是巨大的。

谁能给我一个提示...

我有几个货币对的走势图。如何使用机器学习来选择参数（手数、方向）来开仓/平仓订单，从而使结果尽可能多的在加？

我应该做什么，我应该如何训练这个方案？


你可以使用以下搜索引擎，输入 "神经网络 "并选择文章，其中有很多有用的信息
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


在我们的案例中，我们只是通过优化器调整神经元的权重，仅此而已......你在逻辑中或通过优化器训练他有什么区别呢？而在速度方面，我认为通过优化器，在云端的学习要快得多

2个月内达到1000%是坏事还是什么？:) 我改进了一下逻辑。

在这里，确实是这样，最大的赏金出现在4月。自5月中旬以来，甚至出现了稳定的趋势



3个月内达到2000%，但也有64%的缩水，这样的收益率是符合逻辑的 :)我就不吐槽了，但Reshetova的RNN绝对是个好东西，主要是要想出好的预测器

这个惊人的运行呢，3个月内3000%，55%的低迷，几乎完美。


 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


3个月内达到2000%，但也有64%的缩水，对于这样的收益率来说是合乎逻辑的 :)我不说 废话了......但雷舍托夫的PH值肯定是个问题，主要是要找到好的预测因素。

这里有一个惊人的运行，3个月内3000%，缩水55%，几乎完美。


这不是垃圾邮件。

我已经等了很久的结果了。

否则，即使阅读也没有意义。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


3个月内达到2000%，但缩水64%，这样的收益率是合乎逻辑的 :)我不说废话了......但雷舍托夫的PH值肯定是个问题，主要是要找到好的预测因素。

这里是一个惊人的运行，3个月内3000%，缩减55%，几乎完美。


好的。那他在演示中做什么呢？
 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。
好的。演示中发生了什么？


我还没有把它放上去，它会是一样的，因为测试是基于开盘价 的，结果是非常可靠的。

我没有完全实现我的所有想法，这些是中间选择。

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

这是一个巨大的分支。

谁能给我一个提示...

我有几个货币对的走势图。我如何使用机器学习来选择 订单开仓/平仓的参数（手数、方向），从而使结果尽可能多地处于盈利状态？

那么，你需要做什么来训练一个项目？

如果开箱即用，你可以从MT5中获取条形历史，将其导出为csv，并训练神经元在每个条形中进行正向交易。在培训期间，手数将是恒定的。 最好是在以后的交易中由专家顾问自己根据当前的余额来确定。

在测试器中，你将在这个时间框架上得到一个完美的交易。但它在新的酒吧 上会失败。这不是一种交易策略，而是对历史的硬性拟合。
而且它只适用于大的时间框架，如M30，也许M15。在较小的情况下，价差将吞噬所有的利润。

你想吗？:)如果是，那么我将在这里添加做这个的模型代码，但你必须设置R（https://cran.r-project.org/bin/windows/base/），以便开始神经元的训练。

 
交易员博士。

如果你想快速完成，你可以从MT5中获取条形历史，将其导出为csv，然后教神经元在每个条形中进行正向交易。训练中的手数将是恒定的，最好是以后在交易中由专家顾问根据当前的余额来确定。

在测试器中，你会在该时间框架上得到一个完美的交易。但在新的酒吧，它将是一个失败。这不是一个交易策略，是与故事的艰难契合。
而且它只适用于大的时间框架，如M30，也许M15。在较小的情况下，价差会吞噬所有的利润。

你想吗？:) 如果是，那么我将在这里添加如何做的示例代码，但你必须设置R（https://cran.r-project.org/bin/windows/base/），以便开始神经元的训练。

仍然耐人寻味。我将有稍微不同的输入数据。

掌握

 
交易员博士。

如果你想快速完成，你可以从MT5中获取条形历史，将其导出为csv，然后教神经元在每个条形中进行正向交易。训练中的手数将是恒定的，最好是以后在交易中由专家顾问根据当前的余额来确定。

在测试器中，你将在这个时间框架上得到一个完美的交易。但在新的酒吧 里，会有一个翻盘。这不是一个交易策略，是与故事的艰难契合。
而且它只适用于大的时间框架，如M30，也许M15。在较小的情况下，价差会吞噬所有的利润。

你想吗？:)如果是，那么我将在这里添加关于如何做的示例代码，但你必须设置R（https://cran.r-project.org/bin/windows/base/），以便开始神经元的训练。


能否给我一本关于R的小手册，以及如何用实例训练简单的神经网络？
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我可以向你要一本关于一些R的手册，以及如何训练简单的神经网络，并有例子吗？

在R本身就有例子。它们确实不在我们的主题上，但它们解释了很多。

但总的来说，我更喜欢SciLab（MathLab模拟）。在神经网络方面，它比较差--只有3个包（R有11个），但帮助比较好，而且R的定位也不同，而SciLab的重点是科技计算和实时建模。

我在这两方面都工作，但更多的是与SciLab合作。欢迎加入进来。

 
Yuriy Asaulenko:

在R本身就有例子。它们确实不在我们的主题上，但它们解释了很多。

但总的来说，我更喜欢SciLab（MathLab模拟）。在神经网络方面，它比较差--只有3个包（R有11个），但帮助比较好，而且R的定位也不同，而SciLab的重点是科技计算和实时建模。

我在这两方面都工作，但更多的是与SciLab合作。欢迎加入进来。


是否有可能将SciLab与mt-check连接起来？
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