交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 332 1...325326327328329330331332333334335336337338339...3399 新评论 Renat Akhtyamov 2017.05.08 23:58 #3311 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 是的,它是在演示中,它是...我只在这里呆了1天,新版本今天刚刚安装。 这是一个原始的机器人,没有考虑到很多东西,但它已经能够赚钱了。 这只是一个模板,可以说是进一步的研究。 根据经验--正常的系统不可能在2天内开发出来,就像在这个案例中 :) 好的。我还是会等待你的演示测试结果。 СанСаныч Фоменко 2017.05.09 08:39 #3312 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。 好的。我仍然会等待你的演示测试结果。 你为什么需要别人的结果?如果马克西姆-德米特里耶夫斯基 有成果,那将是他的知识的结果,但决不是该模型在其他人手中成功的证明。MO是一个工具。而且,要么你个人知道如何使用它,要么你不知道。目前MO的美妙之处在于,大量的工具已经可以使用,至少在第一阶段可以作为黑盒子使用。从拨浪鼓开始。六个模型,你最多可以在一个小时内尝试。但最重要的是,你将看到机器学习的整个周期:数据挖掘、模型拟合、结果评估。同时,最无关紧要的是模型本身。 Renat Akhtyamov 2017.05.09 09:06 #3313 桑桑尼茨-弗门科。你为什么需要别人的结果?如果马克西姆-德米特里耶夫斯基 有成果,那将是他的知识的结果,但决不是该模型在其他人手中成功的证明。MO是一个工具。而且,要么你个人知道如何使用它,要么你不知道。目前MO的美妙之处在于,大量的工具已经可以使用,至少在第一阶段可以作为黑盒子使用。从拨浪鼓开始。六个模型,你最多可以在一个小时内尝试。但最重要的是,你将看到机器学习的整个周期:数据挖掘、模型拟合、结果评估。最重要的是模型本身。 我不需要别人的结果。我需要了解,皮肤是否值得敷料。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.09 09:09 #3314 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。 我不需要别人的结果。我需要了解这是否值得花费。 我已经在监控中实施了一个新的训练过的模型,我昨天已经设置了它,我还不会重新训练它)。到目前为止,我失去了2次交易,但没关系......如果我有足够的存款,我将使它成为+,在测试器中我有足够的:) https://www.mql5.com/ru/signals/297732 在M15上进行交易我之前用一个更简单的模型进行交易 Торговые сигналы для MetaTrader 5: NEUROSHELL test Maxim Dmitrievskywww.mql5.com Торговый Сигнал NEUROSHELL test для MetaTrader 5: копирование сделок, мониторинг счета, автоматическое исполнение сигналов и социальный трейдинг Renat Akhtyamov 2017.05.09 09:23 #3315 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我的监视器里有一个新的训练好的模型,我昨天已经设置好了,我不会再重新训练它了......由于某种原因,我做了大量的工作,这样做更有趣。)到目前为止,我失去了2次交易,但没关系......如果我有足够的存款,我将使它成为+,在测试器中我有足够的:) https://www.mql5.com/ru/signals/297732 在M15上进行交易我之前用一个更简单的模型进行交易是的,昨天看了它。很多人也让我感到惊讶。但我仍然在看。我对最后的结果感兴趣。谢谢你! Maxim Dmitrievsky 2017.05.09 10:08 #3316 Renat Akhtyamov: 是的,昨天看了它。洛特也让我吃惊。但我仍然在查看。对最终结果感兴趣。谢谢你! 我还对DAX和GBPUSD指数进行了训练,结果也很好,我可以创建没有相关性的多货币系统,并直接在优化器中对一篮子货币运行。我可以做一个多货币系统,不相关的,直接在优化器上运行,然后打开我自己的对冲基金,在交易所符号上进行交易)回归模型 完全适合任何波动性,理论上它应该在指数上运行得最好 Yuriy Asaulenko 2017.05.09 10:20 #3317 Maxim Dmitrievsky: 我还对DAX和GBPUSD指数进行了训练--结果也很好,我可以创建一个不相关的多货币系统,并使用篮子直接在优化器中运行它。回归模型完全适合任何波动性,理论上它对指数的作用应该是最好的。我错过了一些东西。你已经转移到回归模型 了吗?哪一个? Maxim Dmitrievsky 2017.05.09 10:22 #3318 尤里-阿索连科。我错过了一些东西。你改用回归模型了吗?哪一个? 我不知道RNN内部创建了什么模型,这就是有趣的事情,但它是基于回归和概率的 :) Yuriy Asaulenko 2017.05.09 10:28 #3319 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 它最初是在计划中......我不知道RNN内部创建了什么模型,这就是有趣的事情,但它是基于回归和概率的 :) 我读了你发给我的关于RNN的描述。我没有看代码。如果是那个系统,那么从描述来看,它不是一个退步。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.09 10:30 #3320 尤里-阿索连科。 我读了你发给我的RNN描述。我没有看代码。从描述来看,这并不是一种退步。 RNN是对输入的概率回归:)我给你发了一个在1个输入上有回归斜率的例子,如果你把它喂给几个不同时期的输入,你猜会发生什么。:)任何分析周期性的市场模型 1...325326327328329330331332333334335336337338339...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
是的,它是在演示中,它是...我只在这里呆了1天,新版本今天刚刚安装。 这是一个原始的机器人,没有考虑到很多东西,但它已经能够赚钱了。 这只是一个模板,可以说是进一步的研究。 根据经验--正常的系统不可能在2天内开发出来,就像在这个案例中 :)
好的。我仍然会等待你的演示测试结果。
你为什么需要别人的结果?
如果马克西姆-德米特里耶夫斯基 有成果,那将是他的知识的结果,但决不是该模型在其他人手中成功的证明。
MO是一个工具。而且,要么你个人知道如何使用它,要么你不知道。
目前MO的美妙之处在于,大量的工具已经可以使用,至少在第一阶段可以作为黑盒子使用。从拨浪鼓开始。六个模型,你最多可以在一个小时内尝试。但最重要的是,你将看到机器学习的整个周期:数据挖掘、模型拟合、结果评估。同时,最无关紧要的是模型本身。
你为什么需要别人的结果?
如果马克西姆-德米特里耶夫斯基 有成果,那将是他的知识的结果,但决不是该模型在其他人手中成功的证明。
MO是一个工具。而且,要么你个人知道如何使用它,要么你不知道。
目前MO的美妙之处在于,大量的工具已经可以使用,至少在第一阶段可以作为黑盒子使用。从拨浪鼓开始。六个模型,你最多可以在一个小时内尝试。但最重要的是,你将看到机器学习的整个周期:数据挖掘、模型拟合、结果评估。最重要的是模型本身。
我不需要别人的结果。我需要了解这是否值得花费。
我已经在监控中实施了一个新的训练过的模型,我昨天已经设置了它,我还不会重新训练它)。到目前为止,我失去了2次交易,但没关系......如果我有足够的存款,我将使它成为+,在测试器中我有足够的:) https://www.mql5.com/ru/signals/297732 在M15上进行交易
我之前用一个更简单的模型进行交易
我的监视器里有一个新的训练好的模型,我昨天已经设置好了,我不会再重新训练它了......由于某种原因,我做了大量的工作,这样做更有趣。)到目前为止,我失去了2次交易,但没关系......如果我有足够的存款,我将使它成为+,在测试器中我有足够的:) https://www.mql5.com/ru/signals/297732 在M15上进行交易
我之前用一个更简单的模型进行交易
是的,昨天看了它。很多人也让我感到惊讶。
但我仍然在看。我对最后的结果感兴趣。
谢谢你!
是的,昨天看了它。洛特也让我吃惊。
但我仍然在查看。对最终结果感兴趣。
谢谢你!
我还对DAX和GBPUSD指数进行了训练,结果也很好,我可以创建没有相关性的多货币系统,并直接在优化器中对一篮子货币运行。
我可以做一个多货币系统,不相关的,直接在优化器上运行,然后打开我自己的对冲基金,在交易所符号上进行交易)回归模型 完全适合任何波动性,理论上它应该在指数上运行得最好
我还对DAX和GBPUSD指数进行了训练--结果也很好,我可以创建一个不相关的多货币系统,并使用篮子直接在优化器中运行它。
回归模型完全适合任何波动性,理论上它对指数的作用应该是最好的。
我错过了一些东西。
你已经转移到回归模型 了吗?哪一个?
我错过了一些东西。
你改用回归模型了吗?哪一个?
我不知道RNN内部创建了什么模型,这就是有趣的事情,但它是基于回归和概率的 :)
它最初是在计划中......我不知道RNN内部创建了什么模型,这就是有趣的事情,但它是基于回归和概率的 :)
我读了你发给我的RNN描述。我没有看代码。从描述来看,这并不是一种退步。
RNN是对输入的概率回归:)我给你发了一个在1个输入上有回归斜率的例子,如果你把它喂给几个不同时期的输入,你猜会发生什么。:)任何分析周期性的市场模型