交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3343

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СанСаныч Фоменко #:

很简单，链接到 R hangouts。

R 是整个宇宙....而我们却置身事外。

所以，参与进来，做点有用的事，让宇宙看看。

 
СанСаныч Фоменко #:

差价不是错误

这是一个制定目标的问题：ascii 之间的增量和出价之间的增量之间没有价差。

主要的面包和鱼子酱在于价差水平，在于大量的空头交易。我不太明白其中的逻辑，如何在交易数量和可预测性之间找到平衡。增加交易持续时间和顺利减少交易数量会导致阿尔法损失。
 
Maxim Dmitrievsky #:
什么样的错误可以归因于价差？这个看似愚蠢的问题让我不得安宁。如果一个模型在低点差时运行良好，但当点差增大时，情况就会变得更糟。到底该怎么解决？
。

在标记和标志中使用实际点差。不确定迹象，不确定是否有帮助，事实证明，在 3-5 个迹象时，OOS 比使用 100-1000 个模型时更好。也就是说，价差出现在这 3-5 个价位上的几率很小。
也许这将使我们从现在几乎 50/50 的比例增加几个百分点。也有可能，像往常一样，这一切都需要时间，不会有明显的效果。

，我正在从条形图切换到刻度线，那里的点差是真实的，而不是每条最小值。在标记方面，我将使用 fxsaber-a 的虚拟测试器（可以进行交易并获得其结果，而不会破坏 MQ 测试器的统计数据，我只根据模型的信号进行交易），然后在周六训练模型，并在下周六之前进行交易。这就像真实交易中的 "顶进 "一样。但您有自己的 Python 虚拟测试器，也许不需要它。

 
Maxim Dmitrievsky #:
主要的面包和鱼子酱在于价差层面，在于大量的空头交易。在交易数量和可预测性之间寻求平衡的逻辑并不十分清晰。增加交易的持续时间和顺利减少交易数量会导致阿尔法损失。

妈妈，给我寄几双羊毛袜子吧。我们牢房里有电热地板，但没人知道打开它的密码）。

 
Forester #:

在标记和标志中使用实际价差。我不太确定迹象，但事实证明，在 3-5 个迹象上，OOS 比模型使用 100-1000 更好。也就是说，价差落在这 3-5 个价位上的几率很小。
也许这将使我们从现在几乎 50/50 的比例中增加几个百分点。也有可能，像往常一样，这一切都需要时间，不会有明显的效果。

，我正在从条形图切换到刻度线，那里的点差是真实的，而不是每条最小值。在标记方面，我将使用 fxsaber-a 的虚拟测试器（可以进行交易并获得其结果，而不会破坏 MQ 测试器的统计数据，我只根据模型的信号进行交易），然后在周六训练模型，并在下周六之前进行交易。这就像真实交易中的 "徒步前进"。但您有自己的 Python 虚拟测试器，也许不需要它。

当你增加测试器中的点差时，有些交易似乎会飞向负数。但有些交易仍然存在。完全不使用它也可以进行训练，但问题是如何在必要的价差上运行它并修复 TS，摒弃糟糕的交易。我想要么重新训练，要么增加一个过滤器。我拿不定主意。

因为试图在训练本身中建立点差的方法行不通。
 
Maxim Dmitrievsky #:

当测试仪中的价差增大时，一些交易似乎会飞向负值。但有些交易仍然存在。完全不使用它进行训练是可能的，但问题是如何在所需点差下运行它并修复 TS，剔除不良交易。我想要么重新训练，要么添加过滤器。我拿不定主意。

因为试图在训练本身中建立点差的方法行不通。

等妈妈寄来羊毛袜子，你就能在里面找到代码了。在那之前，我不会妨碍你的自尊心。

 
Uladzimir Izerski #:

等妈妈寄来羊毛袜子，你就会在里面找到密码了。在那之前，我不会妨碍你的自尊心。

你是什么人，一个彻底的废物？

 
Maxim Dmitrievsky #:

你疯了吗？

我从行话里听出袜子还没到）。

 
Maxim Dmitrievsky #:

当测试仪中的价差增大时，一些交易似乎会飞向负值。但有些交易仍然存在。完全不使用它进行训练是可能的，但问题是如何在所需点差下运行它并修复 TS，摒弃不良交易。我想要么重新训练，要么添加过滤器。我拿不定主意。

因为试图在训练本身中建立点差的方法行不通。

可能是经典的过滤器，如果（点差 > 10 点）{不交易，不加价}。或者不以点数为单位，平均点差 * 2 或 *3....*10.

 
Forester #:

可能是经典过滤，如果（点差 > 10 点）{不交易或加价}。或者不以点数为单位，平均点差 * 2 或 *3....*10.

我笑了，因为我几乎可以肯定，一个无比聪明的想法就是一个无比聪明的想法。

这里的每个人都是傻瓜吗?????？

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