交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 431 1...424425426427428429430431432433434435436437438...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2017.06.30 00:42 #4301 vladds: 我应该在EA中设置什么神奇的数字，使我下的订单被视为我自己的。目前的设置是777。使用脚本打开一个订单...或者尝试在EA中放0。 Mihail Marchukajtes 2017.06.30 00:43 #4302 vladds: 我应该在我的EA中设置什么神奇的数字，使我下的订单被认为是我的订单。任何你想要的数字，用它来指代位置。IMHO Aleksey Vyazmikin 2017.06.30 00:45 #4303 机器学习是一个非常有趣的话题，我在这方面完全是个新手。但是，我有一个问题，有没有人试过在历史上对未平仓的订单进行训练--也就是说，训练的目的是分析开仓时的情况--这里我们开仓获利--是的，有一个指标或烛台形态，而这里--有一个不同的形态在亏损--我们不会这样做。 Mihail Marchukajtes 2017.06.30 01:08 #4304 -Aleks-。机器学习是一个非常有趣的话题，我在这方面完全是个新手。但我有个问题，有没有人试过根据历史上的开仓单来训练一个系统--即训练的目的是分析开仓时的情况--这里你开仓盈利--是的，有一个指标或烛台形态，而这里--一个不同的形态使你亏损--我们不会这样做。一般来说，你是对的，但有一个稍微不同的方法。总之，我是这样做的。一个事件发生了（来自基础策略的信号，顺便说一下，这是一个反趋势的信号，但不要紧）在这个事件发生时，一组指标有这个值。在每个事件中，我们都有一定的指标值，并将其反馈给NS的输入。我们在历史上训练TS，每个事件的结果我们都知道。因此，当事件的结果为我们所知时，我们就在历史上训练我们的TS。NS在实时模式下工作。一个事件发生了，我们把指标的值输入到TC的输入端，作为回应，我们得到了TC工作的结果，其形式为1--信号将带来利润。-1信号将带来损失。这个结果是由国家统计局在过去数据的训练基础上计算出来的。简而言之，它看起来像这样。详细来说，这里...阅读文章 Aleksey Vyazmikin 2017.06.30 01:25 #4305 Mihail Marchukajtes: 你总体上是对的，但有一个稍微不同的方法。总之，我是这样做的。一个事件发生了（来自基础策略的信号，顺便说一下，这是一个反趋势的信号，但不要紧）在这个事件发生时，一组指标有一个值。在每个事件中，我们都有一定的指标值，并将其反馈给NS的输入。我们在历史上训练TS，每个事件的结果我们都知道。因此，当事件的结果为我们所知时，我们就在历史上训练我们的TS。NS在实时模式下工作。一个事件发生了，我们把指标的值输入到TC的输入端，作为回应，我们得到了TC工作的结果，其形式为1--信号将带来利润。-1信号将带来损失。这个结果是由国家统计局在过去数据的训练基础上计算出来的。简而言之，它看起来像这样。详细来说，这里...阅读文章 为了继续这个想法，许多手部交易员说他们感觉到了市场，但无法将其正式化--因此我认为他们的无意识根据其丰富的经验做出了决定，有两种变体：1-纯粹依靠情绪进行交易（生气--卖出，饥饿--买入），2-按画面进行交易（无意识地分析情况）。在这里，如果你从信号中获取报告，特别是人们交易手的报告，或者你自己的报告，将有可能识别这种无意识的模式，对吗？ 而且我认为分析1-2条的指标读数是不够的--我们应该捕捉屏幕--即考虑指标和一般价格的运动方向和性质。 你是否尝试过用ZZ模式进行训练？ Mihail Marchukajtes 2017.06.30 01:31 #4306 -Aleks-: 我将继续这个想法，许多手交易员说，他们感觉到了市场，但无法将其正式化--所以我认为他们的无意识根据其丰富的经验做出了决定，有两种变体：1-纯粹靠情绪交易（愤怒-卖出，饥饿-买入），2-靠画面交易（无意识分析形势）。在这里，如果你从信号中获取报告，特别是人们交易手的报告，或者你自己的报告，将有可能识别这种无意识的模式，对吗？ 而且我认为分析1-2个柱状的指标读数是不够的--我们应该捕捉屏幕，即考虑指标和一般价格的运动方向和性质。 你是否尝试过用ZZ模式进行训练？ TC，小声点说ZZ。如果你不在这个话题中大声说出来，你可能会得到西红柿。:-)首先，我分析了我的窗口期的数据，这是浮动的。那是一个。其次。实际上，分析我的交易历史 可能是可能的，但我认为可能无法应用它。我再一次告诉你。为了开始分析市场，你需要一个既成事实。在我们的案例中，这些是来自反趋势策略的信号。在我看来也是如此。或者你可以分析每一个栏。交易者情绪化地建仓，这个事件没有规律可循。我们如何知道现在是分析市场的时候？交易员何时开仓？好吧，那就太晚了，因为职位已经被打开了。所以。首先，我们将决策的时刻正式化。通常情况下，这是一个基本策略。 Dr. Trader 2017.06.30 12:21 #4307 elibrarius: 那么，在同一图案的情况下，价格向两边移动的事实可以被认为是一个随机的过程，或者是一个傀儡，试图打破直接在图表上寻找图案的人和NS用户的策略，以便使他们的预测变得更糟，或者把它们减少到接近零，就像图片中一样。我通过增加模式中的条数，并转移到更大的时间框架，部分解决了这个问题。然后，这些模式开始给出不那么分散的预测。但这离圣杯 还很远，还需要别的东西。例如，在eurusd H6上--我有一个来自约1000条的模式，我在历史深度上也寻找类似的模式，约1000条（例如，在一个极端的情况下，类似的模式取自指数为2000-1000的条）。 此外，我还减少了那些在历史上过于遥远的模式的 "相似性"。 不幸的是，这整个大惊小怪的过程甚至不会带来100%的年度利润（20%的风险）。 Vasily Perepelkin 2017.06.30 12:31 #4308 Mihail Marchukajtes: 好吧，瓦西里。告诉我你是如何打开一个贸易????基于什么？假设这是一个交易日，你已经选择了你的TF并准备急于行动。那么问题来了，在什么情况下你才会开启交易？这是我唯一的机会告诉我的学生，在个人账户上敲一笔，让我们达成一致，现在有一个学生刚刚放了一个学院假期，我可以教你一个基于心理学和理解主要参与者（内部人士、傀儡）动机的深度交易所交易课程。到目前为止，我可以告诉你一件事。它完全不像你想象的那样，几乎是相反的!快点!我不是上帝，我不可能一次培训数百名学生。 Mihail Marchukajtes 2017.06.30 12:36 #4309 瓦西里-佩雷佩尔金。这一点我只能告诉我的学生，敲敲邮件，我们会达成一致，现在有一个学生刚刚休假，我可以教你基于心理学和理解大玩家（内部人士、傀儡）的动机的深度股票交易课程。到目前为止，我可以告诉你一件事。它完全不像你想象的那样，几乎是相反的!快点!我不是上帝，我不能在同一时间培训数百名学生。不幸的是，心理学主要是对自己的工作，我更喜欢在人工智能上下功夫，而让心理学见鬼去吧。虽然我不介意练习我的自制力 ..... Dr. Trader 2017.06.30 12:53 #4310 elibrarius。好吧，它说价格在几分钟内的大交易和新闻后达到平衡，也就是说，有些东西只能在M1上被捡到。这可能适用于那些与限制、外卖、停止有关的工作。我的MO还没有那么强。 我试图预测趋势，使EA始终坐在交易中，手数不变，只是偶尔在趋势逆转时翻转。对我来说，M1是噪音和很多问题。 1...424425426427428429430431432433434435436437438...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
我应该在EA中设置什么神奇的数字，使我下的订单被视为我自己的。目前的设置是777。
使用脚本打开一个订单...或者尝试在EA中放0。
我应该在我的EA中设置什么神奇的数字，使我下的订单被认为是我的订单。
任何你想要的数字，用它来指代位置。IMHO
机器学习是一个非常有趣的话题，我在这方面完全是个新手。但是，我有一个问题，有没有人试过在历史上对未平仓的订单进行训练--也就是说，训练的目的是分析开仓时的情况--这里我们开仓获利--是的，有一个指标或烛台形态，而这里--有一个不同的形态在亏损--我们不会这样做。
机器学习是一个非常有趣的话题，我在这方面完全是个新手。但我有个问题，有没有人试过根据历史上的开仓单来训练一个系统--即训练的目的是分析开仓时的情况--这里你开仓盈利--是的，有一个指标或烛台形态，而这里--一个不同的形态使你亏损--我们不会这样做。
一般来说，你是对的，但有一个稍微不同的方法。总之，我是这样做的。
一个事件发生了（来自基础策略的信号，顺便说一下，这是一个反趋势的信号，但不要紧）在这个事件发生时，一组指标有这个值。在每个事件中，我们都有一定的指标值，并将其反馈给NS的输入。我们在历史上训练TS，每个事件的结果我们都知道。因此，当事件的结果为我们所知时，我们就在历史上训练我们的TS。
NS在实时模式下工作。一个事件发生了，我们把指标的值输入到TC的输入端，作为回应，我们得到了TC工作的结果，其形式为1--信号将带来利润。-1信号将带来损失。这个结果是由国家统计局在过去数据的训练基础上计算出来的。简而言之，它看起来像这样。详细来说，这里...阅读文章
你总体上是对的，但有一个稍微不同的方法。总之，我是这样做的。
一个事件发生了（来自基础策略的信号，顺便说一下，这是一个反趋势的信号，但不要紧）在这个事件发生时，一组指标有一个值。在每个事件中，我们都有一定的指标值，并将其反馈给NS的输入。我们在历史上训练TS，每个事件的结果我们都知道。因此，当事件的结果为我们所知时，我们就在历史上训练我们的TS。
NS在实时模式下工作。一个事件发生了，我们把指标的值输入到TC的输入端，作为回应，我们得到了TC工作的结果，其形式为1--信号将带来利润。-1信号将带来损失。这个结果是由国家统计局在过去数据的训练基础上计算出来的。简而言之，它看起来像这样。详细来说，这里...阅读文章
为了继续这个想法，许多手部交易员说他们感觉到了市场，但无法将其正式化--因此我认为他们的无意识根据其丰富的经验做出了决定，有两种变体：1-纯粹依靠情绪进行交易（生气--卖出，饥饿--买入），2-按画面进行交易（无意识地分析情况）。在这里，如果你从信号中获取报告，特别是人们交易手的报告，或者你自己的报告，将有可能识别这种无意识的模式，对吗？
而且我认为分析1-2条的指标读数是不够的--我们应该捕捉屏幕--即考虑指标和一般价格的运动方向和性质。
你是否尝试过用ZZ模式进行训练？
我将继续这个想法，许多手交易员说，他们感觉到了市场，但无法将其正式化--所以我认为他们的无意识根据其丰富的经验做出了决定，有两种变体：1-纯粹靠情绪交易（愤怒-卖出，饥饿-买入），2-靠画面交易（无意识分析形势）。在这里，如果你从信号中获取报告，特别是人们交易手的报告，或者你自己的报告，将有可能识别这种无意识的模式，对吗？
而且我认为分析1-2个柱状的指标读数是不够的--我们应该捕捉屏幕，即考虑指标和一般价格的运动方向和性质。
你是否尝试过用ZZ模式进行训练？
TC，小声点说ZZ。如果你不在这个话题中大声说出来，你可能会得到西红柿。:-)
首先，我分析了我的窗口期的数据，这是浮动的。那是一个。
其次。实际上，分析我的交易历史 可能是可能的，但我认为可能无法应用它。我再一次告诉你。为了开始分析市场，你需要一个既成事实。在我们的案例中，这些是来自反趋势策略的信号。在我看来也是如此。或者你可以分析每一个栏。交易者情绪化地建仓，这个事件没有规律可循。我们如何知道现在是分析市场的时候？交易员何时开仓？好吧，那就太晚了，因为职位已经被打开了。所以。首先，我们将决策的时刻正式化。通常情况下，这是一个基本策略。
那么，在同一图案的情况下，价格向两边移动的事实可以被认为是一个随机的过程，或者是一个傀儡，试图打破直接在图表上寻找图案的人和NS用户的策略，以便使他们的预测变得更糟，或者把它们减少到接近零，就像图片中一样。
我通过增加模式中的条数，并转移到更大的时间框架，部分解决了这个问题。然后，这些模式开始给出不那么分散的预测。但这离圣杯 还很远，还需要别的东西。
例如，在eurusd H6上--我有一个来自约1000条的模式，我在历史深度上也寻找类似的模式，约1000条（例如，在一个极端的情况下，类似的模式取自指数为2000-1000的条）。
此外，我还减少了那些在历史上过于遥远的模式的 "相似性"。
不幸的是，这整个大惊小怪的过程甚至不会带来100%的年度利润（20%的风险）。
好吧，瓦西里。告诉我你是如何打开一个贸易????基于什么？假设这是一个交易日，你已经选择了你的TF并准备急于行动。那么问题来了，在什么情况下你才会开启交易？
这是我唯一的机会告诉我的学生，在个人账户上敲一笔，让我们达成一致，现在有一个学生刚刚放了一个学院假期，我可以教你一个基于心理学和理解主要参与者（内部人士、傀儡）动机的深度交易所交易课程。到目前为止，我可以告诉你一件事。
它完全不像你想象的那样，几乎是相反的!
快点!我不是上帝，我不可能一次培训数百名学生。
这一点我只能告诉我的学生，敲敲邮件，我们会达成一致，现在有一个学生刚刚休假，我可以教你基于心理学和理解大玩家（内部人士、傀儡）的动机的深度股票交易课程。到目前为止，我可以告诉你一件事。
它完全不像你想象的那样，几乎是相反的!
快点!我不是上帝，我不能在同一时间培训数百名学生。
不幸的是，心理学主要是对自己的工作，我更喜欢在人工智能上下功夫，而让心理学见鬼去吧。虽然我不介意练习我的自制力 .....
好吧，它说价格在几分钟内的大交易和新闻后达到平衡，也就是说，有些东西只能在M1上被捡到。
这可能适用于那些与限制、外卖、停止有关的工作。我的MO还没有那么强。
我试图预测趋势，使EA始终坐在交易中，手数不变，只是偶尔在趋势逆转时翻转。对我来说，M1是噪音和很多问题。