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。