交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 441

新评论
 

最近发布了一个新的R 3.4版本https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/NEWS.html。

我喜欢这个 --

JIT（'Just In Time'）字节码编译器现在默认在其第3级启用。这意味着函数将在第一次或第二次使用时被编译，顶层循环将被编译，然后运行。(感谢托马斯-卡里贝拉的大量工作，使这成为可能）。
目前，编译器不会编译包含对browser()的显式调用的代码：这是为了支持从browser()调用的单步。
JIT编译可以通过compiler::enableJIT(0)或将环境变量R_ENABLE_JIT设置为0，在剩余的会话中被禁用。
以前，你可以调用
library(compiler)
enableJIT(3)
这将使R代码在飞行中编译，并加快R函数的速度。现在看来，这将永远被启用，非常好。
 

大多数国防部 "专家 "实际上是工具收集者，他们把所有的时间都花在搜索和讨论时髦的国防部应用程序的新功能、圣经或插件上，而实际问题的解决则被搁置一边。

 
govich:

他们把所有的时间都花在寻找和讨论新的功能、圣经或国防部的花哨应用程序的插件上。

没有它就没有办法。80年代的Perseptron不会处理外汇。但现代的GBM会。最有可能的是，随着机器学习模型 的发展，外汇也相应地变得更加复杂，即使落后1步也会产生不好的后果。如果你与现代MO相比领先一步--它将是外汇的圣杯。

 

所以呢，我想了想，决定无视所有的成见，回到我的核心信念。模型如何发展并不重要，只要它向正方发展。问题是，我在TC方向有大约9个自由度。有时它们都不能带来利润。但最常见的是，其中一个学位总是能带来利润。事情就是这样的。如果我们轮换TS，其中一个学位将获得一些东西。好吧，别介意....因此，我决定为自己保留这个差额。扔掉它没有任何意义。瞧，一个收支平衡的策略已经准备好了，而且有适当的风险。当然，但在这种情况下，价差是我们的。甚至是多一点。以下是今天的报告。问题是，有两个工作的NS，从07.01开始就没有看到数据。而最有趣的是，他们的工作有停顿，使用有缺陷的测试器可能更可靠。但要注意交易，我们采取SPRED，甚至更多一点。

风险确实被高估了，因为给信号放置了两个柱状门，一个在0.00050，另一个在0.00100。如果箭头两边都走，就放置了一个迷你通道来买入和卖出，但有0.00100点的正利润。很少有两个人都触发的情况，结果是我们为自己赢得了差价。某种形式的CaryTrade。这只是今天的情况。而该网络已经运行了第四天。显示?????

 

好吧，我不会让你有悬念。而且让我提醒你，所有的工作都是在待定中完成的。而你知道为什么...因为SPRED是我们的!!!!!没有一滴水到敌人!!!!:-)

四天内300%....大约，最大跌幅不超过20% 问题是另一个，这个策略在未来一周内会有什么感觉......。

或者至少是明天.....但这个自07.01以来他们没有看到的事实是一个事实。而我的出口不是偷看，我是在盯着数据收集的清洁度。
 
交易员博士。

最近发布了一个新的R 3.4版本https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/NEWS.html。

我喜欢这个 --

你曾经可以在代码中调用
library(compiler)
enableJIT(3)
这使得R代码的即时编译成为可能，并加快了R函数的速度。现在看来，这将一直开着，非常好。
嗯，这是在3.4.0中，而且至少有半年的时间，如果不是更久的话。好吧，在3.4.1中，只有bug被修复。
 
Mihail Marchukajtes:

好吧，我不会让你有悬念。而且让我提醒你，所有的工作都是在待定中完成的。而你知道为什么...因为SPRED是我们的!!!!!没有一滴水到敌人!!!!:-)

四天内300%....大约，最大跌幅不超过20% 问题是另一个，这个策略在下周会有什么感觉......。

或者至少是明天.....但从07.01开始，他们没有看到这个事实。而我的输出不是偷看，我在观察干净的数据收集。


测试员的数据会显示任何人。你把它放在真实或演示上。
或者不看实时的战略行为，而是滚动测试半年-年......或者，不要等待实时，看看策略的实时表现，而是做一个六个月到一年的滚动前进测试。实时等待来评估一个EA的性能是太长了。

 
govich。

大多数国防部 "专家 "实际上是工具收集者，他们把所有的时间都花在搜索和讨论时髦的国防部应用程序的新功能、圣经或插件上，而实际问题的解决本身却被搁置一边。

我最近才开始学习MO...但在传统的EA中也观察到同样的行为......我不知道该如何处理它们，但它们是如此令人讨厌和沮丧。没有发现任何问题。
 
交易员博士。

没有它就没有办法。一个1980年代的Perseptron将无法处理外汇。但现代的GBM会。最有可能的是，随着机器学习模型的发展，外汇也相应地变得更加复杂，即使落后1步也会产生不好的后果。如果我们比现代MO领先一步--这将是外汇的一个圣杯。

GBM比MLP快，这是毫无疑问的，但我不会在MLP上敲打它，在市场上这不是问题，更重要的是功能，更重要的是数据。

 
埃利布留斯。
我最近才开始学习MO...但在传统的专家顾问中也观察到同样的行为...我不太喜欢它们，它们非常烦人，让人沮丧。没有发现任何问题。

正是如此!我想每个人都有一个类似的时期，而且不止一个，我记得从kodobase上复制代码，希望有一天能翻阅所有的火鸡和猫头鹰，然后收集分类器......

现在我确信，收集高级算法是一个空洞的活动，不可能 "快速尝试 "别人的算法，这是假的，一个MLP不可能在一百个人的一生中尝试，有数百万个细微差别和陷阱，你在周末 "尝试 "的东西没有什么意义，写和重写这个算法多次的人将得到与你完全不同的质量结果，即使你采取花哨的GBM :)

要么你清楚地知道你需要什么，然后自己写得更快，或者遭受胡言乱语，像电视之前人们翻转频道，会发现一些有趣的东西，非常乏味和低效的工作。

1...434435436437438439440441442443444445446447448...3399
新评论