交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 452

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我认为在交易中使用MO的所有问题都解决了，你可以改用图像了？

这是个遗憾。这条线似乎已经干涸了。

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

我认为在交易中使用MO的所有问题都解决了，你可以改用图像了？

这是个遗憾。树枝似乎已经干枯了。

你看完了452页吗？)
 
尤里-阿索连科。
你真的读完了452页吗？)

你知道吗？

我读了。

 
弗拉基米尔-格里巴乔夫。

你知道吗？

我肯定会读它。


我只是选择性地）。

但这个话题已经很大了，几乎不可能在其中找到具体的东西。我试过了，我在300多页上找到了它。但这需要太长时间）。

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

我想在交易中使用MO的所有问题都已经解决了，你可以转而使用图像？

旧问题解决得越多，新问题就越无法解决。

前段时间，我开始学习预测，不是预测价格的走向（向上和向下两类），而是预测每个柱子的价格上涨量（回归）。它更复杂，但这样的结果却更清晰。

如果你能以60%的准确率和漂亮的图表实现分类，那么在回归中获得正的R^2就难得多了。根据终端的现有数据，似乎不可能实现R^2=1。
但是，虽然分类通常在后测中产生好的结果，而在前测中产生差的结果，但有适当交叉验证的回归也使后测看起来很糟糕，这本身就表明在新数据上的结果很差，没有错误的预期。

添加不同的成熟的交叉验证方法，并尝试不同的模型--事实证明，即使是训练有素的稳定模型也不可能，没有足够的数据。可能只有通过付费订阅高质量的预测器才能解决这个问题。

就我自己而言，到目前为止，我采取了以下方向 - 预测M5的价格上涨，在每一个新的条形图 上训练模型，按时间限制交易，每天不超过几个小时，交易时间本身应以某种方式选择，例如我在市场上看到许多专家顾问，只在午夜大型交易所不工作时工作几个小时。使用小于M5的时间框架或按点位工作似乎是不可能的，因为点差会吃掉所有的利润。如果它能成功，那将是非常好的。

 

另外，根据我的观察，外汇是非常人为的。价格有时完全违背以前发现的模式，反之亦然，有些模式已经重复了多年，价格的表现要么是根据它们，要么是违背它们，以便平均处于零。
如果我没有看到我自己使用市场顾问的利润，我早就放弃研究外汇的MO了。但事实证明，有成功的例子，就有值得努力的地方。

 
交易员博士。

另外，根据我的观察，外汇是非常人为的。价格有时完全违背以前发现的模式，反之亦然，有些模式已经重复了多年，价格的表现要么是根据它们，要么是违背它们，以便平均处于零。
如果我没有看到我自己使用市场顾问的利润，我早就放弃研究外汇市场顾问了。但在这种情况下，它是成功的，所以有一些东西是可以争取的。

不仅如此，我最近还从不同的知名大型DC下载了两个故事。两个大的区别。我不能在其中一个人身上进行交易，甚至看了都觉得害怕)。而第二部是很正常的，至少故事是正常的。网上有什么，我们不知道）。
 

实验。把不同的gbpusd、usdchf、usdrub和其他流行符号拿出来，用它们来预测eurusd如何？

下面是atache中的两个表，train.csv和test。csv，其中的目标是eurusd m5 增长的下一栏，预测因素是audusdOpen[0]-audusdOpen[1]，audusdOpen[2]-audusdOpen[3]，audusdOpen[3]-audusdOpen[4]，eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1]，eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2]，等等。一共有12个符号，前3条历史的增量分别取自其中。一般来说，一切都可以通过栏目的名称来明确。
训练表有10000行，也就是大约7周。

我试着训练一个模型，在训练数据上得到r^2=0.0006164161，如果我们把目标和结果四舍五入到-1和1类，准确率为0.5052。这是很糟糕的。但是，每个训练例子都要拿几十个柱子，几十个人物本身，我在这几百个柱子上的模型要花几周时间来训练，这实在是不现实。
在测试平台上，模型的验证结果是下降的，r^2 = -0.003390913，准确率为0.4907。随机的过去，随机的现在。

但这一切都很无聊，没有结论。
当我看了一下模型给每个预测因素的权重时，很有意思（权重越高越好）。


结论：试图预测eurusd在下一个M5柱的方向，最好首先使用audusd、usdrub、usdsgd。

附加的文件：
eurusd_m5_multicurrency.zip  1296 kb
 
交易员博士。

结论：试图预测eurusd在下一个M5柱的方向，最好首先使用audusd、usdrub、usdsgd。

增加10-30个随机列以增加兴趣

 

说实话，这种方法（在这里和现在预测运动）对我来说是一场惨败。试着预测在一定时间内价格将到达的水平，例如一天，结果会好很多。

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