交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 625

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elibrarius。

你为什么要把它带到这么远的地方？我以为你必须从隔壁拿...

我采取任何，这只是作为一个例子......要与原来的行更相似，例如

[Aleksei Kuznetsov]

我想你是做回归和价格预测的吧？
我的第一次分类实验变得有点沉闷了......我在考虑改行做预测。

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埃利布留斯。
我猜你在处理回归和价格预测的问题？
我对我的第一次分类实验感到厌烦......我在考虑改行做预测。

一下子））交替进行

我一次有3个系统，现在为一个，现在为另一个。回归是很方便的，可以在价格和预测之间建立一个差额，甚至用眼睛就可以看到模型的质量。

[Anatolii Zainchkovskii]

最大，尊重。Cool prediction....我认为它预测的是前进1个小节？还有问题，它是基于射频还是基于神经网络？

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阿纳托利-扎因奇科夫斯基。
最大，尊重。Cool prediction....我知道它可以提前1个小节进行预测？还有一个问题，它是建立在射频还是神经网络上？

这个是关于RF的......我应该怎么解释......它基本上显示了2个货币对之间的价差，而不是一个给定的公式，它是通过RF来计算的（通常通过线性回归 来完成）。

[Aleksei Kuznetsov]

我担心网络上的回归/预测会产生与在历史上寻找类似的网站/模式差不多的结果（我3个月前就这样做了）。

我的印象是，根本没有什么可教给NS的，因为市场上几乎没有任何典型的情况。 要么是受过专门训练的机器人，拿着大钱，故意打破模式。
我的模式搜索器无法检测到典型的双顶，因为在去年的20个最类似的案例中，价格刚刚解决了双顶模式，并进一步向上飞去。
预测是大胆的红色（高）和白色（低）线，灰色和暗红色的变体来自历史。

是的，而且最相似的变体，也不是那么相似。

而有时它预测的是一个方向，而价格却向相反的方向发展。


所以它是50/50，就像硬币一样

[Anatolii Zainchkovskii]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。
这个关于RF的......如何解释......实质上它显示了2对之间的价差，而不是一个给定的公式，它是通过RF计算的（通常通过线性回归 完成）。

如果我理解正确，那么这个视频显示了RF如何调整货币对的权重而不是回归方法？事实上，重量变化非常缓慢......因此，似乎前锋长期处于真实的计算区......。

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阿纳托利-扎因奇科夫斯基。
如果我没看错的话，这个视频显示了rf如何调整货币对的权重，而不是回归方法？ 那么它就不是一个真正的预测器...事实上，重量变化非常缓慢......因此，似乎前锋长期处于真实的计算区......。

是的，这只是一个非线性模型，而不是一个线性模型。

[Anatolii Zainchkovskii]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。
嗯，是的，这只是一个非线性模型，而不是一个线性模型。

我看了看你用RF乘法表的解决方案，原来500棵树不足以给出准确的答案，也没有复杂的计算......那曲线行为呢，我们需要1万棵树吗？ 而且市场数据的噪音也是一个因素......

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阿纳托利-扎因奇科夫斯基。

我看了看你用RF乘法表的解决方案，事实证明，即使是500棵树也不足以给出一个准确的答案，而且没有复杂的计算。 曲线的行为呢，我们需要1万棵树吗？ 而且市场数据的噪音也让人感觉到...

为什么，不，有多余的树......即使有10棵（我不记得我设置了多少棵），它也能给出好的答案。

500个是很多的，对任何数据集来说都足够了

但有10棵树，一切都很好

2018.01.29 21:02:59.333 RF sample (GBPUSD,H1)   Info=1   RMSE Error=0.00415
2018.01.29 21:02:59.335 RF sample (GBPUSD,H1)   Тест 1 >> 9*1=9 // 9*1=9 // 3*1=3 // 5*7=35 // 9*1=9 // 1*9=9 // 3*1=3 // 7*5=35 // 5*2=10 // 1*8=9 // 
2018.01.29 21:02:59.335 RF sample (GBPUSD,H1)   Тест 2 >> 8.3*3.7=32.00(30.71) // 6.4*1.2=6.00(7.68) // 4.0*5.9=24.00(23.60) // 3.1*4.1=11.70(12.71) // 6.4*1.8=12.20(11.52) //