交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 782 1...775776777778779780781782783784785786787788789...3399 新评论 forexman77 2018.03.29 19:42 #7811 桑桑尼茨-弗门科。你拿不到mcl，你就会缺少大量不同的工具，你会被各种乱七八糟的东西缠住，比如acf和很多其他的东西。mcl以后，当你有一个工作模型的时候，你可能根本就拿不到。在R中，你只是知道它不工作，在MQL中，你不会，因为你缺乏工具。在MQL中，你需要在历史上运行，在R中，这将很难做到。同样，交易可以直观地看到。而R和MQL的组合在优化器中可能会非常慢？ СанСаныч Фоменко 2018.03.29 19:46 #7812 forexman77:在MQL中，你需要在历史上运行它，在R中很难做到。同样，你可以直观地看到这些交易。而R和MQL的组合在优化器中可能会非常慢？离跑步还有很长的路要走。首先，我们必须选择选项，有很多选项，这里最重要的是想法的实施速度。准确度，手头有工具... 还有一个细微的差别：在R中，你可以用一种在μl中不可能实现的方式来测试模型。这些测试将为TC的未来行为提供理论依据。 最后是微升。 PS。 R的图形更丰富，你可以用它代替μl，只是不值得，不是那个阶段。但要快速看到任何矢量或一组矢量的叠加是怎样的，这是个喷嚏，非常有用。 每个人都有自己的想法，没有必要将它们混淆。 forexman77 2018.03.29 20:07 #7813 桑桑尼茨-弗门科。在跑步之前还有很长的路要走。首先，你必须选择一个选项，而且有非常多的选项，这里最重要的是想法的实施速度。小心翼翼，手边有工具... 还有一个细微的差别：在R中，有可能以一种在μl中不可能实现的方式来测试模型。这些测试将为TC的未来行为提供理论依据。 最后是微升。 PS。 R的图形更丰富，你可以用它代替μl，只是不值得，不是那个阶段。但要快速看到任何矢量或一组矢量的叠加是怎样的，这是个喷嚏，非常有用。 每个人都有自己的想法，没有必要将它们混淆。考虑到上述情况。我想了很久，是否有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，来看看它的最佳时期。 即像在MQL中选择最佳设置？或者至少要把这些数据转储到一个文件中。 Mihail Marchukajtes 2018.03.29 20:20 #7814 我没有要求任何人为我写什么，但在我看来，我是一个优秀的算法学家。我记得我的班主任老师有人说，在创造软件的公司里，算法更受重视，因为他们是发明，而程序员只是执行。通常情况下，如果一个人从事这个工作，他就会把这两种品质结合起来。作为一个原则问题，我不能也不想这样做。但我是一个很好的算法学家，在可以对一个项目抛出想法，其中99%的想法后来都会被抛弃。但你只需要一个想法。:-) 现在最主要的是要决定效用。它应该是简单的，但它应该尽可能地灵活。大量的特征和功能。 你不会相信，我一生都在专门从事分类工作，而我突然感到厌倦了。我不得不在夜里重做了3次，因为偏差计算（htcgtrnelibrarius）中的错误越来越多，但我已经看到我的不眠之夜没有白费。而现在它变得有点无聊，尝试一些新东西会很有趣。 回归。当然，在方法和获得信息的可能性方面都有差异，但一种方法的原则可以解释为另一种方法。不犯粗暴和隐蔽的错误。 因此，我在等待你的决心，因为我只看到越来越多的新包裹，有些更好，有些更坏。同样，我们需要最灵活的一个。 多克、桑内奇、捣蛋鬼，也是，我们打电话吧。一种战斗队。我提出方法，你来实施。但我们需要刺客。在此，我向这种人低头。这些决定的紧迫性有时让人吃惊。我在雷舍托夫的代码中第一次遇到了它，当时我还在理解模型和如何安排它们的初期。有一个代码片段，我一看就不明白，当我在脑子里一步步滚动时，我对他的做法感到惊讶。我本可以把它写得大三倍，而且会出现故障，但它是如此简单，直奔主题。当年就有这样一个交易员klot。他曾说他可以 "对他进行编程"，他真的很厉害。一个真正的好程序员。但那是很久以前的事了。 总之，如果你准备好作为一个团队工作，请告诉我，让我们开始吧。这将是有趣的。Classifik解决了回归问题。:-)classifique ha ha.太搞笑了。我是怎么称呼自己的....。这句话几乎要把我的胃撕碎了!!!!!。 Dr. Trader 2018.03.29 20:24 #7815 forexman77:话虽如此。我一直在想，是否有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，去看看它的最佳时期。 即选择像MQL中的最佳设置？或者至少将这些数据重置到一个文件中。 在MQL中，使用标准手段测试回归模型是非常不方便的，而ARIMA只是一个回归模型。 分类模型在几个类别中给出答案--比如说"-1 "和 "1"，或"0" и "1","买 "和 "卖"。"长 "和 "短"。 等。 所有这些都可以很容易地加入到交易逻辑中，看一下利润图，用夏普比率来评估，比如说。 回归模型并没有给出交易方向，而是对价格本身进行预测。而且预测越接近真实价格越好。在MQL EA中，当然可以按照 "如果预测高于当前价格，那么我就买入 "的原则进行交易。如果预测较低，就意味着我卖出。但它会完全错过更重要的指标--预测与当前价格有多接近？可以有两个模型给出相同的交易方向，但第二个模型会给出更接近真实价格的答案。在R中，你可以通过R2的估计立即看到它，并采取正确的模型。而在mql测试器中，它们对你来说将是相同的，这很糟糕。 > 有没有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，通过它的最佳时期来看？ 是的，例如，通过将mt5的条形历史保存到csv文件中，将其导入R，在那里对某个时期进行滑动窗口训练，并在下一个时期进行测试，如此循环地转移训练窗口。 Dr. Trader 2018.03.29 20:31 #7816 Mihail Marchukajtes:我感动于你实施的方法。谢谢你的提议，但我还是算了。我也有一份未来几十年的想法清单。 Mihail Marchukajtes 2018.03.29 20:37 #7817 交易员博士。 在MQL中用标准手段测试回归模型是非常不方便的，而ARIMA是回归模型。 分类模型在几个类别中给出答案--例如"-1 "和 "1"，或"0" и "1","买 "和 "卖"。"长 "和 "短"。 等。 所有这些都可以很容易地加入到交易逻辑中，看一下利润图，用夏普比率来评估，比如说。 回归模型并没有给出交易方向，而是对价格本身进行预测。而且预测越接近真实价格越好。在MQL EA中，当然可以按照 "如果预测高于当前价格，那么我就买入 "的原则进行交易。如果预测较低，就意味着我卖出。但它会完全错过更重要的指标--预测与当前价格有多接近？可以有两个模型给出相同的交易方向，但第二个模型会给出更接近真实价格的答案。在R中，你可以通过R2的估计立即看到它，并采取正确的模型。而在mql测试器中，它们对你来说将是相同的，这很糟糕。 > 有没有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，通过它的最佳时期来看？ 是的，例如，将mt5的条形历史保存到csv文件中，将其导入R，然后用滑动窗口在一个区段上训练，在下一个区段上测试，并循环转移训练窗口。好了，医生。回归不仅给出了运动的方向，而且还给出了该运动的程度，与之相对的是分类，它只给出方向。倒退是不是有点厚颜无耻，要知道未来是不确定的????。分类不允许，..... 那么，你对我上面的建议有什么看法？ 公开地，在这个主题中。一步一步来。我将成为剧作家，我也会根据你的建议做芭蕾舞。所以说，我将帮助我的朋友和我自己 :-) Mihail Marchukajtes 2018.03.29 20:37 #7818 交易员博士。谢谢你的提议，但我将拒绝。自己也有一个几十年的想法清单。你没有得到分类工程师在回归方向上的经验的噱头，...... 从我这里得到关于你将应用于你的模型的算法水平的想法。你的TC和方向。但有一个条件!!!!!在每个阶段公布结果..... 欢迎大家，但只有有经验的程序员，没有愚蠢的问题，什么是传播!!!!。:-)Op....又好笑了:-) [删除] 2018.03.29 21:12 #7819 Mihail Marchukajtes:回归。当然，在方法和获得信息的可能性方面都有差异，但一种方法的原则可以解释为另一种方法。不犯粗暴和隐蔽的错误。 因此，我在等待你的决心，因为我只看到越来越多的新包裹，有些更好，有些更坏。同样，我们需要尽可能的灵活。如果我没有弄错的话，主要的区别是那些去 "包裹 "的人没有一个回来。 在你有一个强有力的想法之前，你什么都没有......这些年你所做的一切--什么都没有。 因为你一直带着你所谓的好功能到处跑，但只是软件好，而不是你的功能...... 模式存在于现实世界，而不是数据包世界，所以要寻找它们，如果你找到它们，你甚至可以自己编码。 最好的办法是忘记它 Alexander_K2 2018.03.29 21:16 #7820 袋子!这里是储存现金的完美场所。否则，一些袋子...这样的话语和演讲当然吸引我。有点美化了一个人的个性。 1...775776777778779780781782783784785786787788789...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
你拿不到mcl，你就会缺少大量不同的工具，你会被各种乱七八糟的东西缠住，比如acf和很多其他的东西。mcl以后，当你有一个工作模型的时候，你可能根本就拿不到。在R中，你只是知道它不工作，在MQL中，你不会，因为你缺乏工具。
在MQL中，你需要在历史上运行，在R中，这将很难做到。同样，交易可以直观地看到。而R和MQL的组合在优化器中可能会非常慢？
在MQL中，你需要在历史上运行它，在R中很难做到。同样，你可以直观地看到这些交易。而R和MQL的组合在优化器中可能会非常慢？
离跑步还有很长的路要走。首先，我们必须选择选项，有很多选项，这里最重要的是想法的实施速度。准确度，手头有工具...
还有一个细微的差别：在R中，你可以用一种在μl中不可能实现的方式来测试模型。这些测试将为TC的未来行为提供理论依据。 最后是微升。
PS。
R的图形更丰富，你可以用它代替μl，只是不值得，不是那个阶段。但要快速看到任何矢量或一组矢量的叠加是怎样的，这是个喷嚏，非常有用。
每个人都有自己的想法，没有必要将它们混淆。
在跑步之前还有很长的路要走。首先，你必须选择一个选项，而且有非常多的选项，这里最重要的是想法的实施速度。小心翼翼，手边有工具...
还有一个细微的差别：在R中，有可能以一种在μl中不可能实现的方式来测试模型。这些测试将为TC的未来行为提供理论依据。 最后是微升。
PS。
R的图形更丰富，你可以用它代替μl，只是不值得，不是那个阶段。但要快速看到任何矢量或一组矢量的叠加是怎样的，这是个喷嚏，非常有用。
每个人都有自己的想法，没有必要将它们混淆。
考虑到上述情况。我想了很久，是否有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，来看看它的最佳时期。
即像在MQL中选择最佳设置？或者至少要把这些数据转储到一个文件中。
我没有要求任何人为我写什么，但在我看来，我是一个优秀的算法学家。我记得我的班主任老师有人说，在创造软件的公司里，算法更受重视，因为他们是发明，而程序员只是执行。通常情况下，如果一个人从事这个工作，他就会把这两种品质结合起来。作为一个原则问题，我不能也不想这样做。但我是一个很好的算法学家，在可以对一个项目抛出想法，其中99%的想法后来都会被抛弃。但你只需要一个想法。:-)
现在最主要的是要决定效用。它应该是简单的，但它应该尽可能地灵活。大量的特征和功能。
你不会相信，我一生都在专门从事分类工作，而我突然感到厌倦了。我不得不在夜里重做了3次，因为偏差计算（htcgtrnelibrarius）中的错误越来越多，但我已经看到我的不眠之夜没有白费。而现在它变得有点无聊，尝试一些新东西会很有趣。
回归。当然，在方法和获得信息的可能性方面都有差异，但一种方法的原则可以解释为另一种方法。不犯粗暴和隐蔽的错误。
因此，我在等待你的决心，因为我只看到越来越多的新包裹，有些更好，有些更坏。同样，我们需要最灵活的一个。
多克、桑内奇、捣蛋鬼，也是，我们打电话吧。一种战斗队。我提出方法，你来实施。但我们需要刺客。在此，我向这种人低头。这些决定的紧迫性有时让人吃惊。我在雷舍托夫的代码中第一次遇到了它，当时我还在理解模型和如何安排它们的初期。有一个代码片段，我一看就不明白，当我在脑子里一步步滚动时，我对他的做法感到惊讶。我本可以把它写得大三倍，而且会出现故障，但它是如此简单，直奔主题。当年就有这样一个交易员klot。他曾说他可以 "对他进行编程"，他真的很厉害。一个真正的好程序员。但那是很久以前的事了。
总之，如果你准备好作为一个团队工作，请告诉我，让我们开始吧。这将是有趣的。Classifik解决了回归问题。:-)classifique ha ha.太搞笑了。我是怎么称呼自己的....。这句话几乎要把我的胃撕碎了!!!!!。
话虽如此。我一直在想，是否有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，去看看它的最佳时期。
即选择像MQL中的最佳设置？或者至少将这些数据重置到一个文件中。
在MQL中，使用标准手段测试回归模型是非常不方便的，而ARIMA只是一个回归模型。
分类模型在几个类别中给出答案--比如说
"-1 "和 "1"，或
"0" и "1",
"买 "和 "卖"。
"长 "和 "短"。
等。
所有这些都可以很容易地加入到交易逻辑中，看一下利润图，用夏普比率来评估，比如说。
回归模型并没有给出交易方向，而是对价格本身进行预测。而且预测越接近真实价格越好。在MQL EA中，当然可以按照 "如果预测高于当前价格，那么我就买入 "的原则进行交易。如果预测较低，就意味着我卖出。但它会完全错过更重要的指标--预测与当前价格有多接近？可以有两个模型给出相同的交易方向，但第二个模型会给出更接近真实价格的答案。在R中，你可以通过R2的估计立即看到它，并采取正确的模型。而在mql测试器中，它们对你来说将是相同的，这很糟糕。
> 有没有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，通过它的最佳时期来看？
是的，例如，通过将mt5的条形历史保存到csv文件中，将其导入R，在那里对某个时期进行滑动窗口训练，并在下一个时期进行测试，如此循环地转移训练窗口。
我感动于你实施的方法。
谢谢你的提议，但我还是算了。我也有一份未来几十年的想法清单。
在MQL中用标准手段测试回归模型是非常不方便的，而ARIMA是回归模型。
分类模型在几个类别中给出答案--例如
"-1 "和 "1"，或
"0" и "1",
"买 "和 "卖"。
"长 "和 "短"。
等。
所有这些都可以很容易地加入到交易逻辑中，看一下利润图，用夏普比率来评估，比如说。
回归模型并没有给出交易方向，而是对价格本身进行预测。而且预测越接近真实价格越好。在MQL EA中，当然可以按照 "如果预测高于当前价格，那么我就买入 "的原则进行交易。如果预测较低，就意味着我卖出。但它会完全错过更重要的指标--预测与当前价格有多接近？可以有两个模型给出相同的交易方向，但第二个模型会给出更接近真实价格的答案。在R中，你可以通过R2的估计立即看到它，并采取正确的模型。而在mql测试器中，它们对你来说将是相同的，这很糟糕。
> 有没有可能在R中看到，在整个历史上，同一个ARIMA的预测是如何实现的，通过它的最佳时期来看？
是的，例如，将mt5的条形历史保存到csv文件中，将其导入R，然后用滑动窗口在一个区段上训练，在下一个区段上测试，并循环转移训练窗口。
好了，医生。回归不仅给出了运动的方向，而且还给出了该运动的程度，与之相对的是分类，它只给出方向。倒退是不是有点厚颜无耻，要知道未来是不确定的????。分类不允许，.....
那么，你对我上面的建议有什么看法？
公开地，在这个主题中。一步一步来。我将成为剧作家，我也会根据你的建议做芭蕾舞。所以说，我将帮助我的朋友和我自己 :-)
谢谢你的提议，但我将拒绝。自己也有一个几十年的想法清单。
你没有得到分类工程师在回归方向上的经验的噱头，......
从我这里得到关于你将应用于你的模型的算法水平的想法。你的TC和方向。但有一个条件!!!!!在每个阶段公布结果.....
欢迎大家，但只有有经验的程序员，没有愚蠢的问题，什么是传播!!!!。:-)Op....又好笑了:-)
回归。当然，在方法和获得信息的可能性方面都有差异，但一种方法的原则可以解释为另一种方法。不犯粗暴和隐蔽的错误。
因此，我在等待你的决心，因为我只看到越来越多的新包裹，有些更好，有些更坏。同样，我们需要尽可能的灵活。
如果我没有弄错的话，主要的区别是那些去 "包裹 "的人没有一个回来。
在你有一个强有力的想法之前，你什么都没有......这些年你所做的一切--什么都没有。
因为你一直带着你所谓的好功能到处跑，但只是软件好，而不是你的功能......
模式存在于现实世界，而不是数据包世界，所以要寻找它们，如果你找到它们，你甚至可以自己编码。
最好的办法是忘记它