交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 891 1...884885886887888889890891892893894895896897898...3399 新评论 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 20:36 #8901 elibrarius。 31类......不，它更像是一个有31个步骤的离散化。弗拉基米尔的一篇文章采用了这个方法，结果也一样好。只有当原始数据本身是好的....。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 22:12 #8902 Mihail Marchukajtes:首先，记录作出决定的时刻。让它成为一个事件。然后在事件发生的这一时刻，保存指标的值。 说实话，我不太理解你的桌子。这里面有什么？那么保存准确的数值有什么意义呢，而不是一个模式--比如众所周知的RSI，就像我一样，如果你的开盘价高于70级，那么就是1，低于30级，那么就是-1，但不是两者都有，那么就是0。 在表格中，有一组具有高分的规则，这些规则是根据树的结果形成的。我使用Deductor Studio--对于初学者来说，我想我就是这样的人，它相当不错，但免费版很难得到分析结果，所以我过滤了规则，选择了最好的规则，并手动将它们输入代码。 今天我把这个过程自动化了，并注意到以下现象：如果一个规则在过滤样本后的部分只给出一个预测值，那么这个规则可能是不完整的（例如，如果整体预测器有2个位置，在过滤后（应用部分规则）我们得到这样一个奇怪的集合，一个关于两个规则的例子。 有定义的规则--绿色，任何值--黄色，未定义--红色。 不确定性只是在通过规则过滤后，我们没有替代的变量值时才会出现，但在其他条件下，它们可能会出现，规则会被执行，不是因为它被证明是正确的，而是因为它以前没有遇到过这种情况，无法评估它，会认为它类似，尽管它可能完全相反。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 22:26 #8903 阿列克谢-维亚兹米 金。那么，保持准确的数值而不是一些模式的意义是什么呢--比如众所周知的RSI，像我这样的，如果你开盘价高于70，那么就是1，低于30，那么就是-1，如果两者都不是，就是0。 在表格中，有一组具有高分的规则，这些规则是根据树的结果形成的。我使用Deductor Studio--对于初学者来说，我认为我是初学者，它相当不错，但免费版很难得到分析结果，所以我过滤了规则，选择了最好的规则，并手动将它们输入代码。 今天我把这个过程自动化了，并注意到以下现象：如果一个规则在过滤样本后的部分只给出一个预测值，那么这个规则可能是不完整的（例如，如果预测器有2个位置，而在过滤后（应用一些规则）我们得到这样一个奇怪的集合，一个关于两个规则的例子。 有定义的规则--绿色，任何值--黄色，未定义--红色。 模糊性很糟糕，当通过规则过滤后，我们没有替代的变量值，但在其他条件下，它们可能会出现，规则会被执行，不是因为它被证明是正确的，而是因为它以前没有遇到过这种情况，无法评估它，会认为它类似，尽管它可能完全相反。为了回答你的主要问题。当RSI高于70时，你只有一个值1（一），但对NS来说，知道RSI显示高于70多少是非常重要的。如果是70.05，那是一回事，如果是73，那又是另一回事，更不用说90、80或70和100之间的任何其他数字。正是在这些琐事中，模型试图紧紧抓住重要的东西...!总之，事情就是这样的。而通过严格分配单位，你剥夺了网络对它的重要信息，当然，IMHO，！！。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 22:42 #8904 你知道，这里的每个人都远非愚蠢，我甚至会说他们的推理非常聪明和有逻辑。编程是对逻辑的一种承诺。但事情是这样的....当你开始联系TS时，你完全依靠你的逻辑结论和你从经验中得出的所有结论，以及 "嗯，这是合乎逻辑的 "这句话，你应该这样做，这样做。但测试表明你的结论是无效的，你不明白为什么它不起作用。毕竟，你所做的一切在逻辑上是正确的。但从逻辑上做一件事并不意味着它是正确的。许多人被自己的逻辑所裹挟，这自然是正确的，但为什么它不起作用呢......而犯同样的错误，甚至不知道自己是根据自己的逻辑结论一次又一次地犯错。 作为一个例子，我已经给出了：从逻辑上讲，模型越大，它就越聪明...... 案例：中型模型比大型或小型模型效果更好。这是作为一个例子... 你计算过，如果RSI在70以上，赋值为1是正确的，而对于一个网络来说，这是不正确的。而你却说，网格呢，我让你的工作更容易了，你怎么就不明白呢，你怎么就这么笨呢？但不幸的是，她将无法回答你说这是不够的。那用你的单位你愚蠢地杀死了所有重要的信息.... 这也是一个例子... 而一般来说，MO的领域是符合逻辑的。在这里，逻辑性的结论并不能很好地发挥作用。合乎逻辑的结论在这里得到了很好的落实!!!! Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 22:48 #8905 Mihail Marchukajtes:为了回答你的主要问题。当PSI超过70时，你只有一个值1（一），但对NS来说，知道PSI显示比70高多少是非常重要的。如果是70.05，那是一回事，如果是73，那又是另一回事，更不用说90、80或70和100之间的任何其他数字。正是在这些琐事中，模型试图紧紧抓住重要的东西......!总之，事情就是这样的。而通过严格分配单位，你剥夺了网络的重要信息，IMHO，自然是如此！！！。你可能是对的，但我从这样的考虑出发，如果没有NS的系统按照这样的规则成功地工作，那么什么阻止了理解和发现NS的这些规则？昨天我贴出了屏幕截图，供大家比较。到目前为止，我的任务是这样的：机器学习的结果会比TS中的优化和足够硬的逻辑更好。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 23:13 #8906 阿列克谢-维亚兹米 金。你可能是对的，但我的推理是，如果一个没有NS的系统按照这样的规则成功运作，是什么阻碍了你理解和发现那些NS规则？昨天我贴出了屏幕截图，供大家比较。到目前为止，我的目标是，机器学习的结果会比优化和规定TS中相当严格的逻辑更好。请把你发布截图的链接发给我...我会看一下....而关于规则，你给她的规则是错误的。你认为你给她的食物是对的，但她却因为缺乏信息而挨饿。 你们互相误解了对方。你无法向她解释你到底想要什么，所以她会按照她的理解给你结果。你想让我帮你处理你的TS吗。仅在准则范围内.... 首先，告诉我你用的是哪种基本的TS？ Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 23:52 #8907 Mihail Marchukajtes:扔给我一个链接，告诉我你在哪里张贴的截图...让我看看....至于规则，你给她的规则是错误的。你认为你给她的食物是对的，但她实际上是因缺乏信息而挨饿。 所以你们互相误解了。你无法向她解释你到底想要什么，所以她会按照她的理解给你结果。你想让我帮你处理你的TS吗。仅在准则范围内.... 首先告诉我你在使用什么基本的TS。这里的链接是https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517 关于饥饿感，我现在才想到，我把数据喂得太多了，因为事实上并不是所有的数据都去了规则...... 有趣的想法是，我无法解释我想要的东西，也就是说，它是关于错误的目标？ 而TC，所以基本的是简单的--海龟的分钟。其余的是根据我对市场的观察，由过滤器级联进行的。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 23:55 #8908 阿列克谢-维亚兹米 金。以下是链接https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517 关于饥饿感，我现在才想到，我的数据喂得太多了，因为事实上他们并没有全部进入规则...... 有趣的想法是，我无法解释我想要的东西，也就是说，它是关于错误的目标？ 而TC，所以基本的是简单的--海龟的分钟。而剩下的则是由我对市场的观察所建立的过滤器级联来完成。乌龟每天有多少个信号分给???? 基本的TS只在做决定的时候需要。在基本的TS上有一个信号。一切都开始分析市场。基本TS的信号截图。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.10 00:07 #8909 Mihail Marchukajtes: 乌龟每天发出多少个信号？????基本的TS只在做决定的时候需要。一个信号是由基本的TS形成的。所有我们开始分析市场。对基本TS的信号进行截图。我的专家顾问一直在改进，所以我没有统计数据--5月8日我有8个信号，5个亏损的信号，但我当天收盘时是盈利的。 我自己注意到，假期前的晚上最好不要交易--我会检查历史记录--晚上有一个愚蠢的进场，这本来是可以避免的，但却咬了每天收入的20%。 好吧，我的交易系统不是以标准的方式构造的，也就是说，入市 的决定是不断产生的，取决于价格在Doncian通道中的位置，然后过滤器开始工作，最后它们提供开仓或不开仓的决定。一般来说，理想情况下，我需要找到一个外部因素，可以在市场的不同时刻启用/停用它们。我本周刚刚开始研究NS，同时为我的工作创造环境，我还没有在选择预测器方面做很多工作，但我已经发现了有趣的模式，反正我在我的EA中使用。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.10 00:10 #8910 这几乎是输入的所有基本先决条件 double HighD=Donchianf(0,0); double LowD=Donchianf(1,0); double PriceProc=0.0; if(HighD-LowD>0) PriceProc=((Open(0)-LowD)/(HighD-LowD))*100.0; else { SellNow=false; BuyNow=false; } priceBuy =Open(0); priceSell =Open(0); if(CountMarketOrder_OS==0 && CountMarketOrder_OB==0 && HighD>0 && LowD>0) { if(PriceProc<=ProcOpenBuy && PriceProc>50.0)BuyNow=true; if(PriceProc>=ProcOpenSell && PriceProc<50.0)SellNow=true; } 1...884885886887888889890891892893894895896897898...3399 新评论 原因: 取消 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
31类......不，它更像是一个有31个步骤的离散化。弗拉基米尔的一篇文章采用了这个方法，结果也一样好。
只有当原始数据本身是好的....。
首先，记录作出决定的时刻。让它成为一个事件。然后在事件发生的这一时刻，保存指标的值。
说实话，我不太理解你的桌子。这里面有什么？
那么保存准确的数值有什么意义呢，而不是一个模式--比如众所周知的RSI，就像我一样，如果你的开盘价高于70级，那么就是1，低于30级，那么就是-1，但不是两者都有，那么就是0。
在表格中，有一组具有高分的规则，这些规则是根据树的结果形成的。我使用Deductor Studio--对于初学者来说，我想我就是这样的人，它相当不错，但免费版很难得到分析结果，所以我过滤了规则，选择了最好的规则，并手动将它们输入代码。
今天我把这个过程自动化了，并注意到以下现象：如果一个规则在过滤样本后的部分只给出一个预测值，那么这个规则可能是不完整的（例如，如果整体预测器有2个位置，在过滤后（应用部分规则）我们得到这样一个奇怪的集合，一个关于两个规则的例子。
有定义的规则--绿色，任何值--黄色，未定义--红色。
不确定性只是在通过规则过滤后，我们没有替代的变量值时才会出现，但在其他条件下，它们可能会出现，规则会被执行，不是因为它被证明是正确的，而是因为它以前没有遇到过这种情况，无法评估它，会认为它类似，尽管它可能完全相反。
那么，保持准确的数值而不是一些模式的意义是什么呢--比如众所周知的RSI，像我这样的，如果你开盘价高于70，那么就是1，低于30，那么就是-1，如果两者都不是，就是0。
在表格中，有一组具有高分的规则，这些规则是根据树的结果形成的。我使用Deductor Studio--对于初学者来说，我认为我是初学者，它相当不错，但免费版很难得到分析结果，所以我过滤了规则，选择了最好的规则，并手动将它们输入代码。
今天我把这个过程自动化了，并注意到以下现象：如果一个规则在过滤样本后的部分只给出一个预测值，那么这个规则可能是不完整的（例如，如果预测器有2个位置，而在过滤后（应用一些规则）我们得到这样一个奇怪的集合，一个关于两个规则的例子。
有定义的规则--绿色，任何值--黄色，未定义--红色。
模糊性很糟糕，当通过规则过滤后，我们没有替代的变量值，但在其他条件下，它们可能会出现，规则会被执行，不是因为它被证明是正确的，而是因为它以前没有遇到过这种情况，无法评估它，会认为它类似，尽管它可能完全相反。
为了回答你的主要问题。当RSI高于70时，你只有一个值1（一），但对NS来说，知道RSI显示高于70多少是非常重要的。如果是70.05，那是一回事，如果是73，那又是另一回事，更不用说90、80或70和100之间的任何其他数字。正是在这些琐事中，模型试图紧紧抓住重要的东西...!总之，事情就是这样的。而通过严格分配单位，你剥夺了网络对它的重要信息，当然，IMHO，！！。
你知道，这里的每个人都远非愚蠢，我甚至会说他们的推理非常聪明和有逻辑。编程是对逻辑的一种承诺。但事情是这样的....当你开始联系TS时，你完全依靠你的逻辑结论和你从经验中得出的所有结论，以及 "嗯，这是合乎逻辑的 "这句话，你应该这样做，这样做。但测试表明你的结论是无效的，你不明白为什么它不起作用。毕竟，你所做的一切在逻辑上是正确的。但从逻辑上做一件事并不意味着它是正确的。许多人被自己的逻辑所裹挟，这自然是正确的，但为什么它不起作用呢......而犯同样的错误，甚至不知道自己是根据自己的逻辑结论一次又一次地犯错。
作为一个例子，我已经给出了：从逻辑上讲，模型越大，它就越聪明......
案例：中型模型比大型或小型模型效果更好。这是作为一个例子...
你计算过，如果RSI在70以上，赋值为1是正确的，而对于一个网络来说，这是不正确的。而你却说，网格呢，我让你的工作更容易了，你怎么就不明白呢，你怎么就这么笨呢？但不幸的是，她将无法回答你说这是不够的。那用你的单位你愚蠢地杀死了所有重要的信息.... 这也是一个例子...
而一般来说，MO的领域是符合逻辑的。在这里，逻辑性的结论并不能很好地发挥作用。合乎逻辑的结论在这里得到了很好的落实!!!!
为了回答你的主要问题。当PSI超过70时，你只有一个值1（一），但对NS来说，知道PSI显示比70高多少是非常重要的。如果是70.05，那是一回事，如果是73，那又是另一回事，更不用说90、80或70和100之间的任何其他数字。正是在这些琐事中，模型试图紧紧抓住重要的东西......!总之，事情就是这样的。而通过严格分配单位，你剥夺了网络的重要信息，IMHO，自然是如此！！！。
你可能是对的，但我从这样的考虑出发，如果没有NS的系统按照这样的规则成功地工作，那么什么阻止了理解和发现NS的这些规则？昨天我贴出了屏幕截图，供大家比较。到目前为止，我的任务是这样的：机器学习的结果会比TS中的优化和足够硬的逻辑更好。
你可能是对的，但我的推理是，如果一个没有NS的系统按照这样的规则成功运作，是什么阻碍了你理解和发现那些NS规则？昨天我贴出了屏幕截图，供大家比较。到目前为止，我的目标是，机器学习的结果会比优化和规定TS中相当严格的逻辑更好。
请把你发布截图的链接发给我...我会看一下....而关于规则，你给她的规则是错误的。你认为你给她的食物是对的，但她却因为缺乏信息而挨饿。 你们互相误解了对方。你无法向她解释你到底想要什么，所以她会按照她的理解给你结果。你想让我帮你处理你的TS吗。仅在准则范围内....
首先，告诉我你用的是哪种基本的TS？
扔给我一个链接，告诉我你在哪里张贴的截图...让我看看....至于规则，你给她的规则是错误的。你认为你给她的食物是对的，但她实际上是因缺乏信息而挨饿。 所以你们互相误解了。你无法向她解释你到底想要什么，所以她会按照她的理解给你结果。你想让我帮你处理你的TS吗。仅在准则范围内....
首先告诉我你在使用什么基本的TS。
这里的链接是https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517
关于饥饿感，我现在才想到，我把数据喂得太多了，因为事实上并不是所有的数据都去了规则......
有趣的想法是，我无法解释我想要的东西，也就是说，它是关于错误的目标？
而TC，所以基本的是简单的--海龟的分钟。其余的是根据我对市场的观察，由过滤器级联进行的。
以下是链接https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517
关于饥饿感，我现在才想到，我的数据喂得太多了，因为事实上他们并没有全部进入规则......
有趣的想法是，我无法解释我想要的东西，也就是说，它是关于错误的目标？
而TC，所以基本的是简单的--海龟的分钟。而剩下的则是由我对市场的观察所建立的过滤器级联来完成。
乌龟每天有多少个信号分给????
基本的TS只在做决定的时候需要。在基本的TS上有一个信号。一切都开始分析市场。基本TS的信号截图。
乌龟每天发出多少个信号？????
基本的TS只在做决定的时候需要。一个信号是由基本的TS形成的。所有我们开始分析市场。对基本TS的信号进行截图。
我的专家顾问一直在改进，所以我没有统计数据--5月8日我有8个信号，5个亏损的信号，但我当天收盘时是盈利的。 我自己注意到，假期前的晚上最好不要交易--我会检查历史记录--晚上有一个愚蠢的进场，这本来是可以避免的，但却咬了每天收入的20%。
好吧，我的交易系统不是以标准的方式构造的，也就是说，入市 的决定是不断产生的，取决于价格在Doncian通道中的位置，然后过滤器开始工作，最后它们提供开仓或不开仓的决定。一般来说，理想情况下，我需要找到一个外部因素，可以在市场的不同时刻启用/停用它们。我本周刚刚开始研究NS，同时为我的工作创造环境，我还没有在选择预测器方面做很多工作，但我已经发现了有趣的模式，反正我在我的EA中使用。
这几乎是输入的所有基本先决条件