交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 892

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

这几乎是基本的入门条件

很好,现在把这些信号放在图表上。即使是英镑美元,如果你不介意的话....只需显示信号出现在什么地方的箭头....。

 
Mihail Marchukajtes:

很好,现在把这些信号放在图表上。即使是英镑美元,如果你不介意的话....只需显示信号出现的箭头....

以下是交易的情况


 
Aleksey Vyazmikin:

以下是交易的情况。


好吧,说实话,所交易的行业看起来并不好。你能不能把这些都放在一个箭头指示器 里,让它向你显示一个箭头来输入?正是基本的策略。因为它的主要目的是时间的瞬间。做一个指标,我认为是5秒,如果你有现成的代码。等待....我不需要把指标发给你,你只需在图表上看到它。你看...

 
Mihail Marchukajtes:

嗯,很好,说实话,你所交易的交易并不出色。你能不能把它全部扔到一个箭头指示器里,让它给你显示一个箭头来输入?正是基本的策略。因为它的主要目的是时间的瞬间。做一个指标,我认为是5秒,如果你有现成的代码。等待....我不需要把指标发给你,你只需在图表上看到它。只是想看看...

如果你不知道基本信号,你将总是得到一个条目,它不会给你任何东西。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我在解释,你不能在基础信号上抛出箭头,因为总会有一个条目,它不会做任何事情。

你是什么意思总是????不要和老师争论...他们说:"....由于这个带有信号的指标出现。之后,你将分析它是真的还是假的。这就是所有分类TS的工作方式。如果有的话。但要对某一事物进行分类,它是要有的。我有一个基本的反趋势策略。分析的最佳时刻是市场反转的可能时刻,所有的反趋势策略都是如此。毕竟,最大的趋势是从一个小的回撤开始的...黑暗中...不要争论...做一个箭头指示器...

 
Mihail Marchukajtes:

它总是意味着什么????不要和老师争论...他们说:"....由于这个带有信号的指标出现。然后你会分析它是真的还是假的。这就是所有分类TS的工作方式。如果有的话。但要对某一事物进行分类,它是要有的。我有一个基本的反趋势策略。分析的最佳时刻是市场反转的可能时刻,所有的反趋势策略都是如此。毕竟,最大的趋势是从一个小的回撤开始的...黑暗中...不要争论...做一个箭头指示器...

我给你看了代码--总是这样,它意味着如果价格高于50%,低于唐氏通道的水平,那么就买入,反之亦然,它总是以指标的形式出现,但在EA的形式中,还会有一个条件--如果交易已经开始,那么在交易结束之前不要进入市场

 
Aleksey Vyazmikin:

我展示了代码--总是这样,它意味着如果价格高于50%,低于东西通道的指定水平,那么进入买入,卖出则相反,它总是以指标的形式出现,而在EA的形式中,会有另一个条件--如果交易被打开,那么在关闭之前不要进入市场

这里我们有第一个错误...好的,那么让我们来定义一下从底部到顶部跨越标志的时刻--买入信号,从顶部到底部--卖出信号。但只在一个酒吧。也就是说,我们只留下跨越50大关的时刻。我希望这发生在一个酒吧内?

实际上,从你的规则来看,一旦价格从底部到顶部达到50%,它就同时达到了这个水平的底部。因此,从底部到顶部越过50%的大关就可以买入。相反地,在....你觉得这个计划如何?

 
我再补充一下。为什么你需要一个恒定的信号?我认为最适合分析的时刻是信号从买入变为卖出的时候,如果你有一个恒定的信号。我认为信号变化的时刻被限制在1巴以内。想一想吧。如果主要是为了开仓,我为什么要分析买入信号中的所有内容。也就是说,主要的是信号变化的时刻。它可能被标记出来。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

在第二条中,遗传学和一堆参数的列举被一个单一的数值向量(森林输入,预测因子)所取代,而输出则根据最大的盈利交易数量来选择。可以引入其他标准,纠正奖励功能(包括DD、锐利比,任何你喜欢的东西)。

该算法只需在优化器中经过几次(通常是5次)就能以非常高的质量优化任何策略(与GA相比,更多的是用蛮力)。在文章中给出的例子中,这些是秒。此外,增加预测器的数量并没有明显增加优化的次数。我在另一个主题中建议对你的战略联盟进行测试。另外,你还可以根据提出的方法,为联盟提出更有效的优化算法。常规的优化器可以被抛弃,因为它已经过时了,特别是没有交叉验证(wolf-forward),它在速度上输了(至少)好几倍,而且在质量上也没有好转。如果我们用kfold的NS代替forest,我们就会得到类似于wolf-forward的东西,而且非常快。但到目前为止,手还没有得到它。

相互信息是对目标变量和预测因素之间的熵的测量,与你在图片中显示的预测因素重要性表相同。但你可以只在lasas中使用递归特征消除法,并观察是否有错误。如果有必要进行分类并去除无信息的预测因子。(谷歌解密)

更新

麦克斯,你太厉害了。Ta首先制定你的想法,到最后,然后把它们送到分行。我已经厌倦了纠正...我一直在想,我已经得到了答案......。

 
Mihail Marchukajtes:

马克斯,你已经得到了它。首先把你的想法制定到底,然后把它们送到分行。我已经厌倦了纠正...我一直认为我已经得到了答案......

我根本不是在和你说话)想法比我写的快。

所有这些都可以以文章的形式完成,但我现在太懒了。