交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 961

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阿列克谢-维亚兹米 金。

那么它应该只在历史价格重复的情况下工作...

也许这就是问题所在）我会重做，然后看看。

 
亚历山大_K2。

正是如此。

某位阿索连科就是这样做的。虽然他试图像兔子一样扭动身体，但他仍然是一个物理学家，我对他的模型有信心。

它是这样的--它看价格是否在信心水平之外，另外NS还允许/不允许进入交易。我也有同样的情况，只是我用皮尔逊的不对称系数代替了NS。但是，这更好--我也想这样做。

是的，我明白他有一个细分的范围，但像往常一样，恶魔被埋没在细微之处。

 
建议选择哪种货币对（EURUSD-H1或XAUUSD-H1），以及将哪些时段设置为训练和测试时段？10000/1000?30000/1500?我也可以按照自己的意愿设置森林参数。该软件包是randomForest（https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf）。我希望我的作品尽可能地对社会有用 :)
 
伊利亚-安提平。
建议，选择哪种货币对（EURUSD-H1或XAUUSD-H1），并设定哪些时段作为训练和测试？10000/1000?30000/1500?我也可以按照自己的意愿设置森林参数。该软件包是randomForest（https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf）。我希望我的作品尽可能地对社会有用 :)

任何，最好是有研究的文章 :)

 
马克西姆，谢谢你的想法。如果我设法在这个主题的实验中遇到什么，就会有一篇文章。
 


历史/未来=10000/1000

在图表上，你可以清楚地看到OOS期的开始））。输入 - RSI指标（100个成分）。

第j个输入的计算公式 iRSI(NULL, 0, 2+j, 4, i+1+Shift) - 50) / 50, RSI周期为2+j，其中j为0至99。

 
伊利亚-安提平。

是的，我们也可以这样做））通过联盟传播

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

是的，我们也知道如何做这样的回帖））。

是的，第一个煎饼，但现在我正在做一个新的运行。现在的输入是烛台体--输出也只作为一个信号（0.1）。这个策略没有过滤。

下面这个是一个测试。我得到了一个非常令人失望的结果，2点的点差，-398点。我将尝试过滤它。我认为训练期不应该在森林中进行描述。

 
伊利亚-安提平。


历史/未来=10000/1000

在图表上，你可以清楚地看到OOS期的开始））。输入 - RSI指标（100个成分）。

计算第j个输入的公式 iRSI(NULL, 0, 2+j, 4, i+1+Shift) - 50) / 50, RSI周期为2+j，其中j为0至99。

只有一部分人有反馈（没有学习和验证）。

 

LevelOpen > 0.1(< -0.1) 盈利73点

LevelOpen > 0.15(< -0.15) 盈利21点

一个微小的利润，但仍然是一个利润。在低于0.1的水平上，这是一种损失。现在，我们必须努力超越这些结果)

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