在交易中使用神经网络 - 页 35

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solar:

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我看到你有NSDT作为MT的朋友。显然是通过血块的数据输入。这样说对吗？如果是的话，我有一个问题--这种连接的稳定性如何？报价是否传递给了丝绸，丝绸是否有时间去做 "它的生意"，丝绸的贸易指令是否会在MT中丢失？
 
Alexey_74:

我看到你让NSDT与MT友好相处。显然是通过血块的数据输入。这样说对吗？如果是的话，我有一个问题--这种连接的稳定性如何？报价是否发给了丝绸，丝绸是否有时间去做 "它的生意"，丝绸的贸易指令是否在MT中丢失？


不，datafeed是我的。 稳定的。我没有向MT4发送任何东西（开立订单的命令）。

我走到离网的地方。只是表明这可能发生。在我指出的战略中，其结果是不可持续的。 我不知道结果会是什么，我也不知道结果会是什么。

我个人认为用网进行交易很困难（纯属个人行为）。你当然可以实现一些有趣的时刻。但基本的假设是，买得便宜，卖得贵（我个人还没能做到）。系统跟随市场，在一个尖锐的市场中（比如现在），即使我使用点子，也不会有什么好结果。

同样，这并不意味着有人可能有更好的结果。你不要自己去判断。

祝大家好运，))))

 
谢谢你的答复。好运。
 
solar:


不，数据链是我的。它很稳定。我没有向MT4发送任何东西（开立订单的命令）。

我离开了网络。我只是表明这可能是。在我所展示的策略中，结果是不稳定的。我也只用了密封圈的 "面"。该网络是在一个神经分解器中建立的。

我个人认为用网进行交易很困难（纯属个人行为）。你当然可以实现一些有趣的时刻。但基本的假设是，买得便宜，卖得贵（我个人还没能做到）。系统跟随市场，在一个尖锐的市场中（比如现在），即使我使用点子，也不会有什么好结果。

同样，这并不意味着有人可能有更好的结果。人不以己度人。

祝大家好运，))))

你所列举的都是我放弃TA的理由。最初是一个成功的TA，然后就开始变味了。而在消退的开始阶段，我们不可能确定缩减是自然的，还是TS已经死亡，我们将在出售存款时了解它。一个麻烦。

正是这些情况使我转（回）到计量经济学。在其中，主要的问题是一个人是否可以相信自己所构建的东西。具体而言，在数字上。这都是为了代替信仰。

 
faa1947:

你所列举的都是我放弃TA的理由。在开始时，TS是成功的，然后它开始消退。而在褪色之初，我们不可能确定缩减是自然的，还是TS已经死亡，我们将在出售存款时了解到这一点。一个麻烦。

正是这些情况使我转（回）到计量经济学。在其中，主要的问题是一个人是否可以相信自己所构建的东西。具体而言，在数字上。这都是为了代替信仰。


当市场比较平静，比较有趋势或什么的时候，我就用这个网络。你只需要了解你投的是什么，你想得到什么。脑子里缺乏清晰的概念会产生各种幻觉。或者说，心灵的睡眠滋生了怪物。

在我的情况下，一切正常，我对信号的及时性不满意。我不是一个黑盒子，我可以看到网络的整个结构，如果我愿意，我可以 "调出 "神经元，我可以加速或减缓训练，我可以通过错误或时间使训练在线，限制训练的实例数量。同样，提出的信息有一些适应的因素，并经过过滤。(顺便说一下，我可以用网络来识别哪些工具是比较相关的，然后用它们作为证据)

总结一下：我在这里听到了很多关于使用计量经济学 的好处，但我根本没有看到一个使用的例子。

 
solar: 我可以使用网络来识别哪些工具的连接性更强

在什么方面？
 
LeoV:

如何？

那么，作为一种选择，我们将包含一组工具（例如，所有可能的货币）的准备好的数据送入输出某种目标函数。对于这根神经在可用性方面是很好的（优化，玩弄工具），所以我们看谁对预测的贡献最大。从那里，我们可以得到扭曲，建立我们自己的网络，用我们捡到的数据喂养它，然后继续前进......但话说回来，说实话，我很早就放弃了这个想法。我对高和低更感兴趣。在这种情况下，网络必须被设置为 "是-否 "模式。但在这种模式下，它们对时间序列 来说太弱了（同样，我认为）。
 
solar:

作为一种选择，我们将准备好的数据与一组工具（例如，所有可能的货币）一起输入，以输出一些目标函数。对于这根神经来说，在可用性方面正好是完美的（要优化，要玩工具），所以我们看谁对预测的贡献最大。从那里，我们可以得到扭曲，建立我们自己的网络，用我们捡到的数据喂养它，然后继续前进......但话说回来，说实话，我很早就放弃了这个想法。我对高和低更感兴趣。在这种情况下，网络必须被设置为 "是-否 "模式。但在这种模式下，它们对时间序列来说太弱了（再次--我认为）。
我将建立一个多元回归 并使用部分相关系数来确定同样的事情。为什么要建立一个网络？
 
Demi:
我将建立一个多元回归并使用部分相关系数来确定同样的事情。为什么要建立一个网络？


可能是为了做出更充分的预测。这是种预测的事情。
 
solar:

可能是为了做出更充分的预测。这是种预测的事情。

嗯，很难说哪个更准确--NS和回归

即使是线性回归 也能显示出比NS更好的结果

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