在交易中使用神经网络 - 页 6

[Дмитрий]

DhP:
标准指标是成功交易的可靠基础。推荐。

我不是在问如何使用它们，请举例说明。

[BBC]

grell:

我不是在问如何使用它们，请举例说明。

例如，任何一个震荡器。

你喜欢哪一个？再仔细看一下。在不同的TF上看一下。在绝大多数情况下，他们对你的问题 "下一步是什么？"给出了一个明确的答案。

[Дмитрий]

你看，这意味着成功的交易不仅取决于指标本身，而且还取决于它们的正确应用。而这意味着，如果我能够找到依赖关系，就意味着神经网络会找到它们（甚至可能是它自己的一些模式）。对吗？

[BBC]

grell:
你看，这意味着成功的交易不仅取决于指标本身，而且还取决于它们的正确应用。这意味着，如果我能够找到依赖关系，就意味着神经网络也会找到它们（甚至可能是它自己的一些模式）。对吗？

是的，但首先你必须自己搞清楚，然后教给网络。就像你把你积累的知识教给你的儿子，而不是把他留在森林里，相信他自己会想出该做什么和怎么做。

[Дмитрий]

DhP:

例如，任何一个震荡器。

你喜欢哪一个？仔细看看吧。在不同的TF上看一下。在绝大多数情况下，他们会对你的问题 "下一步是什么 "给出一个明确的答案。

我更喜欢macd。

[Дмитрий]

DhP:
是的，但首先你必须自己搞清楚，然后教给网络。就像你把你积累的知识教给你的儿子，而不是把他留在树林里，相信他自己会想出该做什么和怎么做。

这是可以理解的。但这不是我的意思。重要的不是 "经验的交流"，而是结果。今天我在28个货币对上展开了同步训练。4小时后，我赚了218779点的利润（包括每笔交易的点差），而盈利交易与亏损交易的平均比例为2.12461。每隔一小时，样本就会发生变化，增加一个新的条形图，删除最旧的条形图；整个样本的深度为1年。因此，虽然在历史数据上，网络已经发现了依赖关系，尽管输入的只是价格。

[BBC]

grell:

这是可以理解的。但这不是我的意思。主要的不是 "经验交流"，而是结果。今天我开始对28个货币对进行同步训练。 在4小时内，他们的总利润已经达到218779点（考虑到每笔交易的点差），而盈利交易与亏损交易的平均比例为2.12461。每隔一小时，样本就会发生变化，增加一个新的条形图，删除最旧的条形图；整个样本的深度为1年。因此，虽然在历史数据上，网络已经发现了依赖关系，尽管只输入了价格。

我只能羡慕你的成功。

[TheXpert]

grell:
因此，尽管在历史数据上，该网络已经找到了依赖关系，只有价格是输入。

它已经调整了。看回测就像看别人叔叔的交易栈一样没有意义。只有前进。为什么要欺骗自己？

[Дмитрий]

试图（当我还在自己的时候）优化比率，而不是总利润。还有呢？经过学习，它的交易数量减少了数倍，几乎摆脱了无利可图的交易，所以利润率有了提高，只是我不需要这样的提高。这就是为什么我优化我的利润，并密切关注比例。

[Дмитрий]

TheXpert:
适合。看回测就像看一个陌生人的叔叔的交易数据一样没有意义。只是前锋。为什么要欺骗自己？

到目前为止，是的，一切都很好，很美好。但我要再等一等，学习曲线太慢了。而当谈到可以接受的结果时，我就会放一个演示，没有任何前言。我确实有背诵的问题，但我还没有解决这个问题。就是说，每一对有1010个砝码。训练中的落后配对每小时继承一次最有利可图的配对的权重。 继承权重后，利润率自然下降，但趋向于父母配对的价值。目前，我已经停止了对这种算法的研究。