召集一个团队，制定与趋势战略有关的IO（决策树/森林）。 - 页 5

新评论
 
Yuriy Asaulenko:
为什么凋零？你已经做了，请使用它。
除了在真正的市场上，比如堡垒，广泛的战略停止工作。原因也很清楚。有句谚语说，金钱喜欢沉默是有原因的）。

事实是，往往在一个方向上有突破，在一个方向上有不对称的发展，而知识的汇集会使情况改善许多倍。

此外，这不是一个要为一个人制定具体战略的问题，而是一个寻找解决方案的方法。


P.S. Siska最近疯了，这是事实，但我认为原因是外国主力退出市场--他们停止研究战略，混乱随之而来 ...

 
Yuriy Asaulenko:
你为什么要感到厌烦？你做了，就用它。
除了在真正的市场上，比如堡垒，广泛的战略停止工作。原因也很清楚。(有句话说得好--金钱喜欢沉默，这不是没有道理的）。

我想，检查一下市场的超级效率程度。你可以为此牺牲一到两个工作策略。你只需要先开发它们。)))

 
Aleksey Vyazmikin:

是的，问题是，往往在一个方向上有突破，在一个方向上有不对称的发展，汇集知识会使情况改善很多倍。

此外，这不是一个向人介绍具体策略的问题，而是一个寻找解决方案的方法。

如果我没有弄错，你已经知道我的方法。通过指标预选+NS作为可教的决策逻辑（分类）。
在这里，我没有看到任何集体工作或反思的内容。
 
Aleksey Panfilov:

我想，检查一下市场的超级效率程度。为此，可以牺牲一两个工作策略。只是要先发展他们。)))

有什么可测试的呢？有10个期货，我想买它们。每个人在进入时已经平均损失了5个点。
 
Yuriy Asaulenko:
有什么可检查的呢？我有10个期货，我想买它们。然后其他10个有同样策略的人过来，价格就会上升10个点。

也可能是第一个起来的人就能完成工作。)))

如果购买价格是由战略决定的。而其余的都是市场外的，也不差。

这个版本得到了速度战的证实。
 
Aleksey Panfilov:

也可能是第一个起来的人就能完成工作。)))

如果购买价格是由战略决定的。而其余的都是市场外的，也不差。

那么，集体创作的意义何在？是要在寻找拖鞋的过程中立即改变策略吗？
 
Yuriy Asaulenko:
那么，集体创造力的本质是什么？在这一点上，有必要立即改变策略，在追寻堵塞物的过程中？

从逻辑上讲，对于一个超级有效的货币市场，由于系统的规模，价格应该看起来像一个周期为几周的MA，而且只由发行国的实际动态决定。我们看到，情况并非如此。因此，市场的性质是由其他东西决定的（例如：真正的货币发行者需要挤压 "盈余 "或确保广泛参与塑造市场的兴趣）。因此出现了波动。

当然了，是暴躁。:(

PS。

顺便说一下，如果你不纠结于五位数，而以美分为单位看，图表看起来就是这样。

 
Yuriy Asaulenko:
如果我没有弄错，你已经知道我的方法。通过指标预选+NS作为可训练的决策逻辑（分类）。
我在这里没有看到任何关于团队合作或反思的内容。

我不知道你如何选择指标，这些指标的哪些设置适合你，你如何描述与指标有关的价格，或者你是否使用指标的增量作为预测因素？一般来说，在每一个公开报道中，都有一些细节，其本身就很有价值。

我将简要地描述我现在正在做的决策树，也许它能引起一些人的兴趣。

1.我使用脚本在每个条形图打开的瞬间计算事件的结果，结果是利润或损失，它是一个所谓的目标，我把结果写到一个文件中。该事件可能发生在1条或超过200条之后，在打开计算位置后，立即使用拖网。

2.使用专家顾问（最初是一个脚本，但后来我决定使用EA，因为如果同样的代码生成数据会更好），我在每个条形上收集预测器的值，并将它们记录到一个文件中。目前，我有超过120个预测器。

3.我把这两个文件合并。该文件看起来相当大，超过100兆字节，因为信息是由分钟收集的。

4.我把收集到的数据交给R语言中的遗传算法处理，脚本用其方法进行计算，并试图改善目标搜索结果。

5.我分析了结果，它看起来像这样。

在这里，我查看了每张纸的信息，选择那些预测1/-1大于1/-1的1.5倍的纸，以及那些预测0大于60%的纸。试图分析和理解拟议的分解。我想补充一点，1是买入，-1是卖出，0是买入或卖出的负数。

6.将选定的树叶写成代码，部分看起来是这样的

if(Test_P==51)if(Levl_High_H4s1<4.5 && Levl_first_H4<-0.5 && DonProc<8.5 && DonProcVisota<10 && DonProcVisota>=5.5 && DonProc<9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==52)if(Levl_Close_MN1<6.5 && DonProc>=8.5 && DonProcVisota<10 && DonProcVisota>=5.5 && DonProc<9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==53)if(Levl_Close_MN1>=6.5 && DonProc>=8.5 && DonProcVisota<10 && DonProcVisota>=5.5 && DonProc<9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==54){}//!--if(Use_Filter_MA_Prirost_>=-0.5 && DonProcVisota>10 && DonProcVisota>=5.5 && DonProc<9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==55)if(DonProcVisota<7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==56)if(rLevl_Up_iD_RSI<-1.5 && DonProcVisota>=7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==57)if(Povtor_Low_H1>=1.5 && Povtor_Type_D1<3.5 && rLevl_Up_iD_RSI>=-1.5 && DonProcVisota>=7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;                                              
if(Test_P==58)if(Levl_Close_MN1>=-4.5 && Povtor_Low_H1<1.5 && Povtor_Type_D1<3.5 && rLevl_Up_iD_RSI>=-1.5 && DonProcVisota>=7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==59)if(Levl_Close_MN1<-4.5 && Povtor_Low_H1<1.5 && Povtor_Type_D1<3.5 && rLevl_Up_iD_RSI>=-1.5 && DonProcVisota>=7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;
if(Test_P==60)if(Povtor_Type_D1>=3.5 && rLevl_Up_iD_RSI>=-1.5 && DonProcVisota>=7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)BuyNow=true;

7.在策略测试器中的每一片叶子的训练期外检查。我留下那些显示出良好效果并有足够数量交易的叶子。这时就可以看到良好的分类效果，但经济效果很弱。

8.我从选定的叶子中组成草场（几乎是随机森林），给它们投票权。结合不同的树和它们的叶子，我得到的代码大致如下

    SellNow=false;
    BuyNow=false;
    double CalcSell=0;
    double CalcBuy=0;
   if(Test_P!=11)if(DonProcVisota<8.5 && Levl_High_H4s1N<1.5 && DonProc<1.5)CalcSell=CalcSell+1; //--35/10
   if(Test_P!=13)if(Levl_Low_D1s1<-4.5 && DonProcVisota>=8.5 && DonProc>=1.5)CalcSell=CalcSell+1; //--51/20
   if(Test_P!=26)if(Levl_Support_MN1>=5.5 && Levl_High_H4s1N<6.5 && Levl_Low_D1>=-3.5 && Povtor_Low_H1>=-1.5 && Levl_High_H1s1N>=-7.5 && Levl_Low_D1s1>=-7.5 && Levl_Close_H1<1.5 && Part_H4<3.5 && TimeHG>=2.5 && Levl_Close_H1>=0)CalcSell=CalcSell+1;//46/13 -- 5

   if(Test_P!=3) if(Levl_Low_H4s1N<5.5 && Levl_Low_W1s1N>=-0.5 && DonProcVisota<3.5 && DonProc>=7.5)CalcBuy=CalcBuy+1; //--14/29
   if(Test_P!=15)if(Levl_Low_H4s1N<5.5 && Levl_Close_W1s1>=2.5 && DonProcVisota<3.5 && DonProc>=7.5)CalcBuy=CalcBuy+1; //--14/30
   if(Test_P!=42)if(Levl_Support_H1s1<-5.5 && LastBarPeresekD_Down<6.5 && Regressor_3D>=-1.5 && TimeHG<1.5 && DonProcVisota>=4.5 && DonProc>=2.5 && DonProc<7.5)CalcBuy=CalcBuy+1;
   if(Test_P!=53)if(Levl_Close_MN1>=6.5 && DonProc>=8.5 && DonProcVisota<10 && DonProcVisota>=5.5 && DonProc<9.5 && DonProc>=7.5)CalcBuy=CalcBuy+1;
   if(Test_P!=55)if(DonProcVisota<7.5 && DonProc>=9.5 && DonProc>=7.5)CalcBuy=CalcBuy+1;


if((CalcSell>0 || CalcBuy>0) && CalcSell/(3+0)>CalcBuy/(5+0) && CalcSell>0)SellNow=true;
if((CalcSell>0 || CalcBuy>0) && CalcSell/(3+0)<CalcBuy/(5+0) && CalcBuy>0)BuyNow=true;
   

if(Test_P!=80)if (Vektor_Don_M15==1 && Vektor_Don==-1 && LastBarPeresekD_Down_M15<5){SellNow=false;}
if(Test_P!=81)*/if (Vektor_Don_M15==-1 && Vektor_Don==1 && LastBarPeresekD_Up_M15<5){BuyNow=false;}
if(Test_P!=82)if (Vektor_Don==1  && LastBarPeresekD_Down>6 && LastBarPeresekD_Up>4){BuyNow=false;}
if(Test_P!=83)*/if (Vektor_Don==-1 && LastBarPeresekD_Up>6 && LastBarPeresekD_Down>4){SellNow=false;}
if(Test_P!=84)*/if (Levl_Close_H1>7 ||Levl_Close_H1<-7){BuyNow=false; SellNow=false;}
if(Test_P!=85)*/if (Levl_Close_H4>7 ||Levl_Close_H4<-7){BuyNow=false; SellNow=false;}
if(Test_P!=86)if (Levl_Close_D1>6  && TimeHG==1)BuyNow=false; 
if(Test_P!=87)if (Levl_Close_D1<-6 && TimeHG==1)SellNow=false;

9.然后我看到这一切是如何共生的，在这里我要么把它分成不同的组，要么把一些东西排除在外。有些叶子可能在这里停止工作，因为它们做出进入市场的决定总是比其他叶子晚，在这里，将这些叶子分解成独立的专家顾问可能是合理的。一般来说，这一点需要进一步发展。

一般来说，这不是一个复杂的方法。我不使用随机森林，而是使用单独的树叶，原因是总是在市场上没有意义，采取单独的树叶，我们对当前某些市场条件的统计预测更可靠，也就是说，我们限制预测区域，通过叠加不同树的这些区域来获得投票效果。而如果我们采取森林，我们将尝试对所有的东西进行分类，因此，好的选择和坏的选择都会被采取，通过手工我减少了随机性。

因此，我认为我们应该集中精力寻找这些树叶。而为此，我需要沿着我建议的矢量移动。


顺便说一下，我打算用GPU来列举图（组合），如果有人能在这方面提供帮助，欢迎你。

 
Yuriy Asaulenko:
那么，集体创作的本质是什么？是要直接改变拖鞋狩猎的策略吗？

你真的害怕没有足够的拖鞋吗？关键是要加速向目标移动。如果在策略上有一个好的结果，而不仅仅是MO的方法，那么你可以在一个池子或其他地方设立自己的基金来解决问题，也就是说，这个项目 已经可以自我维持了。

 
Aleksey Vyazmikin:

你真的害怕没有足够的拖鞋吗？关键是要加速向目标移动。如果从战略上有一个好的结果，而不仅仅是MO方法，那么你可以在一个池子里或其他地方设立自己的基金来解决问题，也就是说，这个项目可以自我维持。

如果有几个人在研究一种策略，那么在特定的价格下可能没有足够的堡垒。
我不能代表外汇，但我怀疑有类似情况。
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