机器人的机器学习 - 页 7

 
Yuriy Asaulenko:
但总的来说,我看不出TC如何能从200个交易中挤出有意义的东西。
问问Wizard,他曾经对nerocheldaytrader非常得心应手,他可以把任何指标或交易历史 做成一个神经网络指标,然后把买/卖箭头放在图表上。
Пользовательский интерфейс - Начало работы - MetaTrader 5
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Интерфейс платформы предоставляет доступ ко всем инструментам, необходимым для торговли на финансовых рынках. Он включает в себя различные меню, панели инструментов и служебные окна. Главное меню В главном меню собраны практически все команды и функции, которые можно выполнять в торговой платформе. Оно позволяет работать с графиками...
 
Dmitriy Skub:

为什么不呢?只是现在)

有可能用大量的数字来选择。最主要的是要有更高的期望值。

我甚至不知道这件事。我从来没有去过那里,从来没有兴趣。现在我看了一眼--这是个金矿)。你可以教我任何你想要的东西)。

 
Yuriy Asaulenko:
教我。

非常正确)。

 
Igor Makanu:
问问Wizard,他曾经巧妙地管理过神经网络指标,从任何指标或历史交易中,他都可以做出一个神经网络指标,然后在图表上设置买/卖箭头。
这不是一个技巧。我只对TS培训的少量交易感到惊讶。我不明白,我的生活。
如果那里有一个正在训练的NS,有10个左右的神经元。如果它是一棵树,那也是一棵非常小的树。大的没有什么用处。
 
Yuriy Asaulenko:
根本不是什么把戏。我只是对向TC学习的交易数量少感到惊讶。我不明白,我的生活。
如果是学习NS,就是10个左右的神经元。如果它是一棵树,那也是一棵非常小的树。与大型的没有关系。

嗯,这是数据准备中永恒的问题,无论你创建什么NS,你仍然必须准备和过滤数据。

我写过很多次,如果你在输入端给NS提供垃圾,那么你在输出端就会得到垃圾,就像笑话里说的:机械师的仪器!- 答案是:15!......什么15!......乐器呢?.....

在这个论坛上有一个非常聪明的神经网络学家@Andrey Dik,在他的帖子中的某个地方,他说出了关于NS的真相:如果你有一个好的数学模型,你并不真正需要NS...那么问题来了,如果你给NS一组数据,以交易开盘价的形式:1.35白,1.40卖,1.32白......然后我们就会得到NS对前向反应的结果,就像轶事中所说的那样......。什么文书????

 
Dmitriy Skub:

非常正确)。

一般来说,TC有一个非常好的想法。而这一切似乎都很清楚,但是,从他自己的钟楼来看,移动是不可能的。我认为这还不够))。
 
Igor Makanu:

在这个论坛上有一个非常非常聪明的神经网络学家@Andrey Dik,在他的帖子的某个地方他说......

在这个问题上,我们的意见是截然相反的。我已经完全不看他的帖子了。不是一个愚蠢的读者...

 
mytarmailS:

给你,我想我已经完成了......。

交易不多,因为我是手动设置的,但你可以试试


这是对5分钟的图表

我生成了你的EA,虽然模板中的信号太少,可能这就是为什么它不是很好的原因,但我不怕版权索赔,所以我安全地将源代码和测试模板一起发布:)


附加的文件:
STOCH_RF.mq4  135 kb
STOCH_TEST.tpl  214 kb
 
Ivan Negreshniy:

我生成了你的专家顾问,虽然模板的信号太少,这可能是EA远远不够完美的原因,但我不怕版权索赔,我也把它和测试模板一起放在源代码中:))


是的,这是预料之中的))。

1)交易很少

2)可能是,图案不标准的原因,它没有被网格看到。

我解释一下,反弹(箭头所在)只是图案的价格,而不是其出现的时间,也就是说,图案本身形成的时间较早,箭头是在价格达到图案的价格时放置的

有可能由于网络的实施而无法搜索到这种结构。

 
mytarmailS:

是的,预期的))。

1) 很少有交易

2)也许是因为图案不标准,所以没有被网格看到。

让我解释一下,反弹(箭头所在)只是模式的价格,而不是其出现的时间,它不是模式本身形成的早期,箭头是在价格达到模式的价格时放的。

有可能由于网络的实施而无法搜索到这种结构。

应该有更多的信号,这是肯定的,但重要的是,输入的数据要足以满足手头的任务。

我纯粹是凭直觉,从你所说的模式的最大尺寸和看到的模式指标,在训练序列中输入了6个随机数值和150个价格柱。

也许你知道定义你的水平模式的标志,可以建议其他特征和/或公式来计算它们,目前EA使用这些。

#define  CALC_IND_1(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_MAIN,n+1)
#define  CALC_IND_2(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_SIGNAL,n+1)
#define  CALC_IND_3(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_MAIN,n+2)
#define  CALC_IND_4(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_SIGNAL,n+2)
#define  CALC_IND_5(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_MAIN,n+3)
#define  CALC_IND_6(n) iStochastic(NULL,0,5,3,3,0,0,MODE_SIGNAL,n+3)
#define  CALC_X0(n)    iOpen(symbol,period,n+1)
#define  CALC_X1(n)    iHigh(symbol,period,n+1);
#define  CALC_X2(n)    iLow(symbol,period,n+1);
#define  CALC_X3(n)    iClose(symbol,period,n+1);
#define  CALC_BAR(x0,x1,x2,x3) ((x3-x2)>(x1-x3)?((2*x3-x2-x1)>(x1-x2)?1:0.5):((x3-x2)<(x1-x3)?((x1+x2-2*x3)>(x3-x2)?-1:-0.5):0))