混乱中有规律可循吗？让我们试着找出它！以特定样本为例进行机器学习。 - 页 13 1...67891011121314151617181920...32 新评论 Aleksey Vyazmikin 2022.12.04 14:37 #121 Maxim Dmitrievsky #:五人或十人一组1-3如果他们都没有给出任何东西，那么谈论他们之间的神话联系又有什么意义呢？ 垃圾+垃圾......？ 你能计算一下，如果我有 5000 个预测因子，会有多少种组合吗？用不同的 sid.... 对每种组合训练 100 次会比较好。假设训练时间为一分钟，需要多少时间？ Maxim Dmitrievsky 2022.12.04 14:39 #122 Aleksey Vyazmikin #:如果我有 5000 个预测因子，您能计算出会有多少个组合吗？每个组合都要用不同的 sid.... 训练 100 次。假设训练时间为一分钟，需要多长时间？ 从不同的指标中抽取几个，反正其他指标都差不多。 寻找它们之间的联系是没有意义的，据说某些组合会带来更好的结果，而单独使用它们却不会带来任何结果。 如果它们分别起作用，它们的组合可以加强 TS，但并不总是这样。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.04 14:50 #123 Maxim Dmitrievsky #:从不同的指标中抽取几项，反正其他指标都差不多没有必要去寻找它们之间的联系，据说某些组合会带来更好的结果，而单独使用它们却不会带来任何结果。如果它们分别起作用，它们的组合可以加强 TS，但并不总是如此。 什么是 "一无所获"，如何衡量？例如，我估算预测器每个量子段的概率偏移，然后选择那些在某个方向上概率偏移 5%的量子段。 至于不同的指标，我已经在这里公布了模型的内部结构--它包括了相当数量的指标--你确定如果你随意用其他指标替换它们，模型的收益会一样吗？ 关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛。 混乱中有模式吗？让我们试着找出它！以特定样本为例进行机器学习。 Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10 这是另一种变体--我更喜欢它，因为其结果在所有样本上都很稳定。 606,1048,1060,1083,1095,1103,1108,1110,1137,1198,1347,1353,1511,1525,1526,2055,2581,2582,3078,3153,3273,3341,3676,3690,3695,3839,3919,3967,4397,4433,5052,5364,5579 Maxim Dmitrievsky 2022.12.04 14:54 #124 Aleksey Vyazmikin #:什么是 "无"，如何测量？例如，我估算预测器中每个量子段的概率偏移，然后选择那些在某个方向上概率偏移 5%的量子段。至于不同的指标，我已经在这里公布了模型的内部结构--它包含了相当数量的指标--你确定如果你随意用其他指标替换它们，模型的收益会一样吗？ 那么，如何衡量新数据呢？ 如果数据太多，就无法解释结果。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.04 15:09 #125 Maxim Dmitrievsky #:那么，如何衡量新数据当数据量很大时，就无法解释结果。 不可能，所以我才要开发不同的选择方法。 研究新数据是可能的，但我们是否应该期待结果在下一个新数据上重复....？我希望有一些评估预测器的内部标准，让我能以更高的概率期待这种结果。 我正在做一些实验--可能稍后会发表，结果发现，你可以在 2014 年上半年训练一个模型，它将在 2022 年获得收益....。但在这两个时期之间的中间半年却不一定。那么，我们应该得出什么样的结论--这个模型是个渣，还是仍然需要额外的预测因子来识别这半年之间的差异？ Maxim Dmitrievsky 2022.12.04 15:17 #126 Aleksey Vyazmikin #:不可能，所以我正在开发不同的选择方法。查看新数据是可能的，但我们是否应该期待结果在下一个新数据上重复....？我希望有一些评估预测因子的内部标准，让我能以更高的概率预期这一点。我正在做一些实验--可能稍后会发表，结果发现，你可以在 2014 年上半年训练一个模型，它将在 2022 年获得收益....。但在这两个时期之间的中间半年却不一定。那么，我们应该得出什么结论--这个模型是个渣，还是仍然需要额外的预测因子来识别这半年之间的差异？ 好吧，我采用了 4 个不同时期的标准指标，并对它们进行了过去 12 年的训练，即前 10 年的测试（虚线左侧）。 在那里，它只是落在全球趋势的变化上（橙色图），但 TS 以某种方式保持着。 然后，您就可以看到他在图表上进行了哪些交易以及在哪里交易，这样您就可以大致估算出原则，并从那里开始。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.04 16:35 #127 Maxim Dmitrievsky #:好吧，我采用了 4 个不同时期的标准指标，并对它们进行了过去 12 年的训练，对前 10 年进行了测试（虚线左侧）。在那里，它只是落在了全球趋势的变化上（橙色图表），但 TS 以某种方式保持了下来。然后，您就可以看到他在图表上打开了哪种交易以及在哪里打开的，这样您就可以大致估算出原则，并从那里开始。 这看起来像是一种反趋势策略，在强劲的离群值/反向运动趋势中进场--10 年中几乎没有交易。 如果召回率很低，结合模型也是有意义的--它们可能很少交叉，但交易次数会随着时间的推移而增加。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.04 17:33 #128 Aleksey Vyazmikin #:看起来像是一种反趋势策略，在强劲的离群值/趋势逆向移动时进场--10 年来交易很少。在超低召回率的情况下，组合模式也很有意义--它们可能很少重叠，但交易次数会随着时间的推移而增加。 这只是一个例子 Aleksey Vyazmikin 2022.12.04 18:11 #129 Maxim Dmitrievsky #:这只是一个例子 模型长期揭示的一致模式的例子？好吧 Maxim Dmitrievsky 2022.12.04 19:42 #130 Aleksey Vyazmikin #:模型长期揭示的稳定模式的表现实例？好吧。 这个例子说明，可以对少数几个符号进行训练，然后从中提取出清晰可解的 TC。这对数以百计的符号是行不通的。 1...67891011121314151617181920...32 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
五人或十人一组
1-3
如果他们都没有给出任何东西，那么谈论他们之间的神话联系又有什么意义呢？ 垃圾+垃圾......？
你能计算一下，如果我有 5000 个预测因子，会有多少种组合吗？用不同的 sid.... 对每种组合训练 100 次会比较好。假设训练时间为一分钟，需要多少时间？
如果我有 5000 个预测因子，您能计算出会有多少个组合吗？每个组合都要用不同的 sid.... 训练 100 次。假设训练时间为一分钟，需要多长时间？
从不同的指标中抽取几个，反正其他指标都差不多。
寻找它们之间的联系是没有意义的，据说某些组合会带来更好的结果，而单独使用它们却不会带来任何结果。
如果它们分别起作用，它们的组合可以加强 TS，但并不总是这样。
从不同的指标中抽取几项，反正其他指标都差不多
没有必要去寻找它们之间的联系，据说某些组合会带来更好的结果，而单独使用它们却不会带来任何结果。
如果它们分别起作用，它们的组合可以加强 TS，但并不总是如此。
什么是 "一无所获"，如何衡量？例如，我估算预测器每个量子段的概率偏移，然后选择那些在某个方向上概率偏移 5%的量子段。
至于不同的指标，我已经在这里公布了模型的内部结构--它包括了相当数量的指标--你确定如果你随意用其他指标替换它们，模型的收益会一样吗？
关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛。
混乱中有模式吗？让我们试着找出它！以特定样本为例进行机器学习。
Aleksey Vyazmikin, 2022.11.02 18:10
这是另一种变体--我更喜欢它，因为其结果在所有样本上都很稳定。
什么是 "无"，如何测量？例如，我估算预测器中每个量子段的概率偏移，然后选择那些在某个方向上概率偏移 5%的量子段。
至于不同的指标，我已经在这里公布了模型的内部结构--它包含了相当数量的指标--你确定如果你随意用其他指标替换它们，模型的收益会一样吗？
那么，如何衡量新数据呢？
如果数据太多，就无法解释结果。
那么，如何衡量新数据
当数据量很大时，就无法解释结果。
不可能，所以我才要开发不同的选择方法。
研究新数据是可能的，但我们是否应该期待结果在下一个新数据上重复....？我希望有一些评估预测器的内部标准，让我能以更高的概率期待这种结果。
我正在做一些实验--可能稍后会发表，结果发现，你可以在 2014 年上半年训练一个模型，它将在 2022 年获得收益....。但在这两个时期之间的中间半年却不一定。那么，我们应该得出什么样的结论--这个模型是个渣，还是仍然需要额外的预测因子来识别这半年之间的差异？
不可能，所以我正在开发不同的选择方法。
查看新数据是可能的，但我们是否应该期待结果在下一个新数据上重复....？我希望有一些评估预测因子的内部标准，让我能以更高的概率预期这一点。
我正在做一些实验--可能稍后会发表，结果发现，你可以在 2014 年上半年训练一个模型，它将在 2022 年获得收益....。但在这两个时期之间的中间半年却不一定。那么，我们应该得出什么结论--这个模型是个渣，还是仍然需要额外的预测因子来识别这半年之间的差异？
好吧，我采用了 4 个不同时期的标准指标，并对它们进行了过去 12 年的训练，即前 10 年的测试（虚线左侧）。
在那里，它只是落在全球趋势的变化上（橙色图），但 TS 以某种方式保持着。
然后，您就可以看到他在图表上进行了哪些交易以及在哪里交易，这样您就可以大致估算出原则，并从那里开始。
好吧，我采用了 4 个不同时期的标准指标，并对它们进行了过去 12 年的训练，对前 10 年进行了测试（虚线左侧）。
在那里，它只是落在了全球趋势的变化上（橙色图表），但 TS 以某种方式保持了下来。
然后，您就可以看到他在图表上打开了哪种交易以及在哪里打开的，这样您就可以大致估算出原则，并从那里开始。
这看起来像是一种反趋势策略，在强劲的离群值/反向运动趋势中进场--10 年中几乎没有交易。
如果召回率很低，结合模型也是有意义的--它们可能很少交叉，但交易次数会随着时间的推移而增加。
看起来像是一种反趋势策略，在强劲的离群值/趋势逆向移动时进场--10 年来交易很少。
在超低召回率的情况下，组合模式也很有意义--它们可能很少重叠，但交易次数会随着时间的推移而增加。
这只是一个例子
这只是一个例子
模型长期揭示的一致模式的例子？好吧
模型长期揭示的稳定模式的表现实例？好吧。