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 2 123456789...32 新评论 Aleksey Vyazmikin 2022.10.24 14:00 #11 elibrarius #:那么财务结果的列就没有什么意义了。还会出现 0 级预测误差（我们预测的不是 0，而是 1）。而错误的代价是未知的。也就是说，平衡线无法建立。尤其是您有 70% 的 0 类错误。也就是说，70% 的错误会带来未知的经济损失。 你可以忘记 3000 点。如果有，那也是不可靠的。 即解决问题没有意义....。 您误解了一些东西，如果您把值归为 0，而本应是 "1"，那么就不会有损失 -- 不会入市，但如果您把值归为 "1"，而本应是 "0"，那么就会有损失，您只需确定有损失的 Target_P 列--Target_100_Buy 或Target_100_Sell。您只需将Target_100_Buy 或 Target_100_Sell 列的值乘以 (-1) 即可。 好吧，你怎么能说没有解决方案，还认为我不知道如何进行取样 - 太震惊了。 Forester 2022.10.24 14:21 #12 Aleksey Vyazmikin #:您误解了一些东西，如果您将数值归类为 0，而应该是 "1"，那么就不会有损失 - 不会入市，但如果您将数值归类为 "1"，而应该是 "0"，那么就会有损失，您只需确定 Target_P 列，以确定有损失的列 -Target_100_Buy 或 Target_100_Sell。您只需将Target_100_Buy 或 Target_100_Sell 列的值乘以 (-1) 即可。好吧，你怎么能说没有解决方案，还认为我不知道如何进行取样 - 太震惊了。 你刚才说 不会有利润（如果进行重估，在零点时会有一小部分利润）。 这让人很困惑。 Aleksey Vyazmikin 2022.10.24 14:31 #13 elibrarius #:你过去常说这让人很困惑 所以您问 "即如果在 0 级（不进入）选择了正确的交易方向，是否会有利润？"，我的回答是不会有利润，而不是因为在重新划分目标时，如果您决定这样做，就不能选择 "0"、"1 "或"-1"。我在括号中说明，事实上，如果改变算法，让模型决定入市方向，该策略在实际应用中是可以盈利的。你现在能解释清楚了吗？ Forester 2022.10.24 15:07 #14 Aleksey Vyazmikin #:所以您问 "即如果在 0 级（不进入）选择了正确的交易方向，是否会盈利？"，我的回答是不会有利润，而不是因为在重新划分目标时，如果你决定选择 "0"，就不能选择 "1 "或"-1"。我在括号中明确指出，事实上，如果改变算法，让模型来决定入市方向，该策略在实际应用中是可以盈利的。你现在能解释清楚了吗？ 不是很清楚... 您在这里设置了止损/止赢吗？是根据财务结果列的值吗？ 您说 "不能选择'1'或'-1'而不是'0'"是什么意思？ 模型会出错，选择 "1 "和"-1 "而不是 "0"。 Aleksey Vyazmikin 2022.10.24 15:18 #15 elibrarius #:不尽然...您在这里设置了 TP/SL 吗？根据财务结果列中的数值？ TP根本没有，SL也没有（在这个示例中--似乎是:)）。- 在下一根达到 Donchian 通道的蜡烛上收盘。例如，我们越过了上边界，在下一交易日我们打开买入并等待下边界被越过，如果有利润，目标为 "1"，如果有损失，目标为 "0"。 elibrarius#： 你说 "不能在这里选择'0'、'1'或'-1'"是什么意思？ 模型会出错，选择 "1 "和"-1 "而不是 "0"。 这意味着目标 0 不能被样本中的另一个目标取代，因为没有计算另一个目标的损益！ Forester 2022.10.24 16:04 #16 因此，天平的构造如下： 预测 1，并设置 1 => 天平按任意天平的列模数增加 预测 1，并设置 0 => 天平按任意天平的列模数减少 预测 0 => 天平不变。 现在我明白了。 Aleksey Vyazmikin 2022.10.24 16:22 #17 elibrarius #:最后，资产负债表的结构是这样的：预测 1，并设置 1 => 余额按任意余额的列模数增加 预测 1，并设置 0 => 余额按任意余额的列模数减少 预测 0 => 余额不变。 现在我明白了。 基本上是的。只是我为 3 个目标定制了一切--某种标准，到目前为止我还没有放弃它。 Forester 2022.10.28 18:42 #18 我的最佳成绩是这样的 35226 点训练，1000 点封锁，最后一行测试 9000 点。 81 号选项的最佳余额：0.01600 点。 总体 50/50。没有稳定增长。 ... Forester 2022.10.28 19:19 #19 你的最佳平衡是什么？ Aleksey Vyazmikin 2022.10.28 19:24 #20 elibrarius #: 我的最佳成绩是这样的35226 点训练，1000 点封锁，最后一行测试 9000 点。 81 号选项的最佳余额：0.01600 点。 总体 50/50。没有稳定增长。 ... 您能在 exam.csv 文件中精确检查模型吗？ 您是否尝试过对样本进行任何处理？ 下面是移除部分预测因子后考试样本的平衡情况。 当然，从模型响应分布图上可以看出，模型只训练了一点点--召回率很低，但已经有了一些结果。 train.csv exam.csv 123456789...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
那么财务结果的列就没有什么意义了。还会出现 0 级预测误差（我们预测的不是 0，而是 1）。而错误的代价是未知的。也就是说，平衡线无法建立。尤其是您有 70% 的 0 类错误。也就是说，70% 的错误会带来未知的经济损失。
即解决问题没有意义....。你可以忘记 3000 点。如果有，那也是不可靠的。
您误解了一些东西，如果您把值归为 0，而本应是 "1"，那么就不会有损失 -- 不会入市，但如果您把值归为 "1"，而本应是 "0"，那么就会有损失，您只需确定有损失的 Target_P 列--Target_100_Buy 或Target_100_Sell。您只需将Target_100_Buy 或 Target_100_Sell 列的值乘以 (-1) 即可。
好吧，你怎么能说没有解决方案，还认为我不知道如何进行取样 - 太震惊了。
您误解了一些东西，如果您将数值归类为 0，而应该是 "1"，那么就不会有损失 - 不会入市，但如果您将数值归类为 "1"，而应该是 "0"，那么就会有损失，您只需确定 Target_P 列，以确定有损失的列 -Target_100_Buy 或 Target_100_Sell。您只需将Target_100_Buy 或 Target_100_Sell 列的值乘以 (-1) 即可。
好吧，你怎么能说没有解决方案，还认为我不知道如何进行取样 - 太震惊了。
你刚才说
不会有利润（如果进行重估，在零点时会有一小部分利润）。
这让人很困惑。
你过去常说
这让人很困惑
所以您问 "即如果在 0 级（不进入）选择了正确的交易方向，是否会有利润？"，我的回答是不会有利润，而不是因为在重新划分目标时，如果您决定这样做，就不能选择 "0"、"1 "或"-1"。我在括号中说明，事实上，如果改变算法，让模型决定入市方向，该策略在实际应用中是可以盈利的。你现在能解释清楚了吗？
所以您问 "即如果在 0 级（不进入）选择了正确的交易方向，是否会盈利？"，我的回答是不会有利润，而不是因为在重新划分目标时，如果你决定选择 "0"，就不能选择 "1 "或"-1"。我在括号中明确指出，事实上，如果改变算法，让模型来决定入市方向，该策略在实际应用中是可以盈利的。你现在能解释清楚了吗？
不是很清楚...
您在这里设置了止损/止赢吗？是根据财务结果列的值吗？
您说 "不能选择'1'或'-1'而不是'0'"是什么意思？
模型会出错，选择 "1 "和"-1 "而不是 "0"。
不尽然...
您在这里设置了 TP/SL 吗？根据财务结果列中的数值？
TP根本没有，SL也没有（在这个示例中--似乎是:)）。- 在下一根达到 Donchian 通道的蜡烛上收盘。例如，我们越过了上边界，在下一交易日我们打开买入并等待下边界被越过，如果有利润，目标为 "1"，如果有损失，目标为 "0"。
你说 "不能在这里选择'0'、'1'或'-1'"是什么意思？
模型会出错，选择 "1 "和"-1 "而不是 "0"。
这意味着目标 0 不能被样本中的另一个目标取代，因为没有计算另一个目标的损益！
因此，天平的构造如下：
预测 1，并设置 1 => 天平按任意天平的列模数增加
预测 1，并设置 0 => 天平按任意天平的列模数减少
预测 0 => 天平不变。
现在我明白了。
最后，资产负债表的结构是这样的：
预测 1，并设置 1 => 余额按任意余额的列模数增加
预测 1，并设置 0 => 余额按任意余额的列模数减少
预测 0 => 余额不变。
现在我明白了。
基本上是的。只是我为 3 个目标定制了一切--某种标准，到目前为止我还没有放弃它。
35226 点训练，1000 点封锁，最后一行测试 9000 点。
81 号选项的最佳余额：0.01600 点。
总体 50/50。没有稳定增长。
...
你的最佳平衡是什么？
我的最佳成绩是这样的35226 点训练，1000 点封锁，最后一行测试 9000 点。 81 号选项的最佳余额：0.01600 点。 总体 50/50。没有稳定增长。 ...
您能在 exam.csv 文件中精确检查模型吗？
您是否尝试过对样本进行任何处理？
下面是移除部分预测因子后考试样本的平衡情况。
当然，从模型响应分布图上可以看出，模型只训练了一点点--召回率很低，但已经有了一些结果。
train.csv
exam.csv