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4．未尽步骤
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在这个实践中仍有一些步骤没有进行，这也是沿着数据科学的试探步骤逐步深入的过程。
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（1）引入更多的维度对这个模型进行改进。如果是基于压力均线的理论，还需要引入更久以前的数据，而不只是前15分钟的数据。此外，可以尝试采取其他分类方式或者引入特征值。例如，可以尝试使用其他分类的分界点，分界点的位置和分类的类别数量一定会影响分类效果，在刚刚的第3次尝试中，我们已经看到了实例。对于特征值的引入，例如我们在第2次尝试中加入的“小时”、“周”、“月”3个特征，虽然没有看到明显的效果，但仍然可以继续尝试，甚至尝试引入其他相关指标。
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（2）尝试调整不同周期的观察尺度。理论上说，建议缩短观察周期，如果能拿到秒级的数据，就可以通过尝试观察1分钟之内的变化及未来1分钟之内的波幅来做分类。交易高频化应该是自动交易的趋势，毕竟高频的交易容易产生快速验证，而且也能发挥短时交易中机器在下单与平仓方面的效率优势。
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（3）在模型训练基本成熟之后，就可以考虑在MT4平台上用MQL语言编写脚本，进行历史数据回测。在历史数据回测基本满足要求之后，就可以考虑在虚拟仓上进行交易。如果仍然没有发现问题，就可以考虑进行实仓交易了。对每一单交易，都要根据历史K线统计数据，设置相对较低的止盈和止损位置。
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（4）为了降低真实交易的风险，还要考虑在多平台、多个货币对上分别训练模型。将大额资金投入分摊到多个平台、多个货币对的交易中去，以降低平台级风险及由单个货币对产生的波动风险。
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在自动交易系统的研究路上，还有很多需要讨论的内容。例如，新闻中的文字和走势的关系也可以通过相应的算法引入模型，对模型分类的准确性进行提升。
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18.1.11 小结
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K线图的分析方法其实很多，而且K线图不仅可以像刚刚这样通过形态方式来分析，也可以结合任何其他维度来分析。数据科学的魅力就在这里——既然是一种可以被人们掌握的学科，就存在方法论，只要按照这样的方法论用科学的方法逐步验证，几乎任何问题都可以产生数字性描述。
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到现在为止，所有单凭K线图无法准确预测市场价格的情况在我看来都是由于参与计算的维度不足导致的，而这些维度的参与本身所要花费的成本又相当高。这应该就是大量热衷中长期交易的人及投资家喜欢根据局势和大的市场环境来配置多头和空头的重要原因。
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作为一个带有学术性的问题，对K线图的研究可以不计成本地、无限地扩展下去。不过，如果是专业的投资人士或者寻求中长期稳定收益的人士，还是要多去关注各国比较重要的经济新闻，尤其是各国央行对本国货币的态度，以及各国之间的贸易动态。通常在这个层面产生的对货币、黄金、股票价格的影响，其幅度、周期，以及影响的确定性和稳定性，都比单纯对K线图的分析要准确得多。
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数据科学家养成手册 18.2 数学能救命
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下面这个故事来自第二次世界大战的经典案例。
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从1939年9月1日希特勒“闪击”波兰开始，世界大国都被一步一步拖入第二次世界大战的泥潭之中。由于法西斯德国强大的军事实力，战争形势急转直下。1940年5月25日，英法联军进行了著名的“敦刻尔克大撤退”（如图18-24所示）。虽然有2.8万名盟军士兵阵亡，4万多名盟军士兵被俘，但还是有33万多名英法联军士兵从欧洲大陆渡过英吉利海峡，北撤至大不列颠岛，为将来固守孤岛甚至进行战略反扑保存了宝贵的有生力量。
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图18-24 敦刻尔克大撤退
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18.2.1 阴云下的大西洋
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在当时，对战略资源匮乏的大不列颠岛来说，几乎面临着灭顶之灾。岛上的绝大多数战略资源，例如汽油、武器、飞机、粮食、被服等，都严重依赖一条战争补给线艰难地维持，这就是北大西洋航线——唯一的生命线。这条生命线的一端是美国和加拿大的东海岸，另一端是大不列颠岛的西海岸，每天有大量商船来往，为饱受创伤的英国输送“血液”。但是，这条“血管”被德军盯上了。
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德军为了切断英军的“大动脉”也下了不少功夫。德军使用最为得心应手的就是被誉为“狼群”的U型潜艇群（如图18-25所示）。客观地说，U型潜艇算不上当时世界上性能最为先进的战术潜艇，但由于它出没较为隐蔽，并且在发现“猎物”以后能够快速集合作战，尤其是它狙击的目标是没有反潜能力的商船，所以让盟军的商船船队吃尽了苦头（如图18-26所示）。
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图18-25 U型潜艇 图18-26 被U型潜艇的鱼雷击沉的盟军商船 1939年9月3日，也就是英国对德国宣战的数小时后，德国的U30潜艇就击沉了一艘名为“雅典娜号”的1.35万吨的客轮，客轮上有1103名平民，其中包括为了逃避战乱从英国逃往美国的美国人。
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1940年6月，U型潜艇击沉英国商船及护航舰艇58艘，共计28.4万吨。同年7月到10月，U型潜艇共击沉205艘英国舰船，共计108.9万吨。