트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2887

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Valeriy Yastremskiy #:

절대 가격의 상대적 변화 또는 절대 가격의 대수적 변화도 가능합니다)))))

변환을 사용하면 요소의 정렬 순서가 변경되지 않습니다. 즉, 트리의 분할은 동일한 위치에 있습니다. 신경망을 사용하면 동일해야하지만 잘 모르겠습니다.....

추신. 그렇지 않습니다. 첫째, 모든 것이 0...1 범위로 스케일링됩니다. 둘째, 모든 시리즈를 로그화하면 순서는 변경되지 않지만 가중치와 오프셋이 사용됩니다. 가중치와 오프셋이 같은 계열을 로그화하면 효과가 달라집니다(아마도 소수점 단위로). 그러나 이것은 신경망의 장점이라기보다는 단점에 가깝습니다.
 
Uladzimir Izerski #:

각 막대에는 내부 구조가 있습니다. 구조가 일치하면 어떤 조건일 수 있습니다.

막대는 복잡한 구조로 간주할 수 있습니다.

이 예는 1시간에 5분 막대를 보여줍니다. 시간이 시작되는 시점이 아니라 시간이 분할되어 있지만, 요점은 분명하다고 생각합니다. 맨 시간 막대를 보는 것과 구조 막대를 보는 것에는 차이가 있다는 것입니다.

위에서 쓴 것처럼 시장에 고정 된 수의 막대가있는 작업 패턴은 없습니다 (적어도 저는 찾지 못했습니다).

그리고 동적 크기의 패턴을 사용하는 것은 어려운 일입니다 (MO의 프레임 워크 내에서), 이러한 목적을위한 방법, 적어도 동일한 파동 분석이 있지만 MO는 전혀 필요하지 않습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

창에서 증분과 절대 가격 차이의 차이점이 무엇인지 이해할 수 없습니다. 또한 증분뿐만 아니라 절대 가격의 상대적 변화 또는 절대 가격의 로그 변화에 대해 훈련할 수 있습니다))))).

수익률은 x[i] - x[i-1] 차이입니다.

그리고 때로는 x [i] - x[i-1044 ]가 필요합니다.

 
과거 데이터에 대해 몇 가지 전략을 실행하고 싶습니다. 모델링을 위한 기성 솔루션을 추천해 주세요!
 
mytarmailS #:
1) 무언가를 거래하려면 먼저 제대로 분석해야하며, 과거 가격에 대한 지식이 손실되기 때문에 증분은 분석에 적합하지 않습니다.

2) 분석이란 무엇인가요? 위키피디아에 따르면 분석은 연구를 위해 전체를 부분으로 나누는 것입니다. 시각적으로 분석하지 못하는 이유는 무엇인가요?

3) 예를 들어 작동하는 시장 패턴이 잘못된 이중 상단 돌파인 경우.
복잡한 사건의 순서가 있고 시간적으로 통계적이지 않은데, 이를 SB와 비교하면 무슨 소용이 있을까요? 적절한 결과를 얻을 수 있을까요?

4) 시장을 분석 할 때 항상 개별 이벤트, 참가자, 행동의 합계라는 점을 명심해야한다는 의미였습니다. 그래서 반복되지 않는 이유, 너무 많은 조합....
나는 또한 시장을 분석 할 때 그것을 참가자 또는 그들의 행동 또는 그들과 관련된 다른 것으로 분해 한 다음 분석해야한다는 것을 의미했는데, 이것은 분석이라는 단어의 개념에 해당 할 것입니다.

5) 나는 이것에 유능하지 않다

1) 거의 항상 대상 변수는 증분 또는 이와 관련된 변수입니다. 증분을 특성에 통합하는 것은 또 다른 문제입니다. 하지만 간단한 변환을 통해 특성과 증분의 관계를 파악할 수 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 평균의 차이는 증분 등의 선형 조합으로 나타낼 수 있습니다.

2) 개인적으로 아포페니아는 저를 방해합니다. 정말 보고 싶은 것을 보지 못하는 것은 힘든 일입니다. 저는 차라리 레벨의 중요성, 예를 들어 레벨로의 복귀를 측정할 수 있는 방법이 있었으면 좋겠어요.

3) SB는 더블 탑을 그리는 데 꽤 능숙합니다. 이 특정 패턴과 관련된 SB와 어떤 차이가 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

4) 참가자 목록에서 주를 골라냈습니다. 시장에 미치는 영향의 가능성에 대한 한 가지 목록은 여러 페이지이며이 목록에서 언제 그리고 무엇을 적용하는지 어떻게 알 수 있습니까? 예, 근본적인 분석이 있지만 만병 통치약도 아니며 수행하기가 어렵습니다.

 

이상적으로, Tsos에 따르면 틱을 가져 와서 필터링하고 다운 샘플링해야하며 그렇지 않으면 에일리어싱이 나타납니다.

하지만 외환은 Tsos가 아니라 다른 물리학이죠?

 
Игорь Егоров #:
과거 데이터에 대해 몇 가지 전략을 실행하고 싶습니다. 모델링을 위한 기성 솔루션을 추천해 주세요!

모든 것을 직접 하고 싶다면 코드베이스 섹션에 전문가 자문 및 지표에 대한 많은 준비된 예제가 있습니다. 이를 연구의 기초로 사용할 수 있습니다. 이 경우 MT4/MT5 도구를 사용하여 전략을 테스트할 수 있습니다. MT5는 파이썬 프로그래밍 언어와도 통합되어 있습니다. 필요한 과거 데이터를 아주 쉽게 업로드하고 작업할 수 있습니다. 다음은 업로드 기능의 예입니다.






import  MetaTrader5 as  mt5

mt5.initialize(timeout=10000)
print(mt5.terminal_info())
print(mt5.version())


def get_data(symbol,  time_start,  time_stop,  count=0):
    name_stocs = ['time', 'open', 'close', 'tick_volume', 'spread', 'low', 'high']
    tf = mt5.TIMEFRAME_H1

    if  count == 0:
        dataset = pd.DataFrame(
            mt5.copy_rates_range(symbol,  tf,  time_start,  time_stop),
            columns=name_stocs).set_index('time')

        dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index, unit='s')
        dataset = dataset.reset_index(drop=True)
    else:
        dataset = pd.DataFrame(
            mt5.copy_rates_from(symbol,  tf,  time_stop,  count),
            columns=name_stocs).set_index('time')

        dataset.index = pd.to_datetime(dataset.index, unit='s')

    dataset = dataset.reset_index(drop=True)

    return  dataset

전략을 테스트하려면 파이썬으로 작성된 테스터가 필요합니다. 이 스레드에 제 것을 게시했습니다(내 프로필의 모든 게시물에서 검색할 수 있습니다).


귀찮게 하고 싶지 않다면 프리랜서 섹션에서 돈을 받고 전략에 맞는 트레이딩 로봇/지표를 만들 수 있습니다.

 
Andrey Dik #:

위에 쓴 것처럼 시중에는 고정된 수의 막대가 있는 작업 패턴이 없습니다(적어도 저는 찾지 못했습니다).

그리고 동적 크기의 패턴을 사용하는 것은 어려운 일입니다 (MO의 프레임 워크 내에서), 이러한 목적을위한 방법, 적어도 동일한 파동 분석이 있지만 MO는 전혀 필요하지 않습니다.

MO는 지원 및 적용되어야 하지만 적용 조건에 대한 다른 수준의 이해가 필요합니다.

어떤 표준 MO 모델도 바로 준비된 결과를 제공할 수는 없습니다. 하지만 MO를 적용할 수 있는 해결 방법이 있습니다.

 

패턴 인식, 누가 그런 번거로움을 감수할 수 있을까요?

또는 다운샘플링이 포함된 웨이브렛을 통해서도 가능합니다.

 
Rorschach #:

패턴 인식, 누가 그런 종류의 출혈을 감당할 수 있을까요?

또는 다운샘플링이 있는 웨이브렛을 통해.

패턴 인식 또는 시장 모델 인식은 첫 번째 벽돌입니다.

MQL 도구로도 할 수 있지만 MO를 사용하면 이 방법이 더 진보적이고 진보적일 것입니다.

추신

우리는 미래를 더 과감하게 바라볼 수 있습니다.

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