트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2246

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올렉 자동판매기 :

여기에 스튜디오가 없습니다. 이것은 당신이 이해하는 자동차가 아닙니다. 코드는 내가 개발한 것이며 배포되지 않습니다. 이 지점은 귀하의 것이 아니며 귀하는 여기의 손님이며 손님의 권리입니다.

이미 너무 많이 보여줬으니 그걸로 충분하다.

보여주는 것을 좋아하는 특별한 범주의 사람들과 보는 것을 좋아하는 또 다른 범주가 있습니다. 자, "너무"는 없습니다.
 
올렉 자동판매기 :

여기에 스튜디오가 없습니다. 이것은 당신이 이해하는 자동차가 아닙니다. 코드는 내가 개발한 것이며 배포되지 않습니다. 이 지점은 귀하의 것이 아니며 귀하는 여기의 손님이며 손님의 권리입니다.

이미 너무 많이 보여줬으니 그걸로 충분하다.

사진으로는 이해하기 어렵습니다. 뿐만 아니라 이전에 표시된 공식에 따라.

 
지금 당장이라도 똑같이 해서 국회로 몰고 갈게
 
막심 드미트리예프스키 :
지금 당장이라도 똑같이 해서 국회로 몰고 갈게

해보자 국회에서 무슨 일이

 
예브게니 가브릴로비 :

좋아, 모든 뉘앙스를 자세히 설명하고 싶지 않기 때문에 거래의 예를 보여주고 최소한 1년 동안 유료 신호를 게시하십시오.

모두가 시장에서 귀하의 기술을 높이 평가할 것이며 동시에 이 기간 동안 가입자로부터 백만 달러를 얻을 수 있습니다. 무엇을 기다리고 있습니까?)

내가 무엇을 기다리고 있습니까? 귀하의 통화로는 충분하지 않았습니다. 이제 할 수 있습니다 ;))))))))))))))))

 
올렉 자동판매기 :

해보자 국회에서 무슨 일이

그것? )) 선택 기간이 남았습니다.


 
막심 드미트리예프스키 :

100년 동안 이 일을 해오신 분들의 인용문에 DSP를 효과적으로 적용하고 싶습니다.

나는 이 필터를 가지고 역사 테스트 등을 통해 완성된 차량을 봇 형태로 뱉어낼 수 있습니다. 하지만 그들은 원하지 않습니다. 사실, 그들은 아무것도 가지고 있지 않습니다.

하나의 MAshek를 다른 MAshek으로 교체하는 데 어려운 것은 없습니다.

예를 들어....

pca 분해를 통해 표시기를 어떻게 필터링하려고 할 수 있습니까?

순수한 예, 악의 지표!!


1) RSI 지표를 취하여 30개의 구성요소로 나눴습니다.

2) 모든 구성 요소를 버리고 세 번째 및 네 번째 구성 요소만 남겼습니다.


결과

위는 RSI

보시다시피 신호가 훨씬 깨끗해졌습니다...


상호 상관 참조

우리가 볼 수 있듯이 과학적 지표는 뒤쳐질뿐만 아니라 이전 RSI보다 앞서 있습니다.



그래서 결론:

1) 마샤가 늦다

2) Masha는 모든 것을 부드럽게합니다.


1) 분해(모든)가 더 정확하게 필터링되거나 평활화될 수 있습니다.

2) 선도적인 효과를 얻을 수 있다

 
mytarmailS :

예를 들어....

pca 분해를 통해 표시기를 어떻게 필터링하려고 할 수 있습니까?

순수한 예, 악의 지표!!


1) RSI 지표를 취하여 30개의 구성요소로 나눴습니다.

2) 모든 구성 요소를 버리고 세 번째 및 네 번째 구성 요소만 남겼습니다.


결과

위는 RSI

보시다시피 신호가 훨씬 깨끗해졌습니다...

보시다시피 이것은 다른 신호입니다

마슈카 이렇게 하면 늦지 않아 

prices = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range(SYMBOL, TIMEFRAME, START, STOP),
                          columns=['time', 'close']).set_index('time')
prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
prices = prices.reset_index(drop=True)
prices = prices.dropna()
prices['MA'] = prices['close'].rolling(10).mean()
prices = prices.dropna()
prices['returns'] = prices['close'].diff(10)
prices = prices.dropna()
prices['MAreturns'] = prices['returns'].rolling(10).mean()
prices = prices.dropna()
prices['diff_ma'] = prices['close'] + prices['MAreturns']
prices = prices.dropna()
prices['diff_ma_smoothed'] = prices['MA'] + prices['MAreturns']
prices = prices.dropna()

감사하지 않습니다

빨리 Automaton을 비난하고, 필터를 생성하는 매우 간단한 코드를 사용하여 DSP를 노출하고... 마음의 평화를 가지고 커피를 마시러 가자.

코드에서 일반적인 Mashka의 속성을 개선하는 간단한 계량경제학적 접근 방식입니다. 사실, 그것은 필터입니다. 평균 제곱 오차 측면에서 개선하면 다음이 감소합니다.

 

DSP에 관한 John Ehlers의 훌륭한 책이 있습니다.

주식 및 선물에 대한 사이버네틱 분석 최첨단 DSP 기술로 거래 개선

트레이더를 위한 사이클 분석 고급 기술 거래 개념

MESA 및 거래 시장 주기 예측 및 거래 전략

트레이더를 위한 로켓 과학 디지털 신호 처리 애플리케이션

 
예브게니 가브릴로비 :

좋아, 모든 뉘앙스를 자세히 설명하고 싶지 않기 때문에 거래의 예를 보여주고 최소한 1년 동안 유료 신호를 게시하십시오.

모두가 시장에서 귀하의 기술을 높이 평가할 것이며 동시에 이 기간 동안 가입자로부터 백만 달러를 얻을 수 있습니다. 무엇을 기다리고 있습니까?)


다음은 예입니다.


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