트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 357

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

M은 주기성을 알 수 있습니다.

푸리에에서 확장하고(R에서는 2-3줄) 그래프를 작성하면 주기성이 표시되지 않습니다. Rovnenky와 같은 스펙트럼.

자동 수정 기능을 사용해 보세요. 다시 침묵하지만 순환이 있으면 나와야 한다.

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :

푸리에에서 확장하고(R에서는 2-3줄) 그래프를 작성하면 주기성이 표시되지 않습니다. Rovnenky와 같은 스펙트럼.

자동 수정 기능을 사용해 보세요. 다시 침묵하지만 순환이 있으면 나와야 한다.

한 번에 NN을 훈련하고 이러한 히스토그램으로 여러 다른 기간을 적용하면 더 큰 변화와 더 작은 변화를 모두 고려할 것입니다. 큰 변화는 추세 구성 요소이고 작은 진입 신호가 될 것입니다.

그런 다음 현재 차트와 볼린저와의 관계를 고려하여 신호를 변환합니다. 과학적 찌르기의 방법으로 간단히 말해서

[Дмитрий]

막심 드미트리예프스키 :

보일리 기간이 1이면 이렇습니다 :)

그리고 주기를 볼 수 있습니다.

고정 라인. 배출물 제거 - 표준 절차

[Maxim Dmitrievsky]

드미트리 :
고정 라인. 배출물 제거 - 표준 절차

배출량도 고려하려고 하면 이론적으로 LSTM이 대처해야 합니다.

[СанСаныч Фоменко]

질문에 대한 답을 아는 사람이 있습니까? NN은 고정되지 않은 입력과 어떤 관련이 있습니까?

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

한 번에 NN을 훈련하고 이러한 히스토그램으로 여러 다른 기간을 적용하면 더 큰 변화와 더 작은 변화를 모두 고려할 것입니다. 큰 변화는 추세 구성 요소이고 작은 진입 신호가 될 것입니다.

그런 다음 현재 차트와 볼린저와의 관계를 고려하여 신호를 변환합니다. 과학적 찌르기의 방법으로 간단히 말해서

NN을 가르치기 전에 NN을 모델링하고 그 안에 가치 있는 것이 있는지 확인합니다. 그러면 훈련이 더 적절할 것입니다.

[Maxim Dmitrievsky]

산산이치 포멘코 :
질문에 대한 답을 아는 사람이 있습니까? NN은 고정되지 않은 입력과 어떤 관련이 있습니까?

나쁜? )

[Yuriy Asaulenko]

산산이치 포멘코 :
NN이 고정되지 않은 입력과 어떻게 관련되는지 질문에 대한 답을 아는 사람이 있습니까?

좀 더 구체적으로 말씀드리고 싶습니다. 나는 두 가지 반대되는 대답을 할 수 있다.)

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :
NN을 가르치기 전에 NN을 모델링하고 그 안에 가치 있는 것이 있는지 확인합니다. 그러면 훈련이 더 적절할 것입니다.

음, 어쨌든 여기에서 모든 것이 분명합니다. 극한값은 반전, 특히 단기적인 신호를 나타냅니다. 반 영구적 시리즈가 있습니다. 새로운 고점 뒤에 새로운 저점이옵니다(짧은 기간의 지표)

오랜 기간 동안 지표에서 상황이 반전되고 시리즈가 지속적으로 보이고 새로운 최대값이 새로운 최대값을 따릅니다. 지역 추세를 식별하는 것이 가능함과 동시에 계열이 고정되어 있고 추세의 끝을 (대략) 찾는 것이 가능합니다.

좋아, 나는 책을 읽었어, 그렇지?

작업 알고리즘: 추세를 결정하고 이에 대한 작업을 수행하여 반영구 시리즈를 따라 항목을 만들어 당첨 확률을 높입니다. 동시에 장기간의 지표가 평균 극단에 가까우면 추세가 변경되기 시작하면 거래 항목을 반대로 변경합니다.

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

음, 어쨌든 여기에서 모든 것이 분명합니다. 극한값은 반전, 특히 단기적인 신호를 나타냅니다. 반 영구적 시리즈가 있습니다. 새로운 고점 뒤에 새로운 저점이옵니다(짧은 기간의 지표)

오랜 기간 동안 지표에서 상황이 반전되고 시리즈가 지속적으로 보이고 새로운 최대값이 새로운 최대값을 따릅니다. 지역 추세를 식별하는 것이 가능함과 동시에 계열이 고정되어 있고 추세의 끝을 (대략) 찾는 것이 가능합니다.

나 책 많이 읽었어, 그렇지?

멋지다.) 지속 방지를 위한 체?

새로운 최대값 (아마도 최소값) 다음에 새로운 최대값이 옵니다. 예, 또한 발생했습니다. 차트는 모두 친숙합니다. 모델링 - 그리고 아무것도 없습니다 - 비어 있습니다. 어쩌면 당신은 운이 좋을 것입니다.