Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 132
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Was soll ich sagen? Wenn ich noch nie mit einem Faltungsnetzwerk gearbeitet habe. Ich bin nicht du sanych....
Ich kann nur sagen, dass es interessant ist...
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Youri Tarshecki, wohin ist Ihr Beitrag verschwunden?
Warum ist das notwendig? Wenn ein Muster eine Entsprechung in der Geschichte hat, dann sollte es ihr in Bezug auf die Dauer entsprechen. Zumindest habe ich bei der Mustersuche nach proportionalen Abschnitten gesucht.
Ich habe mich an dieses Konzept gewöhnt: Ausgehend vom aktuellen Muster "B" in der Geschichte suchen wir nach einem ähnlichen Muster wie "A". Mit dem dtw-Algorithmus suchen wir nach Ähnlichkeit...
Das Traurige daran ist, dass wir nicht wissen, wie groß "B" und "A" am Ende sein werden. und das verursacht eine Menge Kopfschmerzen,
Sie brauchen nicht nur die Suche selbst, sondern auch die Möglichkeit, diese Muster dynamisch zu erweitern/zu verkleinern...
Wenn jemand eine Idee hat, wie man diese Suche so effektiv wie möglich gestalten kann, wäre ich sehr daran interessiert, sie zu hören...
Das Traurige ist, dass wir nicht wissen, welche Größe "B" oder "A" bei der Suche herauskommen wird. und das bereitet eine Menge Kopfschmerzen,
Wenn jemand Vorschläge hat, wie man diese Suche so effizient wie möglich gestalten kann, würde ich mich freuen, davon zu hören...
Hier gibt es also keine Größe, sondern ein Muster, und man muss nach einem Muster suchen.
Ich persönlich verwende zu diesem Zweck Verhältniszahlen und die Abfolge der Extrema.
Ich verwende zwar auch die Dauer eines Ereignisses, aber nicht im eindeutigen Sinne, sondern im Gegenteil im durchschnittlichen Sinne. D.h. wenn die Dauer länger ist als der Durchschnitt, erhöhe ich die Wahrscheinlichkeit des Auftretens und umgekehrt.
Aber es geht sozusagen darum, von den nächsten Mustern zu lernen, nicht darum, die Geschichte zu durchforsten.
Es gibt hier also keine Größe, sondern ein Muster, und wir sollten nach einem Muster suchen.
Wieso nicht? Ich verstehe nicht, was du meinst...
Die Dimensionen sind vorhanden, aber wir erhalten sie nur, wenn wir die Muster "A" und "B" finden, und wenn wir das obige Bild als Beispiel nehmen, stellt sich heraus, dass "B" aus, sagen wir, 13 Leuchtern und "A" aus 53 Leuchtern besteht.
Wieso nicht? Ich verstehe nicht, was du meinst...
Die Größen sind vorhanden, aber wir erhalten sie nur, wenn wir die Muster "A" und "B" finden, und wenn wir das obige Bild als Beispiel nehmen, wird es sich herausstellen, dass "B" aus, sagen wir, 13 Kerzenständern und "A" aus 53 Kerzenständern besteht.
Deshalb korrigiere ich einfach die Volatilität. Eine höhere Volatilität bedeutet eine höhere Erwartung an den Durchschnitt. Und vice versa.
Aber das Muster selbst ist eine bestimmte Abfolge von Extrema (wie ich sie wahrnehme). So könnte man es auf den Punkt bringen.
Ich habe im Laufe meiner Zeit viel mit solchen Sequenzen experimentiert und bin zu dem Schluss gekommen, dass nur die einfachsten Gesetze funktionieren, aber wir müssen gleichzeitig die Niveaus und die Dauer der Existenz der Niveaus, die Volatilität und die Korrelation berücksichtigen. Dann beginnt etwas zu funktionieren.
Selbst wenn Sie in Ihrem Beispiel zuverlässig lernen, diese Muster zu erkennen, wird sich der Kurs nicht unbedingt in Richtung der gestrichelten Linie bewegen, weil das Muster zu komplex ist (obwohl es leicht zu erkennen ist)!
(die letzten beiden sind nur eine Division durch zwei, kein Extremwert, man kann stattdessen einfach einen Koeffizienten nehmen -))
Worauf wollen Sie hinaus, Passagier? Sie wollen es nicht versuchen, oder Ihren eigenen Weg gehen. Ich arbeite an meiner eigenen Aufgabe und bin daran interessiert.
Wer hat es versucht? Meine Kollegen und ich wollen eine NS-Faltung trainieren. Es werden einige Karten erstellt. Das hoffen wir.
Für diese Zwecke wäre der LSTM besser geeignet.
Deshalb nehme ich nur Anpassungen für die Volatilität vor. Eine höhere Volatilität bedeutet eine größere Abweichung vom Durchschnitt. Und vice versa.
Aber das Muster selbst ist eine bestimmte Abfolge von Extrema (wie ich sie wahrnehme). So könnte man es auf den Punkt bringen.
Ich habe im Laufe meiner Zeit viel mit solchen Sequenzen experimentiert und bin zu dem Schluss gekommen, dass nur die einfachsten Gesetze funktionieren, aber wir müssen gleichzeitig die Niveaus und die Dauer der Existenz der Niveaus, die Volatilität und die Korrelation berücksichtigen. Dann beginnt etwas zu funktionieren.
Selbst wenn Sie in Ihrem Beispiel zuverlässig lernen, diese Muster zu erkennen, wird sich der Kurs nicht unbedingt in Richtung der gestrichelten Linie bewegen, weil das Muster zu komplex ist (obwohl es leicht zu erkennen ist)!
(die letzten beiden sind nur eine Division durch zwei, kein Extremwert, man kann stattdessen einfach eine Art Koeffizient nehmen -))
Ich verstehe Ihren Standpunkt.... aber dein ganzes Modell wird leicht gebrochen, z.B. durch eine zufällige Zickzack-Welle innerhalb einer der Wellen 1...5, das menschliche Auge wird sie ignorieren, dtw auch und somit das Bild retten, aber dein Algorithmus wird sofort etwas anderes aus dem "Kopf und den Schultern" machen...
p.s. Ich gebe dtw schon langsam auf, da es meine Erwartungen nicht erfüllt
aber Ihr Algorithmus wird sofort etwas anderes aus "Kopf und Schultern" machen...
Das war also das "Pathos" meines Beitrags. -) Wir Menschen sind es, die einige Symbole und Zeichen sehen. Aber wenn wir sie in einfache Regeln fassen, sind sie
1. Zum größten Teil werden sie in unserer Wahrnehmung als erkennbare Muster verschwinden.
2. Es wird sich herausstellen, dass selbst wenn wir sie mehr oder weniger genau erkennen können, es absolut nichts bringt, weil komplexe Muster nicht so funktionieren, wie die Menschen es erwarten. Der Glaube an Muster ist ein Phänomen der menschlichen Psychologie. Einer der Mythen des Marktes.
Dies beseitigt übrigens nicht das Problem der Suche nach spezifischen Diagrammeigenschaften auf einem bestimmten Abschnitt im Allgemeinen - zum Beispiel kann es für die Optimierung in einer Sprungkraft nützlich sein.
Der Glaube an Muster ist ein Phänomen der menschlichen Psychologie. Einer der Mythen des Marktes.
Der Standardindikator "Bill Williams' Fractals" in MT ist ebenfalls eine Suche nach einem bestimmten Muster, und zwar ohne dtw, nur nach Balken. Sie funktionierte einst sehr gut, bis sie aufgrund ihrer Beliebtheit abgeschafft wurde (auf einigen Symbolen auf D1 kann sie immer noch verwendet werden, der Gewinn ist jedoch minimal).
Aber die Handelsstrategie mit diesem Indikator ist komplizierter als "Kauf/Verkauf bei 1 Bar". Er verwendet Pending, Tp und Sl, so dass wir neben der Suche nach Mustern auch nach Handelsstrategien suchen müssen, auf die sie anwendbar sind.