Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 636

 
Alexander_K2:

Ich weiß es noch nicht. Ich betrachte die Nicht-Entropie als einen zusätzlichen Parameter zu Hearst, Asymmetrie, Kurtosis usw., und dieser Parameter ist der geheimnisvollste und, wie soll ich sagen? - Wunderschön, ja.

Eine weitere Beobachtung aus der Praxis. Ich habe nur die Eingaben übernommen, deren Entropie größer als Null und unbedeutend ist. Infolgedessen ist die Optimierung im Vergleich zu der Menge, die dieselben Eingaben und alle übrigen mit negativer Entropie enthält, merklich schlechter. Daraus ergibt sich die Schlussfolgerung. Es ist notwendig, solche Eingaben zu wählen, deren Entropie auf beiden Seiten um Null kreist. Das bedeutet, dass ein Satz von Eingaben ohne negative Entropie schlechter trainiert als ein Satz mit sowohl negativer als auch positiver Entropie.

Wenn es NUR Eingänge mit negativer Entropie gibt, werden solche Mengen auch sehr gut trainiert, aber aufgrund der Besonderheiten des Optimierers und des Fehlens solcher Eingänge fallen die Modelle im Vergleich zu Mengen, die auch positive Eingänge haben, zurück. Die Hauptsache ist, dass diese und die Eingaben so klein wie möglich sind...

 
Brüder, es ist nur noch ein kleiner Schritt für uns, aber es wird ein großer Schritt für die gesamte Menschheit sein.....
 
Mihail Marchukajtes:
Brüder nur noch ein kleiner Schritt für uns, aber es wird ein großer Schritt für die gesamte Menschheit sein.....

Ich stimme mit Ihnen überein. Michael. Und das ist kein Scherz. Das glaube ich ernsthaft.

 
Alexander_K2:

Ich stimme mit Ihnen überein. Michael. Und das ist kein Scherz. Ich meine es ernst.

Also... Es gibt zwei Spalten A und B, wie berechnet man die bedingte Wahrscheinlichkeit von A aus B? Das Internet ist voll von Formeln, aber die Beispiele scheinen nicht richtig zu sein... Ich werde nicht ganz schlau daraus :-(

 

Hört auf, so einen Scheiß zu machen, benehmt euch.

der eine weiß nicht, worüber er schreibt, der andere ködert ihn ))))

 
Alexander_K2:

Will man alles über die Zukunft zu einem bestimmten Zeitpunkt wissen, d. h. vorhersagen, muss man den Prozess auf einen Markov-Prozess reduzieren. Sorgen Sie dafür, dass die Nichtentropie --> 0 ist.

Sind Sie sicher, dass dies der Fall ist? Bei einem nicht markovianischen Prozess wird davon ausgegangen, dass sich der Preis gleich verhält (dieselbe Bewegung nach denselben Mustern), man kann das aktuelle Preismuster nehmen und die trainierten Neuronen sagen einem, wohin der Preis als nächstes gehen wird. Das ist sehr gut.

Aber was soll ich mit dem Markov-Prozess machen? Wie soll ich mit etwas handeln, das völlig zufällig ist?

 
Maxim Dmitrievsky:

Hört auf, so einen Scheiß zu machen, benehmt euch.

Der eine weiß nicht, worüber er schreibt, der andere ködert ihn ))))

Was wäre, wenn der Mann wirklich bis zur Ziellinie gerannt wäre? OK, ich werde den Thread nicht mit Müll vollmüllen ^)))))

 
Dr. Trader:

Sind Sie sicher, dass dies der Fall ist? Bei einem nicht-markovianischen Prozess wird davon ausgegangen, dass sich der Preis zumindest gelegentlich gleich verhält (dieselbe Bewegung nach denselben Mustern). Sie können das aktuelle Preismuster nehmen und das trainierte neuronale Netz wird Ihnen sagen, wohin sich der Preis als Nächstes bewegen wird. Das ist sehr gut.

Aber was soll ich mit dem Markov-Prozess machen? Wie kann ich mit etwas handeln, das völlig zufällig ist?

Zufälligkeit ist nicht zufällig :-) Die Preisbewegung hat immer einen Grund und es ist daher falsch zu sagen, dass sie zufällig ist. Eine andere Sache ist, dass dem Beobachter möglicherweise Informationen über die Ursache fehlen und die Bewegung zufällig wird... IMHO....

 
Mihail Marchukajtes:

Also... Es gibt zwei Spalten A und B, wie berechne ich die bedingte Wahrscheinlichkeit von A aus B? Das Internet ist voll von Formeln, aber die Beispiele sind falsch... Ich kann es nicht herausfinden :-(

https://www.mql5.com/ru/articles/3264

Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
Наивный байесовский классификатор для сигналов набора индикаторов
  • 2017.05.12
  • Stanislav Korotky
  • www.mql5.com
Хотим мы того или нет, но статистика в трейдинге играет заметную роль. Начиная с фундаментальных новостей, пестрящих цифрами, и заканчивая торговыми отчетами или отчетами тестирования, от статистических показателей никуда не деться. Вместе с тем, тезис о применимости статистики в принятии торговых решений остается одной из самых дискуссионных...
 
Dr. Trader:

Sind Sie sicher, dass dies der Fall ist? Bei einem nicht-markovianischen Prozess wird davon ausgegangen, dass sich der Preis zumindest gelegentlich gleich verhält (dieselbe Bewegung nach denselben Mustern). Sie können das aktuelle Preismuster nehmen und das trainierte neuronale Netz wird Ihnen sagen, wohin sich der Preis als Nächstes bewegen wird. Das ist sehr gut.

Aber was soll ich mit dem Markov-Prozess machen? Wie kann ich mit etwas handeln, das völlig zufällig ist?

Stellen Sie sich ein Wiener Modell mit Drift vor - und das war's.