Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 747
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Ich begann mit einfachem Winken, dann mit schrittweisem Winken, dann mit Delta-Winken... Jetzt arbeite ich an so etwas wie einem Borschtsch aus Truthähnen )))), um eine Eingangsreihe zu füttern, statt wie früher 20...
Gerade auf dem Borschtsch ))) sind alle Truthähne vom Preis abgeleitet. Zum Beispiel bei der Schließung der gestrigen Kerze indyuki zeigte einige Ergebnisse wie Stochastik 14 7 4 (nach dem Zufallsprinzip genommen) zeigte 44,44 und 27,78 - diese 2 Zahlen gut beschreiben den gestrigen Tag und die nächsten Tage. Aber nicht die heutige... Wie viel Information steckt in diesen 2 Zahlen über den heutigen Tag? 0.0001? ))) Ich denke, wir müssen nach anderen Werten suchen... Etwas, das mehr Informationen über die Zukunft enthält.
Ich glaube, dass die Länge der Backtest-Periode, und nur die Länge der Backtest-Periode, ausschlaggebend sein kann. Wenn es kein explizites Backtesting von Transaktionen nach Daten oder Sequenzen gibt, sondern Tausende oder Zehntausende von Transaktionen über mehrere Jahre mit einem gleichmäßigen Anstieg, dann ist das gar nicht schlecht
und welche Informationen nicht so wichtig sind.
Das ist nicht genug. Vergessen wir nicht, dass Leute, die die Hypothese eines effizienten Marktes predigten, jahrelang erfolgreich arbeiteten, nominiert wurden und dann in Konkurs gingen.
Der Backtest ist obligatorisch, vorzugsweise in einem Testgerät, da er der Realität am nächsten kommt.
ABER.
Es sollte eine theoretische Begründung für den Backtest-Erfolg geben.
Auf diese Weise können Sie dem Backtest vertrauen.
Max, Sie wollen der Maschine beibringen, verschiedene Marktphasen zu erkennen, um automatisch die Eingaben auszuwählen, die für den jeweiligen Zustand am effektivsten sind. Es ist wie das Portfolio einiger neuronaler Netze, von denen jedes für eine bestimmte Marktbedingung trainiert ist...
Ja, so etwas in der Art, aber man muss alle möglichen globalen Meta-Zustände einführen, die sich auf Gruppen von TK-Parametern auswirken, und Unterzustände, wie z. B. markovianische Zustände
Nur für Borschtsch ))) werden alle Indizes vom Preis abgeleitet. Zum Beispiel bei der Schließung der gestrigen Kerze Indizes zeigten einige Ergebnisse wie Stochastik 14 7 4 (nach dem Zufallsprinzip genommen) zeigte 44,44 und 27,78 - diese 2 Zahlen beschreiben gut den gestrigen Tag und die nächsten Tage. Aber nicht die heutige... Wie viel Information steckt in diesen 2 Zahlen über den heutigen Tag? 0.0001? ))) Ich denke, wir müssen nach anderen Werten suchen... etwas mit mehr Informationen über die Zukunft.
Wenn ein Händler auf das Diagramm schaut, sieht er etwas, und dann muss er es nach einer bestimmten Regel beschreiben. sieht, wo die Preise schon länger steigen, sieht, wo sie sich beschleunigen... Aber man kann Indikatoren hinzufügen, und das ist der schwierige Teil - wie man die visuelle Analyse in eine aussagekräftige Gleichung übersetzt, die alles berücksichtigt, was man gesehen hat.
Ich habe es mit reinen Inkrementen versucht, aber ich konnte nichts herausbekommen... Ich muss das Ziel falsch gesetzt haben... Können Sie mir einen Tipp geben?
Der Input für das neuronale Netz sollte die Summe dieser reinsten Inkremente in einem bestimmten Beobachtungszeitfenster sein.
ALLE.
Der Input des neuronalen Netzes muss die Summe dieser reinsten Inkremente in einem bestimmten Beobachtungszeitfenster sein.
ALLE.
OK, ich werde versuchen, verschiedene Zeitfenster von Summen zu machen, aber ich habe kein Gitter, sondern einen Wald, aber ich glaube nicht, dass der Algorithmus anders ist. im Gegenteil, man kann mehrere Zeitfenster gleichzeitig in den Wald setzen.
Das ist nicht genug. Vergessen wir nicht, dass die Leute, die die Hypothese des effizienten Marktes gepredigt haben, jahrelang erfolgreich gearbeitet haben, geadelt wurden und dann in Konkurs gingen.
Ein Backtest ist ein Muss, vorzugsweise mit einem Tester, da er der Realität am nächsten kommt.
ABER.
Es sollte eine theoretische Begründung für den Backtest-Erfolg geben.
Vor diesem Hintergrund kann dem Backtest vertraut werden.
Ja, aber mein System basiert auf den Konzepten des heiligen Geistes und des Makkaronimonsters, so dass es sehr schwierig ist, es theoretisch zu erklären.
Wenn ein Händler ein Diagramm betrachtet, sieht er etwas, und dann muss er es mit einer Regel beschreiben... Zum Beispiel sieht ein Händler die Yen-Spanne über den auf dem Bildschirm angezeigten Zeitraum, sieht, wo der Preis relativ zu seiner Spanne steht... sieht, wo der Preis schon länger läuft, sieht, wo er sich beschleunigt... Und das ohne Indikatoren, aber Sie können Indikatoren hinzufügen und das Bildverständnis erhöht sich um ein Vielfaches.
Ein menschlicher Händler sieht keine Zahlen, er sieht einfachere Modelle. angenähert, geglättet, aber nicht durch einen gleitenden Durchschnitt, sondern zum Beispiel durch die SSA-Methode (so etwas in der Art) - aber man kann sie nicht in ein neuronales Netz einspeisen...
Ja, aber mein System basiert auf den Konzepten des Heiligen Geistes und des Makkaronimonsters, daher ist es sehr schwierig, es theoretisch zu erklären.
sagen Sie einfach, dass es faul ist, es zu beweisen ))) Sie können sehen, dass Sie ein ausgezeichneter Student und faul sind ))) es ist einfacher zu tun, als es zu beweisen ))))))
Ich werde versuchen, verschiedene Zeitfenster von Summen zu bilden, nur habe ich kein Gitter, sondern einen Wald, aber ich glaube nicht, dass der Algorithmus anders ist, im Gegenteil, man kann mehrere Zeitfenster gleichzeitig in den Wald setzen.
Für die Fenster schauen Sie auf meine Basis TS, gibt es immer ein anderes Fenster durch den Markt selbst diktiert und seine Bildung impliziert eine Marktumkehr. Der normalste Moment für die Analyse ist der Moment der erwarteten Umkehr.
Und ich erwarte eine Entschuldigung von dir, Max, für meine Skepsis gegenüber meinem TS in Versen, die ich auch mögen sollte.
Mein Markt hat sich längst von einem Aufwärts- zu einem Abwärts- und einem Rückwärtsmarkt gewandelt, und der TS funktioniert immer noch. Und wenn Sie das Modell selbst gesehen hätten, wären Sie überrascht gewesen (es ist sehr klein).