Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1157

 
Alexander_K2:

Ich weiß, dass niemand etwas von dem tun wird, was ich vorschlage, aber trotzdem...

1. Jeder weiß, dass der reale Blutdruck und seine Inkremente zu 98 % einem stationären Laplace-Zufallsprozess gleichen, abgesehen von den 2 % abnormalen Ausreißern in den "schweren" Schwänzen.

Diese 2% sind der Grund für den 98%igen Verlust) Betrachten Sie es als eine verstärkte Version der 80/20-Regel

 
Aleksey Nikolayev:

Diese 2% sind der Grund für den 98%igen Verlust) Betrachten Sie es als eine verstärkte Version der 80/20-Regel

Einverstanden.

Das ist also die Herausforderung - diese 2 % müssen unbedingt aus dem BP herausgenommen werden. Denn bei der rein stationären Laplace-Bewegung unter Verwendung der Lyapunov-KP ist mein TS am stärksten positiv.

 
Alexander_K2:

Ich stimme zu.

Das ist also die Aufgabe - diese 2 % auf jeden Fall aus dem BP zu entfernen, auszuschließen. Denn bei einer rein stationären Laplace-Bewegung ergibt mein TS unter Verwendung von Lyapunovs TSP das sicherste "+".

Sie sollten sich überlegen, was Sie mit diesen 2 % anfangen wollen. Man kann sie aus den Berechnungen ausschließen, aber in Wirklichkeit bleiben sie, wie sie waren. "Es ist nicht der Pass, der getroffen wird, sondern das Gesicht.
 
Alexander_K2:

Ich stimme zu.

Das ist also die Aufgabe - diese 2 % auf jeden Fall aus dem BP zu entfernen, auszuschließen. Bei einer rein stationären Laplace-Bewegung unter Verwendung von Lyapunovs DSP gibt mein TS das sicherste "+".

2%? Sind Sie im Weg? Dies ist aus dem Zyklus des schlechten Tänzers.

Ein Rauschpegel von 2 % ist für die meisten Signale gleichbedeutend mit gar keinem Rauschen.

 
Yuriy Asaulenko:

2%? Sind Sie im Weg? Dies ist bereits im Zyklus des schlechten Tänzers.

Ein Rauschpegel von 2 % ist für die meisten Signale gleichbedeutend mit gar keinem Rauschen.

Yuri, bitte zeigen Sie uns den ursprünglichen BP und den umgewandelten stationären BP. Sie können den Filter als Geheimnis belassen. А?

 
Alexander_K2:

Yuri, bitte zeigen Sie uns den ursprünglichen BP und den umgewandelten stationären BP. Sie können den Filter geheim halten. А?

Ich tue es nicht. Und das ist nicht in meinen Plänen).

 
Alexander_K2:

Es handelt sich dabei um eine künstliche Reihe vom Typ Laplace-Bewegung mit einem Start bei 0 und nichts weiter.

Bis jetzt hat mein TS einen bedingten Wert von +175,86 Pips für die erste Serie von 25 Trades (+14/-11). Weiter prüfen...

Kann die NS etwas aus ihnen herausholen?

Entschuldigung, aber ich kann nicht nur mit Zahlen ohne Logik arbeiten, und die Suche nach Logik in Excel ist für mich nicht interessant. Ich werde von außen zusehen.

 
Aleksey Vyazmikin:

Es tut mir leid, aber ich kann nicht nur mit Zahlen ohne Logik arbeiten, und ich bin nicht daran interessiert, in Excel nach Logik zu suchen. Ich werde von der Seitenlinie aus zusehen.

Es gibt nichts zu beobachten. Mein TS liefert den stabilsten Gewinn auf diesen stationären Linien, die ich festgelegt habe.

Daher besteht für mich die Hauptaufgabe darin, reale BP in eine stationäre Form umzuwandeln.

Ich denke, das Gleiche sollte in erster Linie für neuronale Netzwerker gelten. Alles andere ist eine Lappalie.

 
Alexander_K2:

Hier gibt es nichts zu sehen. Bei den stationären Reihen, die ich gepostet habe, liefert mein TS die sichersten Gewinne.

Daher besteht für mich die Hauptaufgabe darin, reale BP in eine stationäre Form umzuwandeln.

Ich denke, das Gleiche sollte in erster Linie für neuronale Netzwerker gelten. Alles andere ist Blödsinn.

Ich weiß nicht, ich bin kein Experte für neuronale Netze, ich arbeite eher mit Bäumen, aber meine Datei zur Lösungsfindung sieht aus wie eine Reihe von Prädiktoren mit einem Ziel.

 

Arbeitet jemand mit etwas anderem als Zeitreihen/Inkrementen?

Ich brauche Hilfe, ich habe Prädiktoren, ich habe Ziele, aber ich weiß nicht, wie ich das Beste aus den Daten herausholen kann - ich habe sehr wenig Trainingserfahrung (verschiedene Modelle zeigen unterschiedliche Ergebnisse mit Standardeinstellungen).

Kann jemand bei diesem Problem helfen?