Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1351

 
Evgeny Raspaev:

Renko

Auf dieser Grundlage werden diese Daten in 0,001er-Schritten erfasst.

Jep....

Dies ist eine Zusammenkunft hochkarätiger Fachleute ))))

.....

Renco geht von einem festen Schritt für jeden Punkt in den Daten aus

Das bedeutet, dass die Verteilung einer bestimmten Neuverhandlung etwa wie folgt aussehen würde


 
mytarmailS:

Mda....

Es handelt sich um eine Zusammenkunft hochkarätiger Fachleute ))))

.....

Renco geht von einem festen Schritt für jeden Punkt in den Daten aus

Das bedeutet, dass die Verteilung der renco-geschützten Serien in etwa wie folgt aussehen würde


Sie sind verwirrt. Das hohe Fangdelta ist immer maximal 0,001 und entspricht dem hohen und niedrigen Wert je nach Anstieg und Abfall.

Die Spezifikationen sind nicht spezifisch, aber es gibt keinen Gral, nicht für mich, nicht für Sie. Und jeder kann die Dinge verkomplizieren.
 
mytarmailS:

Woher stammt diese Zahl? Es gibt 6 Spalten in der Datei, die erste davon ist die Zeit, sie wird also nicht berücksichtigt, die restlichen Spalten sind 2 bis 6

Wir machen die Verteilungen für alle Spalten .....

Die ersten 5 Verteilungen stammen von den ursprünglichen Zeilen, die zweiten 5 (die unteren) von den Verteilungen der Zeilen.


Woher kommen also diese Zeichnungen?

Nehmen wir zum Beispiel die Spalte E - Preis CLOSE

1.0864
1.08525
1.0855
1.08481
1.08437
1.08368
1.08372
1.08467
1.08574
1.08642

............

Die Inkremente sind jeweils gleich:

-0.00115
0.00025
-0.00069
-0.00044
-0.00069
3.99E-05
0.00095
0.00107
0.00068

.......

Das Histogramm dieser Inkremente ist das, was so seltsam aussieht. Und es ist nicht Renko!

Wenn Sie zum ersten Mal mit Inkrementen arbeiten, versuchen Sie einfach, das "+"- oder "-"-Zeichen des nächsten Inkrements vorherzusagen, so wie Doc es getan hat.

 
Alexander_K:

Meine Herren!

Der Gral wird wie Luft gebraucht, also muss ich zu extremen Maßnahmen greifen, ohne jedoch die Vertraulichkeit der Informationen zu verletzen.

Sagen wir es mal so: Ich habe in meiner PM die Daten, auf deren Grundlage ein gewisser Herr X den begehrten Gral erhalten hat (siehe beigefügtes Archiv).

Das Format der Daten ist Standard: Zeit, OHLC, Volumen.

Ungewöhnlich und einzigartig ist die Art und Weise, wie die Daten erfasst werden. Die CLOSE-Inkremente haben beispielsweise die folgende Verteilungsdichte:

Ich kriege das nicht in den Griff...

Bitte, wer nicht beschäftigt ist - sehen Sie nach, ob Sie aus diesen Zeilen mit einem Wald/Neuronalen Netz uneingeschränkte Gewinne ziehen können.

Insbesondere diejenigen, die mit Rücksendungen arbeiten - bitte.

Sie brauchen eine einfache Antwort: Der Gral ist da/der Gral ist nicht da.

Ich danke Ihnen.

Was hat es mit der zerfledderten Geschichte auf sich? Geben Sie ein normales, ohne Auslassungen, dann macht es vielleicht Sinn, sich etwas anzuschauen...

 

Ergänzend zum Beitraghttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1344#comment_10678027 über die Vorhersage von Zufallsprozessen.

Jetzt verwenden wir ein neuronales Netz, um den Wert des LF-Filterausgangs anhand realer Marktdaten vorherzusagen. Vorhersageintervall - 5 Minuten bei 1m TF.

Alle Werte sind in konventionellen Einheiten auf der Skala der NS-Daten, die natürlich in reale Werte umgerechnet werden können.

Bei Werten der Vorhersage in 5 m < -(3-4) oder > (3-4) können Sie bereits in einem echten TS arbeiten. Es wird nicht in die entgegengesetzte Richtung gehen.

Und übrigens - Vorhersage auf 10 m

Wenn die Vorhersagezeit = 0 ist, ergibt sich eine gerade Linie mit 45 Grad.

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
  • 2019.02.18
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...
 
Alexander_K:

Meine Herren!

Der Gral wird wie Luft gebraucht, also muss ich zu extremen Maßnahmen greifen, ohne jedoch die Vertraulichkeit der Informationen zu verletzen.

Sagen wir es mal so: Ich habe in meiner PM die Daten, auf deren Grundlage ein gewisser Herr X den begehrten Gral erhalten hat (siehe beigefügtes Archiv).

Das Format der Daten ist Standard: Zeit, OHLC, Volumen.

Ungewöhnlich und einzigartig ist die Art und Weise, wie die Daten erfasst werden. Die CLOSE-Inkremente haben beispielsweise die folgende Verteilungsdichte:

Ich kriege das nicht in den Griff...

Bitte, wer nicht beschäftigt ist - sehen Sie nach, ob Sie aus diesen Zeilen mit einem Wald/Neuronalen Netz uneingeschränkte Gewinne ziehen können.

Insbesondere diejenigen, die mit Rücksendungen arbeiten - bitte.

Sie brauchen eine einfache Antwort: Der Gral ist da/der Gral ist nicht da.

Ich danke Ihnen.

Wissen Sie, wie man mit einem solchen Vertrieb Geld verdienen kann?
 
Aleksey Vyazmikin:

Welche Art von Geschichte ist so zerfleddert? Geben Sie mir einen normalen, lückenlosen, dann gibt es vielleicht etwas zu sehen...

Ich habe Ihnen das gegeben, was sie mir geschickt haben. Dieser Mann hat sich seitdem nicht mehr gemeldet. Dies ist kein Märchen - bitte glauben Sie mir.

Ich interessiere mich sehr für diese Seite an Seite - ich habe so etwas noch nie gesehen.

Wenn sich daraus etwas ergibt, werden wir uns den Algorithmus für seine Bildung gemeinsam ansehen. Ich habe nur lückenhafte Informationen darüber - offensichtlich wollte diese Person nicht wirklich darüber sprechen :))

 
Ist jemand bereit, zu Versuchszwecken Prädiktoren in Form von Stichproben auszutauschen? D.h. geben Sie mir ein Tool an (kann besser benutzerdefiniert sein - Sie müssen sich nur damit befassen), ich führe eine Stichprobe mit meinen Prädiktoren durch (mindestens TF-Minute) und lege eine csv-Datei mit den Ergebnissen ab, und Sie tun dasselbe für das Symbol, das ich brauche. Wenn ich würdige Prädiktoren finde, können wir vielleicht gegenseitig Algorithmen austauschen, oder zumindest wissen Sie oder ich, dass es etwas gibt, das wir anstreben können.
 
Alexander_K:

Ich habe das gegeben, was sie mir geschickt haben. Der Mann hat sich nicht mehr gemeldet. Dies ist kein Märchen - bitte glauben Sie mir.

Ich interessiere mich SEHR für dieses Haus nebenan - so etwas habe ich noch nie gesehen.

Wenn sich daraus etwas ergibt, werden wir uns den Algorithmus für seine Bildung gemeinsam ansehen. Ich habe nur spärliche Daten darüber - offensichtlich wollte diese Person nicht wirklich darüber sprechen :))

Gehen wir davon aus, dass dies Entscheidungspunkte sind. Dann müssen wir feststellen, um welche Art von Werkzeug es sich handelt, und die Historie für die Erstellung von Prädiktoren wiederherstellen, denn er hatte offensichtlich eine Historie und nicht nur rohe Zahlen mit unverständlicher Diskretisierung.

Es wird einen Verlauf geben, und wir können uns vorstellen, was diese Punkte sind, indem wir sie auf dem Diagramm überlagern.
 
Multiplikator:
wissen Sie, wie man mit einem solchen Vertrieb Geld verdienen kann?

Wenn ich das gewusst hätte, hätte ich hier nicht um Hilfe gebeten.

Die Geschichte, wie diese Akte in meinen Besitz kam, ist im Allgemeinen unklar. Ich verstehe die Motive und Ziele der Person nicht, die sie geschickt hat. Aber es wäre sehr dumm, dies nicht zu untersuchen. IMHO.