Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1587
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Ich spreche jetzt schon eine Weile mit ihm.
Ich schreibe über die Suche nach Mustern, er wirft eine Art von Formgebung in Form von Martingal, ohne Erklärung.
Das Wichtigste bei der BP-Vorhersage sind Muster (sprich: sich wiederholende atomare Ereignisse, die vorhergesagt werden können). Wenn Sie etwas zu diesem Thema haben, werde ich zuhören und sogar so tun, als ob ich Verständnis hätte.
Das Gespräch begann damit, dann fing er aus irgendeinem Grund an, Unsinn zu reden. Eine Art verbale Diarrhöe.:) Jeder hat seine eigenen Gedanken im Kopf, ich habe auch nicht ganz verstanden, was es mit den Gittern auf sich hat.
Ich habe mir einfach den Gedanken gemerkt, der mir wichtig erschien, und mich darauf konzentriert. Da es um MO geht, sage ich, dass die primäre Strategie - also das Grundmuster - getrennt vom Rest der sekundären Strategie unterrichtet werden sollte.
Was von den Primären verlangt wird, ist NACHHALTIGKEIT.
Die Rentabilität des Gesamtsystems hängt oft stärker von den sekundären Faktoren ab, aber ohne einen nachhaltigen primären Faktor ist natürlich alles nur eine bloße Anpassung. Viele verzetteln sich anfangs in dieser Frage.
Ich studiere Ihre Erkenntnisse, ich habe noch nicht alles verdaut, aber ich versuche es).
Übrigens, können Sie das beantworten - erklären.
Ich habe den Eindruck, dass alle statistischen Studien und MO im Bereich des Handels mit Renditen arbeiten. Warum?
Warum? Haben sie versucht, statistische Methoden auf die grafische Analyse, die Candlestick-Analyse und andere hochentwickelte Verfahren anzuwenden?
Ich habe den Eindruck, dass alle statistischen Untersuchungen und IOs im Bereich des Handels mit Retournamenten arbeiten. Warum?
Gab es Versuche, statistische Methoden auf die Erstellung von Charts, die Candlestick-Analyse und andere übergeordnete Aspekte anzuwenden?
Genau das ist der Grund, warum alle MOs mit stationären Reihen arbeiten, ausgehend von Kolmogorov.
Von welcher Bibliothek sprechen Sie, liebe Mitbürgerinnen und Mitbürger? Ich schreibe meine eigene, vielleicht können Sie mir eine fertige zeigen.
Und übrigens - wie mir scheint, arbeiten alle statistischen Studien und IOs im Bereich des Handels mit Renditen.
Haben sie versucht, statistische Methoden auf die grafische Analyse, die Candlestick-Analyse und andere hochrangige Themen anzuwenden?
https://www.mql5.com/ru/code/1146 dataanalysis.mqh Abschnitt
In allen Terminals enthalten.
Das neuronale Netz/Perzeptron ist dort verzögert, so dass es besser ist, eine externe Verbindung herzustellen.
Aber Gerüste und Regressionen können verwendet werden.
Übrigens scheint mir, dass alle statistischen Untersuchungen und MOs im Bereich des Handels mit Renditen arbeiten. warum?
Die Renditen sind das erste, was analysiert werden muss, es sind die Primärdaten.
Sie können auch die Indikatoren analysieren. Es kann jedoch zu Verlusten und Verzögerungen kommen, wenn der Indikator auf MACs basiert.
Haben sie versucht, statistische Methoden auf grafische und Candlestick-Analysen und andere höherwertige Dinge anzuwenden?
Ich glaube, jemand hat es versucht. Das habe ich nicht.
Aber würden nicht 50-100-500 aufeinanderfolgende Wiederkehrer irgendwelche grafischen und Candlestick-Muster beschreiben?
Wie glauben die ehrwürdigen Herren, dass es möglich ist, mit solchen synthetischen Restbeständen "Kasse zu machen", wenn sie "bedingt stationär" sind?
Hier einige Beispiele
Dies ist ein Teil der Graphen des synthetischen Rückstandes
Ich wiederhole, die Diagramme werden erstellt, wenn die Synthetik "bedingt stationär" ist,
das Diagramm beginnt, wenn "Stationarität beginnt" und endet, wenn "Stationarität endet".
dieser Zeitraum kann von 1 bis 2000+ Takte betragen
Wie glauben die ehrwürdigen Herren, dass es möglich ist, mit solchen synthetischen Restbeständen "Kasse zu machen", wenn sie "bedingt stationär" sind?
Hier einige Beispiele
dies ist ein Teil der Graphen des Rückstandes der synthetischen
Ich wiederhole, die Diagramme werden erstellt, wenn die Synthetik "bedingt stationär" ist,
das Diagramm beginnt, wenn "Stationarität beginnt" und endet, wenn "Stationarität endet".
Und dieser Zeitraum kann zwischen 1 und 2000+ Takten liegen.
Es ist nicht ganz klar, was damit gemeint ist, aber die meisten der gezeigten Diagramme sehen aufgrund eines erkennbaren Trends nicht stationär aus.
Da alle MOs mit stationären Reihen arbeiten, wurde, ausgehend von Kolmogorov, eine Broschüre über die Vorhersage stationärer Reihen von Alexander
In unserem Fall können wir sinnvollerweise nur mit Nicht-Stationarität arbeiten, die sich auf die eine oder andere Weise auf Stationarität reduziert. Teilweise Stationarität, autoregressive Modelle, usw.
Der Hauptgrund ist, dass immer nur eine Realisierung des Prozesses bekannt ist. Nehmen wir zum Beispiel die Spracherkennung: Wir können jedes Wort so oft sagen, wie wir wollen. Die Notierungen für ein konkretes Instrument in einem konkreten Zeitintervall liegen in einer einzigen Variante vor. Übrigens scheint dies der Grund für die unklare Unterscheidung zwischen einem Zufallsprozess und seiner Realisierung zu sein.
Das ist ein aussagekräftiger Artikel, danke, wenn er keine Fiktion ist, bestätigt er das uralte Sprichwort über Statistiken)
Statistiken sind nur ein Hilfsmittel. Lohnt es sich, mit einem Hammer zu schimpfen, weil er auf die Finger schlägt?
da alle MOs mit stationären Reihen arbeiten, ausgehend von Kolmogorov, wurde die Broschüre über Vorhersagen von stationären Reihen von Alexander
Aber Sie wissen nicht, wann Ihre Serie aufhören wird, stationär zu sein
Und es kann sofort passieren.
Was dann? Wohin wird das Verteidigungsministerium gehen?
Es ist nicht ganz klar, was gemeint ist, aber die meisten der angegebenen Diagramme sehen aufgrund eines erkennbaren Trends nicht stationär aus.
Im Drehbuch werden sie jedoch als "stationär" dargestellt.
Es gibt einen Grund, warum überall in Anführungszeichen geschrieben wird, dass die Reihe "stationär" ist.