Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1631

 
mytarmailS:

micha! werden sie meine frage auf der vorherigen seite beantworten oder nicht? habe ich ihre aussage richtig verstanden?

Wenn Sie Inkremente aus einer Zielvorgabe bilden, handelt es sich um eine Normalisierung, die im realen Wertebereich liegt und in den Bereich 0:1 verschoben werden kann.

Wenn es um Prognosen geht, sollte das Ziel um eine Verzögerung nach hinten verschoben werden, um heute schon an morgen zu denken. Auch hier können Sie einfach das Steigungszeichen nehmen und es in den Bereich 0:1 bringen. Sie würden aber nur die Richtung kennen, nicht aber die Tiefe der Vorhersage. Das erfordert auch zusätzliche Ressourcen aus dem Netz. Im Allgemeinen ist ZigZag (wenn er es ist) nicht wirklich ein gutes Ziel, weil es für die Klassifizierung keinen Sinn macht, aber für die Prognose ist es besser, einen anderen zu nehmen, den mit dem letzten Wert.

Ausgehend von meiner Arbeit ist es wahr, dass mein Ziel auch keinen extremen Wert hat. Das heißt, dass das Ergebnis des aktuellen Signals nicht bekannt ist, weil es noch in Bearbeitung ist. Deshalb rücke ich 1 (obligatorisch) 2 zusätzliche Signale ein, um zu sehen, wie das Modell im Allgemeinen funktioniert. Obwohl ich die Testphase vor der Ausbildungsphase habe, rücke ich immer noch 2 Signale ein, aber nicht mehr.

 
Evgeny Dyuka:

Das ist unmöglich, du scheinst nicht auf dem Laufenden zu sein.

Was soll das heißen, Sie können das nicht? Ich bin vor kurzem von 15 Minuten auf 5 Minuten umgestiegen, und ich fühle mich großartig dabei. Ich möchte das Instrument nicht ändern, weil C das flüssigste ist. Ich möchte einfach nichts für Experimente tun. Nur Handel, nur Hardcore.
 
Ich habe heute beruflich einen guten Tag. Zum ersten Mal konnte ich meinen TS im Tester ausführen und erhielt ähnliche Ergebnisse wie in der Geschichte. Ich dachte, MT5 würde es mit meiner Mathematik nicht schaffen, aber als ich es richtig gemacht habe, ist es so schnell und rechnet und handelt sogar. Die Indikatoren machen zwar manchmal ein paar Fehler, aber alles in allem ist es eine gute Veranstaltung für diesen EA, denn ich habe einen Algotrader mehr im EA :-)
 
mytarmailS:

micha! Wirst du meine Frage auf der letzten Seite beantworten oder nicht?

Auch hier normalisieren Sie mit einer Funktion. Versuchen Sie es mit einfacher Mathematik mittels Subtraktion oder hier mit der Formel von Reschetow. double x0 = 2,0 * (v0 + Minimum) / Maximum - 1,0. Dann gibt es keine Probleme mit Interpendenz und umgekehrter Transformation. Ich weiß nicht, wie diese Funktion diese Normalisierung durchführt....
 
Mihail Marchukajtes:
Auch hier normalisieren Sie mithilfe einer Funktion. Versuchen Sie es mit einfacher Mathematik mit Subtraktion oder verwenden Sie die Formel von Reschetow. double x0 = 2,0 * (v0 + Minimum) / Maximum - 1,0. Dann gibt es keine Probleme mit Interpendenz und umgekehrter Transformation. Ich weiß nicht, wie diese Funktion diese Normalisierung durchführt....

Was redest du da? Bist du betrunken oder was? :) Ich habe Sie nach Ihrem Artikel und Ihrem Algorithmus gefragt.

Ich werde es duplizieren

Бегло прочитал статью нашего михи) Уже второй раз, первый раз читал давно, нечего тогда не понял...  Попробую кратко изложить его подход  если я что то не понял то пусть он меня поправит...



1) Из цены выделяем точки которые (математически/логически)  одинаковые (кластера), у михи это сигнал торг. системы секвента но по факту это может быть что угодно - пересечение машек, черная свеча в 10 утра итп. он собственно и сам об этом говорит что может быть что угодно.

Человеческим языком : мы просто субъективно сокращаем размерность в данных , уменьшаем степени свободы, для АМО (алгоритм машинного обучения).  И это наверное правильно.

2) далее миха учитывает "контекст рынка"  отчеты там всякие , открытый интерес и рассматривает сигнал от системы секвента в контексте "контекста рынка" (сори за каламбур)  и на каждую такую комбинацию тренирует сеть..

Человеческим языком:   "контекст рынка"  - это тоже по сути кластер и тут тоже может быть что угодно. В ситуации когда один кластер(п.1) есть вложенный в другой кластер(п.2)  мы еще сильнее сокращаем размерность, на порядки. И теперь уже на полученных сжатых данных мы обучаем АМО . И это тоже наверное правильно.

3)Обучаем АМО1 классификации на три класса "бай", "сел", "не знаю"       (миха обучал на "бай" и на "сел" отдельно но я не вижу смысла)

4)На "новых данных 1" смотрим ошибку распознавания АМО1   и создаем новые метки в классах типа "бай/не угадала" или "бай/угадала" или "сел/не знаю"

5) Обучаем второй АМО2 на данных и ответах от первой АМО1 

6) На "новых данных 2" смотрим ошибку распознавания АМО2

Человеческим языком: Вторым АМО2 мы предсказываем правильно ли угадает АМО1 свой класс

правильно миха?? смотри я в 10 строчек всю твою статью уместил))
 
Ich weiß nicht, wie es mit Vorhersagen aussieht. Ich konnte es wegen Max nicht ausprobieren, aber für die Klassifizierung ist eine der letzten Transformationen, die ich durchführe, die Skalierung und Zentrierung der Daten in einem festen Glättungsfenster. Ich habe versucht, die gesamte Bandbreite der eingehenden Daten zu berücksichtigen, aber das Ergebnis ist nicht sehr gut. Ansonsten... Ich habe ein Anti-Aliasing-Fenster von 10 bis 19. Vtrit wählt dasjenige aus, das die maximale Anzahl von Merkmalen (igitt, du hast wieder geflucht) für das Ziel hat. Das ist das Fenster, mit dem ich im Moment arbeite...
 
Evgeny Dyuka:

Das ist unmöglich, du scheinst nicht auf dem Laufenden zu sein.

da ist ein Eichhörnchen drin :)

 

Es ist komisch, wenn ich dich Mikha nenne, und das mit einem kleinen Buchstaben :-(

Das ist alles falsch. Der Artikel ist in Bezug auf den Kontext veraltet. Auf jeden Fall konnte ich damit keine Verbesserung erzielen. Ich habe versucht, die Eingabedaten zu multiplizieren, indem ich den Kontext änderte und sie so in die Eingabe einflocht, aber es gelang mir nicht, eine qualitative Verbesserung zu erreichen, aber ich konnte meine Arbeit in dieser Richtung auch nicht beenden. Das heißt, wenn möglich, würde ich meine Erfahrung mit dem Kontext erneuern.

Gehen wir sie der Reihe nach durch.

1) Ganz korrekt reduzieren wir die Stichprobe mathematisch, ohne das Zeitintervall zu verändern. Alternativ können wir durch einfache Bedingungen unnötige Daten eliminieren und so das Zeitintervall vergrößern, wenn die Qualität des trainierten Netzes zufriedenstellend ist.

2) Der Marktkontext umfasst nur neun Staaten. Wir können also neun Modelle erstellen, von denen jedes trainiert ist und in seinem spezifischen Zeitraum funktioniert. Doch hier tritt ein weiteres Problem der Datenveralterung zutage. Das heißt, wenn ein Modell vor drei Tagen tagsüber funktioniert hat, dann wird es nicht berücksichtigen, was gestern war, wenn wir es heute einschalten, und das ist wichtig für den Markt. Hier kommt die Achillesferse der Verwendung von Kontext zum Tragen, weshalb ich versucht habe, ihn durch Multiplikation in die Eingabedaten einzubinden, was aber auch hier nicht funktioniert hat. Aber ich müsste noch daran herumfummeln.

3) Das ist eine Sauerei. Alles ist aufgestapelt. Lassen Sie mich das erklären. Die Sequenz hat zwei Kauf- und Verkaufssignale, die unabhängig voneinander sind. Wenn wir NUR Kaufsignale aus der Basisstrategie nehmen, erhalten wir eine stabilere Basisstrategie, bei der die Kaufsignale voneinander abhängig sind. Das bedeutet, dass wir keine zwei Signale mit mehreren Balken Unterschied erhalten können, anders als bei der vollständigen Sequenz, bei der das Auftreten von Kaufsignalen nicht vom Auftreten von Verkaufssignalen abhängt.

In Bezug auf die Ausbildung in der Optimierer Rechetov (ich hoffe, niemand denkt, dass ich meinen Artikel dort zu fördern), aber ich nahm eine Menge Ideen aus ihm. Es werden zwei Polynome trainiert, d.h. zwei Raster, wobei bei gleicher Antwort JA, bei gleicher Antwort NEIN, bei unterschiedlicher Antwort NEIN steht. Die Stichprobe wird in zwei Chatsy unterteilt: Trainee und Test, wobei für ein Polynom Trainee für das andere Test ist und umgekehrt. Cross-Training. Wenn wir jedoch von einem Netz den Testabschnitt und von einem anderen Netz den Testabschnitt nehmen, ist dies unser gesamter Trainingssatz.

4)5)6) Ich habe in der Tat versucht, mehrstufige Modelle zu erstellen, bei denen die erste Stufe Eingaben, die zweite Stufe Ausgaben der ersten Stufe usw. sind. Ich erinnere mich, dass Maxim diese Methode sogar wissenschaftlich nannte, aber ich tue es jetzt nicht mehr, weil es mir zu viel Mühe macht. Im Moment reicht die erste Stufe aus. Dieser Ansatz ist meiner Meinung nach für Aufgaben auf höherer Ebene geeignet. Nun, nehmen wir an, mein TS funktioniert jetzt 1 Woche. Ich denke, dass wir mit diesem Ansatz die Lebensdauer des TS verlängern können, aber nicht wesentlich. Das heißt, dass die nächsten Ebenen versuchen werden, Fehler der unteren Ebenen zu verbergen. Wenn ich Sie richtig verstanden habe.

Und ja, ich habe getrunken. Ich habe ein paar Biere zum Reden. Wo zum Teufel ist Trickster????? Ich habe mir etwas für ihn ausgedacht... :-)

 
Mihail Marchukajtes:

Es ist komisch, wenn ich dich Mikha nenne, und das mit einem kleinen Buchstaben :-(

keine Beleidigung)

 
Evgeny Dyuka:

Sie sind nicht, Sie scheinen nicht auf dem Laufenden zu sein.

Mann, du wirst ja immer jünger..... Ich weiß, also hören Sie gut zu, ich sage es Ihnen zum vorletzten Mal (das letzte Mal wird ein Video sein). Wegen Leuten wie Ihnen möchte ich ein Video machen, damit ich nicht jedes Mal die Essenz der Existenz erklären muss. Es gibt ein kausales Modell der Preisbildung. Nicht zeitlich, sondern Ursache-Wirkung. Der Grund für die Preisänderung sind also die folgenden Faktoren.

Zunächst bilden die Optionisten die Erwartung des Marktes, indem sie das Lächeln der Volatilität verzerren. Entsprechend dieser Erwartung oder Internet (die Optiker können sich irren) gibt es dann ein Handelsvolumen mit einem Delta. Das Volumen zeigt die Anzahl der Teilnehmer an, das Delta gibt die Richtung des gehandelten Volumens + offenes Interesse an. Nur dann ändert sich der Preis entsprechend dem gehandelten Volumen, und nur dann ändern die Indikatoren die Werte, die Sie ALLE für die Preisvorhersage zu verwenden versuchen. Das heißt, Sie versuchen, die Ursache vorherzusagen. Wer von uns ist also nicht auf dem Laufenden????

Hier für SI sind alle diese Daten vorhanden, aber für bitcoin ist es dort? Also nicht pi...di.... Denn ich habe nicht genug Nerven für dich. Lernen Sie die Grundlagen, meine Herren..... Deshalb funktioniert mein Ansatz, im Gegensatz zu Ihrem. Ihre Arbeit kann auch praktikabel sein, aber wenn sie nicht auf dem oben genannten Modell basiert, ist die Wahrscheinlichkeit von Zufälligkeiten in Ihrer Arbeit hoch. Haben Sie Fragen?