Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2060

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Evgeny Dyuka:
Alle Diagramme in diesem Thread beginnen in der linken unteren Ecke und enden oben rechts ))
Ich wünschte, ich würde...

nein, nicht alle)

 
Ich habe einige Zweifel.
 
Rorschach:
Ich habe Zweifel.

Ich habe das getan und es sogar hier beschrieben...

Nur bin ich noch weiter gegangen...

Ich habe die Werte aller Indikatoren prognostiziert, dann habe ich die erhaltenen Prognosen als neue Attribute verwendet, dann habe ich weitere Prognosen auf der Grundlage der Attribute und ihrer Prognosen erstellt, und so weiter, sieben Mal, bis der Fehler abnahm...

Alles basiert auf der Selbstorganisation der MGUA oder den Meta-Eigenschaften der modernen...


Danke für den Link, tolles Kind, macht Spaß zu lesen ))

 

Wenn man ein Extremum in einer menschlicheren Form als einem klaren und nicht sehr realistischen Zickzack beschreiben muss...

Deshalb ist es nur eine Alternative mit einer menschlicheren Gestaltung der Graphenextrema. Warum nicht ZZ , ZZ hat nur ein Extremum, einen Punkt, es berücksichtigt nicht die unvermeidlichen Verschiebungen auf dem nicht-stationären Markt...

Die Lösung ist folgende: Erstellen Sie ein Muster von Extrema und betrachten Sie die Korrelation zwischen dem aktuellen Preis und dem Muster...

Code in der besten Sprache der Welt )

y <- c(1:10,9:0)
x <- cumsum(rnorm(length(y)))

ccor <- cor(y,x)

layout(1:2)
plot(x,t="l",main = paste("corelation",round(ccor,2)))
plot(y,t="l",main ="шаблон екстремума")

Das Muster kann alles sein, ein Trend oder irgendetwas, was auch immer...


So sieht es in einem Diagramm zur Korrelationsberechnung mit gleitendem Fenster und den Signallinien -0,7 und 0,7 aus


Ich habe den Eindruck, dass sie die Extrema sehr menschlich definiert und das Unwichtige aus dem Wichtigen herausfiltert.

Dann können Sie versuchen, das Regressionsmodell zu trainieren und sehen, was passiert

xx <- cumsum(rnorm(100))
layout(1:2)
plot(xx,t="l")
cor.vec <- rep(NA, length(xx))
for(i in 10:(length(xx)-10)){
  ii <- (i-9):(i+10)
  cor.vec[i] <- cor(xx[ii] , y)}
plot(cor.vec,t="l",col=4)
abline(h=c(-0.7,0.7),col=2)
 
mytarmailS:

Wenn man ein Extremum in einer menschlicheren Form als einem klaren und nicht sehr realistischen Zickzack beschreiben muss...

Deshalb ist es nur eine Alternative mit einer menschlicheren Gestaltung der Graphenextrema. Warum nicht ZZ , ZZ hat nur ein Extremum, einen Punkt, es berücksichtigt nicht die unvermeidlichen Verschiebungen auf dem nicht-stationären Markt...


Für einen Zickzackkurs würde es ausreichen, dem neuronalen Netz beizubringen, die Länge eines Extremums vorherzusagen - länger als das vorherige oder kürzer (da das Ziel lange Extremitäten benötigt).

Dateien:
EURUSD_Series.txt  298 kb
 
Evgeniy Chumakov:

Bei einem Zickzack würde es ausreichen, dem neuronalen Netz beizubringen, die Länge der Schulter vorherzusagen - länger als die vorherige oder kürzer (da das Ziel lange Schultern benötigt).

Hmmm... Auch eine interessante Idee...

Haben Sie es ausprobiert?

Was ist in der Datei enthalten?

 
mytarmailS:

Hmmm... Auch ein interessanter Gedanke...

Haben Sie es ausprobiert?

Was ist in der Datei enthalten?


Ich habe es nicht getan, weil ich nichts über neuronale Netze weiß und so dumm bin wie ein Samowar.... Ich habe dummerweise nach ähnlichen Abschnitten gesucht, aber es wiederholt sich nicht immer wie in der Vergangenheit.


In der Datei:

Erste Spalte - Ergebnis des Ereignisses (positives Vorzeichen = langer Arm, negatives Vorzeichen kurzer Arm)

Zweite Spalte - Variante des Ereignisses " langer Arm ".

Dritte Spalte - Variante "Short Leverage"-Ereignis


Im Allgemeinen stellen die beiden äußersten Spalten ein mögliches Ereignis dar.

 
Evgeniy Chumakov:

In der Datei:

Oh, ich verstehe... Jetzt werde ich versuchen, aber ich werde meine tun, weil Sie nicht werfen Preise oder Zeichen, und es ist nicht klar, wie das Ziel baut

 
mytarmailS:

und es ist nicht klar, wie das Ziel die


Muster.

 
mytarmailS:

Wenn man ein Extremum in einer menschlicheren Form als einem klaren und nicht sehr realistischen Zickzack beschreiben muss...

...

...

....

Dann können Sie versuchen, ein Regressionsmodell zu trainieren und sehen, was passiert

Ausgebildet...

Grau sind die Originaldaten, blau die des Modells

Außerdem wurde eine Kurve eingefügt, um zu verdeutlichen, wie das Modell mit den neuen Daten ausgeblendet wird


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