Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2076

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mytarmailS:

man sollte eine zufällige Aufzählung von allem schreiben und daraus lernen, auswählen, was lernbar ist + Genetik, um die Suche zu verkürzen, und den Computer für ein paar Monate verlassen....

Ich bin gerade dabei, einen Artikel über Zufallsstichproben in Python zu schreiben.

Das ist es also.)

https://www.mql5.com/ru/articles/8642

Ich plane, sie mit RNN, CNN usw. zu vergleichen. Nehmen Sie aber zunächst noch einige Änderungen an catbust vor.

Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
Градиентный бустинг (CatBoost) в задачах построения торговых систем. Наивный подход
  • www.mql5.com
Градиентный бустинг является сильным алгоритмом машинного обучения. Суть метода заключается в построении ансамбля слабых моделей (например, деревьев принятия решений), в которых (в отличие от бэггинга) модели строятся не независимо (параллельно), а последовательно. Говоря простым языком, это означает, что следующее дерево учится на ошибках...
 
mytarmailS:


Ich denke, es ist besser, nicht für ein Muster nach dem Muster zu suchen, sondern für einen Rebound-Preis im Zusammenhang mit diesem Muster zu suchen, ist es viel schwieriger zu formalisieren, aber es scheint mir


Wir können anhand der Historie berechnen, wie viel Prozent des Preiswachstums beispielsweise einem bestimmten Muster (arithmetisches Mittel, Quadratwurzel) entsprachen.

 
Evgeniy Chumakov:

Sie können anhand der Historie berechnen, um wie viel Prozent der Preisanstieg für ein bestimmtes Muster (arithmetisches Mittel, Standardabweichung) zum Beispiel war.

Sie können das Muster zum Beispiel einfach auf den Bereich 0-1 normalisieren und dann den Raum relativ zu diesem Muster normalisieren, und das war's.

Sehen Sie, was ich meine?
 
mytarmailS:

Sie können das Muster einfach auf den Bereich 0-1 normalisieren, und dann den Raum relativ zu diesem Muster normalisieren, und das war's.

Sehen Sie, was ich meine?


Das verstehe ich nicht.

Hier habe ich das aktuelle Muster:

'lang' Muster = X ,

Muster 'kurz' = B,

Vergangenes Ereignis = L.


Ich kann die Geschichte nutzen, um herauszufinden, wann dies der Fall war.

Dann normalisieren Sie den Raum relativ zu diesem Muster - durch die Art der Funktion im festen Bereich (oder dort 25% unter dem Maximum, usw.)

 
Evgeniy Chumakov:

Das verstehe ich nicht.

Sehen Sie, es ist einfacher als das, ich habe auch jahrelang darüber gegrübelt...

wir haben den x1 Patren

x1 <- rnorm(40)

Wir haben zwei weitere Muster x2 und x3, die mit x1 identisch sind, aber eine andere Volatilität aufweisen

x2 <- x1*3
x3 <- x1*6

wir betrachten die ersten 5 Punkte als Muster, alle folgenden Punkte werden als Raum relativ zum Muster betrachtet

1) die Muster sollten in einen einzigen Bereich fallen, z. B. 0-1

Normalisierung

r01 <- function(x)    (x-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

alle drei Muster sollten identisch sein

plot(   r01(x3[1:5])   ,t="l",lwd=50) 
lines(   r01(x2[1:5])   ,col=2,lwd=20) 
lines(    r01(x3[1:5])   ,col=3,lwd=10)

nun den Raum relativ zum Muster normalisieren

dies geschieht durch die Funktion r02

r02 <- function(x,y)    (y-min(x))  /  ( max(x) - min(x))

wobei "y" Raum ist und "x" kein normalisiertes Muster ist

Dann verbinden wir die Ergebnisse der Transformationen der Funktionen r01 und r02 in einer Zeile (Vektor)

und wir erhalten ein Muster, das auf den Bereich 0-1 normalisiert ist, und der Raum ist in Bezug auf dieses Muster normalisiert.

plot(c(r01(x3[1:5]),r02(x = x3[1:5],x3[-c(1:5)]))  ,t="l",lwd=10) 
lines(c(r01(x2[1:5]),r02(x = x2[1:5],x2[-c(1:5)])),col=2,lwd=5) 
lines(c(r01(x1[1:5]),r02(x = x1[1:5],x1[-c(1:5)])),col=3,lwd=2)


Ähnlichkeiten sollten nicht nach der Korrelation, sondern nach der euklidischen Metrik gesucht werden

eucliden.distance <- function(x1, x2) sqrt(sum((x1 - x2) ^ 2))

je kleiner der Wert, desto näher sind die Muster beieinander

 

Ich sehe, dass es anders ist.

Ihr Muster beschreibt den Preis, während mein Muster die Segmente (kürzer, länger) beschreibt. Wenn ein Muster gleich einem B ist, dann ist nur dasselbe B mit ihm identisch.

Der Raum um das Muster herum ist wegen der Volatilität natürlich anders, aber ich brauche ihn nicht, weil mir die Formalität wichtig ist (kürzer oder länger).

 
Evgeniy Chumakov:

Ich sehe, dass es anders ist.

Ihr Muster beschreibt den Preis, während mein Muster die Segmente (kürzer, länger) beschreibt. Wenn ein Muster gleich einem B ist, dann ist nur dasselbe B mit ihm identisch.

Welchen Unterschied macht es, was Sie vergleichen?

Ist Ihr Muster 10-20-10 und 20-40-20 das gleiche Muster oder nicht?

 
mytarmailS:

Welchen Unterschied macht es, was man vergleicht?

Handelt es sich bei Ihren Schnittmustern 10-20-10 und 20-40-20 um dasselbe Muster oder nicht?


Ich habe mehrere klar beschriebene Muster, die alle unterschiedlich sind, wie zum Beispiel 0110 und 1001.

 
Evgeniy Chumakov:


Ich habe mehrere klar beschriebene Muster, und sie sind alle unterschiedlich, wie 0110 und 1001.

Nun, die Abschnitte gehören Ihnen.

 у меня отрезки (короче,длиннее)

10 Kerzen - 20 Kerzen - 10 Kerzen

nicht verlangsamen)

 
mytarmailS:

Nun, die Abschnitte gehören Ihnen.

10 Kerzen - 20 Kerzen - 10 Kerzen

nicht verlangsamen)



Welche Kerzen sind 10-20-10?

1...206920702071207220732074207520762077207820792080208120822083...3399
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