Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2409
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Interessante Beobachtung (seltsam, dass noch niemand daran gedacht hat)
Wenn Sie ein Modell in einem kleinen Fenster von 100 auf nicht-normalisierten Preisen trainieren, dann sagt das Modell neue Daten sehr gut voraus, wenn sie im gleichen Bereich wie auf einem Tablett liegen...
Das Modell berücksichtigt die Preise der Vergangenheit, d.h. die Niveaus...
d.h. das Modell erfasst nicht nur das Muster und den Zielpreis, sondern auch den Preis des Musters und vergleicht ihn mit dem aktuellen Preis
im oberen Bild sind die ersten 100 Preise (blau) eine Spur, dann ein Test...
am Boden das Ausstiegsmuster in der Kaufwahrscheinlichkeit
So sieht das Bild aus, wenn der Testpreis nicht im Bereich des Tabletts liegt
Es wäre sehr interessant, einige Schilder zu diesem Thema zu entwickeln, aber es ist schwierig, mit absoluten Preisen zu arbeiten.
Ehrlich gesagt, sehr interessant.
Interessante Beobachtung (seltsam, dass noch niemand daran gedacht hat)
Wenn Sie ein Modell in einem kleinen Fenster von 100 auf nicht-normalisierten Preisen trainieren, dann sagt das Modell neue Daten sehr gut voraus, wenn sie im gleichen Bereich wie auf einem Tablett liegen...
Das Modell berücksichtigt die Preise der Vergangenheit, d.h. die Niveaus...
d.h. das Modell erfasst nicht nur das Muster und den Zielpreis, sondern auch den Preis des Musters und vergleicht ihn mit dem aktuellen Preis
im oberen Bild sind die ersten 100 Preise (blau) eine Spur, dann ein Test...
am Boden das Ausstiegsmuster in der Kaufwahrscheinlichkeit
So sieht das Bild aus, wenn der Testpreis nicht im Bereich des Tabletts liegt
Es wäre sehr interessant, einige Schilder zu diesem Thema zu entwickeln, aber es ist schwierig, mit absoluten Preisen zu arbeiten.
Sehr interessant, um ehrlich zu sein.
Sie können den gleitenden Durchschnitt abziehen und nach Volatilität normalisieren. Dann erhalten Sie eine stationäre Serie.
Sie können den gleitenden Durchschnitt subtrahieren und nach Volatilität normalisieren. Dann erhalten Sie eine stationäre Serie.
Interessante Beobachtung (seltsam, dass noch niemand daran gedacht hat)
Wenn Sie ein Modell in einem kleinen Fenster von 100 auf nicht-normalisierten Preisen trainieren, dann sagt das Modell neue Daten sehr gut voraus, wenn sie im gleichen Bereich wie auf einem Tablett liegen...
Das Modell berücksichtigt die Preise der Vergangenheit, d.h. die Niveaus...
d.h. das Modell erfasst nicht nur das Muster und den Zielpreis, sondern auch den Preis des Musters und vergleicht ihn mit dem aktuellen Preis
im oberen Bild sind die ersten 100 Preise (blau) eine Spur, dann ein Test...
am Boden das Ausstiegsmuster in der Kaufwahrscheinlichkeit
So sieht das Bild aus, wenn der Testpreis nicht in den Bereich des Tabletts fällt
Es wäre sehr interessant, einige Schilder zu diesem Thema zu entwickeln, aber es ist schwierig, mit absoluten Preisen zu arbeiten.
Ehrlich gesagt, sehr interessant
Ich habe schon vor langer Zeit aus eigener Anschauung geschrieben, dass Normalisierung von Übel ist. Die Frage ist, wie man sie minimieren kann. Denn in den Trendmärkten wird er immer außerhalb der Spanne liegen und wir müssen die Merkmale ohnehin normalisieren.
Eine allgemeine Verteilung (unter der Annahme, dass der Preis == SB ist) anstelle einer Stichprobenverteilung eines Merkmals zur Normalisierung verwenden?
Verwendung einer allgemeinen Verteilung (unter der Annahme, dass der Preis == SB ist) anstelle einer Stichprobenverteilung für die Normalisierung?
Ich bin für einige innovative Ansätze )
Ich bin für einige innovative Ansätze )
den Spinner drehen.
wie du es mir gesagt hast,
Sie wissen, von wem ich spreche?
Ein verdammter Jude.den Spinner drehen.
wie er es mir aufgetragen hat,
wissen Sie, von wem Sie sprechen?
Du darfst nicht nervös sein, weder jetzt noch später.Ich habe schon lange aus eigener Anschauung geschrieben, dass Normalisierung von Übel ist. Die Frage ist, wie man sie minimieren kann. Denn in Trendmärkten wird es immer Abweichungen geben, und wir müssen die Merkmale noch normalisieren.
Wir können die Preise in Bereiche gruppieren (oder einfacher: unterteilen), jeder Bereich kann als stationäre Reihe dargestellt werden, wir können dann auch normalisieren, und wir werden uns an vergangene Preise erinnern...
nur mal so als Idee...
Wir könnten die Preise in Bereiche gruppieren (oder einfacher: unterteilen), jeder Bereich könnte als stationäre Reihe dargestellt werden, wir könnten dann auch normalisieren, und wir würden uns an vergangene Preise erinnern...
nur mal so als Idee...