Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2726
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https://www.mql5.com/ru/docs/constants/io_constants/enum_file_property_integer
DATEI_IST_LESBARIch habe über all dies, ich denke, der Fehler ist in einem anderen Ort, ich bin Debugging weiter...
Danke für den Rat
Es ist jedoch besser, sich auf die Rubriken Markt, Signale und Freiberuflichkeit zu beziehen. Es gibt wichtige theoretische Fragen, die ständig diskutiert werden müssen, und es ist unmöglich, dies irgendwo anders als im Forum zu tun.
Persönlich bin ich immer noch sehr an der Frage interessiert, wie man einen Algorithmus zur Bestimmung der Länge einer historischen Stichprobe für das Training konstruiert. Die Methode "nehmen wir N Jahre (Monate, Tage)" scheint nicht ganz angemessen zu sein. Warum nicht zum Beispiel N+1?
Es ist jedoch besser, sich auf die Rubriken Markt, Signale und Freiberuflichkeit zu beziehen. Es gibt wichtige theoretische Fragen, die ständig diskutiert werden müssen, und es ist unmöglich, dies irgendwo anders als im Forum zu tun.
Persönlich bin ich immer noch sehr an der Frage interessiert, wie man einen Algorithmus zur Bestimmung der Länge einer historischen Stichprobe für das Training konstruiert. Die Methode "nehmen wir N Jahre (Monate, Tage)" scheint nicht ganz angemessen zu sein. Warum nicht zum Beispiel N+1?
Die Antwort liegt in der Theorie, die Sie verfolgen:
1. Der Markt verändert sich
2. Der Markt verändert sich nicht
Die Variabilität bezieht sich auf festgestellte probabilistische Muster.
Im ersten Fall sollte nach einem solchen Segment gesucht werden, im zweiten Fall sollte man alles nehmen, was verfügbar ist.
Ich halte mich an den zweiten Ansatz, deshalb bringt mich der Wechsel der MOEX-Handelssitzung einfach um, und ich verliere die Lust, mich an der MOEX zu engagieren.
Aber auch hier nehme ich Zitate aus dem Jahr 2014, da sich der Markt damals in seinem Volumen und seiner Bewegung deutlich verändert hat.Es ist jedoch besser, sich auf die Rubriken Markt, Signale und Freiberuflichkeit zu beziehen. Es gibt wichtige theoretische Fragen, die ständig diskutiert werden müssen, und es ist unmöglich, dies irgendwo anders als im Forum zu tun.
Persönlich bin ich immer noch sehr an der Frage interessiert, wie man einen Algorithmus zur Bestimmung der Länge einer historischen Stichprobe für das Training konstruiert. Die Methode "nehmen wir N Jahre (Monate, Tage)" scheint nicht ganz angemessen zu sein. Warum nicht zum Beispiel N+1?
Am einfachsten ist es zu verstehen, wenn man die Charts des Instruments und den Saldo des TS übereinanderlegt. Dann können Sie sehen, wann und warum der TS zusammenbricht. Normalerweise kommt es zu einem Zusammenbruch des TS, wenn sich der Trend ändert oder wenn die Kurse über die Bereiche hinausgehen, für die er ausgebildet wurde.
Die Antwort liegt in der Theorie, die Sie vertreten:
1. Der Markt verändert sich
2. Der Markt verändert sich nicht
Vielleicht liegt meine Theorie eher beim ersten Punkt - der Markt kann sich manchmal ändern, auch wenn er das nicht regelmäßig tut. Sonst würde ich diese Frage nicht stellen.
Der einfachste Weg, dies zu verstehen, ist die Überlagerung der Charts des Instruments und der Balance des TS. Dann können Sie sehen, wann und warum es bricht
Wir erhalten eine A-Posteriori-Analyse eines bereits trainierten Modells. Ich würde sie gerne mit einer A-priori-Analyse für die Phase der Auswahl einer Trainingsstichprobe ergänzen.
Normalerweise treten TC-Durchbrüche bei Trendwechseln auf oder wenn die Preise über die Bereiche hinausgehen, für die das Modell trainiert wurde.
Das denke ich auch. Ich habe der Einfachheit halber aufgehört, das letzte gebildete Zickzack-Top zu verwenden, aber ich hätte gerne etwas Ausführlicheres.
Vielleicht liegt meine Theorie eher beim ersten Punkt - der Markt kann sich manchmal ändern, auch wenn er das nicht regelmäßig tut. Sonst würde ich diese Frage nicht stellen.
Dann muss man lernen, ähnliche Marktphasen vorherzusagen, aber nein, man muss lernen, vorherzusagen, wie sich der Markt wahrscheinlich verändern wird.
Wenn nicht jeder Trend einem neuen Trend ähnlich ist, dann ist das die einzige Möglichkeit.
Ich denke eher, dass es mehrere verschiedene Formen von Trends gibt, die sich nicht so stark ändern, wie Trend und Flat.
Wahrscheinlich kann man das in irgendeiner Weise überprüfen, wenn man einen angemessenen Aufschlag macht, indem man den Chart in Trends zerschneidet.
Dann muss man lernen, ähnliche Marktphasen vorherzusagen, aber nein, man muss lernen, vorherzusagen, wie sich der Markt wahrscheinlich verändern wird.
Wenn nicht jeder Trend einem neuen Trend ähnelt, ist das die einzige Möglichkeit.
Ich glaube eher, dass es mehrere verschiedene Formen von Trends gibt, die sich nicht so sehr ändern, nämlich Trend und Flat.
Wahrscheinlich kann man das irgendwie überprüfen, wenn man das Diagramm durch Zerschneiden in Trends entsprechend aufbereitet.
Ihre Annahmen scheinen zu stark zu sein. Wenn es möglich wäre, sie zu verwirklichen, wäre es fast ein Gral. Ich würde gerne ein bescheideneres und spezifischeres Problem lösen - einen allgemeinen Weg finden, um einen Kompromiss zwischen ausreichender Länge eines Tableaus und dem Fehlen veralteter Beispiele darin zu finden.
Meiner Meinung nach ist diese Frage von grundlegender Bedeutung für die Anwendung von MO und Matstat in unserem Bereich.
einen allgemeinen Weg zu finden, um einen Kompromiss zwischen ausreichender Länge des Trays und dem Fehlen veralteter Beispiele darin zu finden.
Wir können auch von dem oft geäußerten Standpunkt ausgehen, dass wir nicht versuchen sollten, den Markt in der Zukunft vorherzusagen, sondern seinen Zustand in der Gegenwart zu bestimmen. Wir brauchen eine sinnvolle Methode, um genau diese "Gegenwart" zu bestimmen. Außerdem kann es mehrere solcher "Gegenwarten" geben (verschiedene Skalen der "Gegenwart") - die Hauptsache ist, dass es nicht zu viele von ihnen gibt und dass die Auswahl jeder einzelnen sinnvoll ist.