Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2728
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Ich glaube, fxsaber hat geschrieben, dass die Probleme mit einigen großen Umsätzen beginnen. Vielleicht sind Ihre TCs Opfer einer zu großen Beliebtheit bei den Textern geworden).
zur Wahl der Trainings(optimierungs)intervalle
können wir von dem klassischen Random-Walk-Modell ausgehen, von dem wir uns nicht weit entfernt haben und bei dem die Abweichungen ~2*sqrt(T) betragen. (zwei sind die Reste von Trends)
Es ist insofern bemerkenswert, als
(a) es skalierbar ist (genau die gleichen Parabeln, die gleichen Linien wie auf dem Screenshot bleiben erhalten, wenn man zu den niedrigeren TFs und Ticks wechselt),
(b) wir die Ergebnisse direkt und unmittelbar damit vergleichen werden sowieso
(c) es charakteristische Intervalle hat. Der gleiche Fokus der gleichen Parabel.
Das sind die Intervalle, an denen man sich orientieren kann.
Technisch durchaus lösbar, denke ich. Die Frage ist nur, wie man die Ergebnisse eines solchen Experiments interpretiert.
Matstat verfügt über viele Tests, um zum Beispiel die Homogenität von Stichproben zu überprüfen. Wenn ich Ihre Terminologie richtig verstehe, natürlich.
Und was ist an diesen Kriterien falsch?
Ich habe link1, link2, link3 gespeichert, aber nicht implementiert.
Und was ist an diesen Kriterien falsch?
Ich habe ref1, ref2, ref3 behalten, aber nicht implementiert.
Die Kriterien sind recht gut. Sie können ihnen den Kolmogorov-Smirnov-Test als den populärsten hinzufügen.
Hier geht es um die Grundsätze der Bildung vergleichbarer Stichproben, die nichts mit den Kriterien selbst zu tun haben.
Die Kriterien sind recht gut. Wir können den Kolmogorov-Smirnov-Test als den beliebtesten Test hinzufügen.
Hier geht es um die Grundsätze der Bildung vergleichbarer Stichproben, die nichts mit den Kriterien selbst zu tun haben.
Inwiefern ist er irrelevant? Wenn sich die Kriterien mit der Größe der Stichprobe ändern, dann muss die Stichprobe in die notwendigen Kriterien gezwungen werden. Ich verstehe etwas nicht...
zur Auswahl der Trainings(optimierungs)intervalle
können wir von dem klassischen Random-Walk-Modell ausgehen, von dem wir uns nicht weit entfernt haben und bei dem die Abweichungen ~2*sqrt(T) betragen. (zwei sind die Überreste von Trends)
Es ist insofern bemerkenswert, als
(a) es skalierbar ist (genau die gleichen Parabeln, die gleichen Linien wie auf dem Screenshot bleiben erhalten, wenn man zu den niedrigeren TFs und Ticks wechselt),
(b) wir die Ergebnisse ohnehin direkt und unmittelbar damit vergleichen werden
(c) es charakteristische Intervalle hat. Der gleiche Trick mit der gleichen Parabel
das sind die Intervalle, an denen man sich orientieren kann.
Für jeden Punkt können wir den Wert von d angeben, bei dem er zum Fokus wird) Ich spreche nicht einmal von der Abhängigkeit des Fokus vom Verhältnis der Skalen in Preis und Zeit).
Inwiefern ist das irrelevant? Wenn sich die Kriterien mit dem Umfang der Stichprobe ändern, dann muss die Stichprobe in die richtigen Kriterien geladen werden. Das verstehe ich nicht.
Ein Kriterium ist im Grunde nur eine Formel, in die man die Stichproben, die einen interessieren, einsetzt, um sie zu vergleichen. Sie entscheiden, welche Stichproben Sie vergleichen wollen, nicht das Kriterium.
Für jeden Punkt können Sie den Wert von d, an dem es den Fokus wird) Über die Abhängigkeit des Fokus auf das Verhältnis der Skalen in Bezug auf Preis und Zeit Ich weiß nicht einmal stottern)
das ist eine Frage der Metrik, wie viele Minuten (Ticks) einem Punkt entsprechen, was als pi/4-Winkel zu betrachten ist und warum; aber auf diese Weise kann man in das von TC Ghana ungeliebte ausweichen :-)
und so - alle Währungen entsprechen genau dem Gesetz Abweichung=2*sqrt(T). Was nicht verwunderlich ist
Ein Kriterium ist im Grunde nur eine Formel, in die man die interessierenden Stichproben einsetzen muss, um sie zu vergleichen. Sie entscheiden, welche Stichproben Sie vergleichen wollen, nicht das Kriterium.
Sie glauben nicht, dass das Kriterium sinnvoll ist? Nehmen Sie zehn unterschiedlich große Stichproben und vergleichen Sie sie - wählen Sie diejenige mit der besten Leistung bei mehreren Indikatoren, die für die Ähnlichkeit/Unähnlichkeit/Homogenität der Stichproben verantwortlich sind.
Glauben Sie, dass das Kriterium keinen Sinn macht? Wir nehmen zehn unterschiedlich große Stichproben und vergleichen sie - wählen diejenige mit der besten Leistung bei mehreren Indikatoren, die für die Ähnlichkeit/Unähnlichkeit/Homogenität der Stichproben verantwortlich sind.
Die Bedeutung liegt nicht in den Kriterien, sondern in der Art und Weise, wie sie verwendet werden. Die Art und Weise, wie Sie sie verwenden, ist überhaupt nicht klar - was Sie womit und zu welchem Zweck vergleichen).