Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3053
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Ich bin sicher, dass es eine interessante Arbeit mit neuen Erfahrungen sein wird.
Ich habe versucht, eine einfache q-Tabelle zu schreiben (ohne diese Superformel zur Berechnung der Aktion).
Es mag eher eine Folge als eine Ursache sein, aber es ist immer noch ein zusammenhängendes Phänomen, und solange es einen Zusammenhang gibt, können wir von einem Muster sprechen.
Wirmüssen nur erkennen, dass sich Gesetze ändern. Und genau dann, wenn sie sich ändern - im Moment der Zeit -, sollte dieses Problem gelöst werden.
Die Gesetze ändern sich nicht. Wir verstehen nur nicht alle Gesetze.
In der Natur sind keine zwei Schneeflocken genau gleich, aber wir nehmen sie als Schneeflocken wahr und sie sehen alle gleich aus.
Auf den Finanzmärkten ist ein Muster das Abbild einer natürlichen Schneeflocke.
Keine zwei Muster sind in bestimmten Parametern genau gleich wie im Fall der Schneeflocken, und gleichzeitig existieren Muster als ein Gesetz.
Muster existieren als Gesetz.
Wenn wir alle Zeitrahmen auf einem einzigen Diagramm darstellen, werden wir dann alle Informationen über alle Extreme auf dem Diagramm berücksichtigen?
Es gibt drei Zeitrahmen gleichzeitig auf dem Diagramm: m1, m10 und m60.
Wie wäre es, wenn wir die Aufgabe, Regeln zu finden, ein wenig anders angehen würden?
Die Regeln selbst müssen anders sein.
wenn die Zeichen X1, X2..... sind Х10
dann sehen die Regeln für die hölzernen aus wie X1>= 0,001 & X2<0,05 .
wobei 0,001 nur eine abstrakte Zahl/Konstante ist, die nichts mit dem Markt zu tun hat, sondern nur eine Zahl zur Annäherung ist ...
Wenn sich der Markt ändert, funktionieren alle diese Zahlen/Konstanten sofort nicht mehr...
Sie brauchen Regeln wie X1 >= ( X2*(X5/X7) ) & X3 < (X2^2) * X10.
statt abstrakter Konstanten - eine adaptive Formel,
und Konstanten sollten wie Feuer vermieden werden.
sie sind weder gut noch schlecht, sie sind anpassungsfähig und nicht konstant.
sie sind weder gut noch schlecht, sie sind anpassungsfähig und nicht konstant.
Noch einmal: Ich habe keine Angst, Sie zu langweilen.
Das Problem sind nicht die Regeln oder die Modelle, das Problem ist die Vorhersagekraft des Prädiktors für den Lehrer, die (Vorhersagekraft) variiert. Mit Ihrem Ansatz können Sie in eine zufällige "Anpassungsgüte" geraten, und Sie brauchen ein numerisches Maß für die Variabilität der Vorhersagefähigkeit. Sie haben eine Analogie zur "Impotenz" von Prädiktoren in Modellen - wir nehmen, was wir haben, und wenn alles Müll ist, nehmen wir Müll. Für mich ist das Filtern eine Sackgasse, denn der Algorithmus bildet Regeln für das, was ihm gegeben wird: Wenn man Süßigkeiten gibt, bekommt man Schokolade, und wenn man Müll gibt, bekommt man eine weitere Portion Müll.
kann die Beziehung zwischen den Attributen genauso gut außerhalb des Bereichs liegen. Das ist genau die gleiche Abstraktion.
Aber darum geht es nicht, sondern um den vorgeschlagenen Ansatz, der durchaus sinnvoll ist.
Ich warte immer noch auf normale Gedanken aus dem Forum, wie man so etwas verbessern kann, denn mein Kopf bekommt selten neue Ideen, bis ich ein paar weitere Bücher über Statistik und IO gelesen habe.
Ich habe speziell die OOS genommen, wo sich der Markt verändert hat. Die Studie bezog sich auf einen fallenden und das OOS auf einen steigenden Markt.
Wie viele Monate/Jahre auf dem Chart?