Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3347
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Keines meiner TCs verwendet den Spread-Wert irgendwo in der Logik (auch nicht indirekt). Ich bin nicht der einzige, der dies tut.
Warum die Ausgangsdaten in Form von zwei Geld-/Briefkursen in Preis/Spanne umgewandelt werden und dann nach Alpha im Preis gesucht wird, ist mir ein Rätsel.
Wenn man über Spread, Zeitrahmen und japanische Candlesticks spricht, ist das in etwa das Gleiche.
"Hello World!" im Bereich des Verständnisses von Rohdaten - ein Skript zu schreiben, das den maximal möglichen Gewinn in einem historischen Intervall anzeigt.
Wenn Sie es nicht haben, dann ist es unklar, was Sie tun.
NHITS und das lightGBM haben auch einen niedrigeren RMS als das TimeGPT in täglichen und stündlichen Daten. https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622
Haben Sie Conformal Prediction ausprobiert ?
https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420
https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series
So ist es, auf mashki erreicht einen einheitlichen Verlust auf jeden Handel gleich dem Spread)))))) Bei Null Spread sogar Gewinn))
Maxim Dmitrievsky#:
Der Spread hat damit nichts zu tun.
Wir nehmen einfach die Statistik für H1
und schauen dummerweise, bei welchem Wert der Kurssteigerung Ihre "profitablen" Prognosen unprofitabel werden, d.h. bei 10 Pips von 4 Stellen werden nur 25% der Marktbewegungen potentiell profitabel. Und das bei einer fehlerfreien Prognose!
Der Spread hat damit nichts zu tun.
Wir nehmen nur Statistiken für H1
und sehen dummerweise, bei welchem Wert der Kurssteigerung Ihre "profitablen" Prognosen zu unprofitablen werden, d.h. bei 10 Pips von 4 Ziffern werden nur 25% der Marktbewegungen potentiell profitabel. Und das bei einer fehlerfreien Prognose!
Sie verstehen nicht, worüber ich schreibe
Bei der Markierung mit dem Spread sind 0% der Trades unrentabel. Und es spielt keine Rolle, ob der Durchschnittspreis + Spread oder die Saber-Ticks auf Bid und Ask separat berechnet werden. Im Durchschnitt ist das Ergebnis vergleichbar.
Sie können später nach Ticks berechnen, wenn Sie ein eifriger Scalper sind und in 1-2 dts arbeiten, ich mag solche TSs nicht besonders
Zeichnen Sie ein Diagramm zur Verteilung der Geschäfte, wobei auf der horizontalen Linie der Gewinn der geschlossenen Positionen und auf der vertikalen Linie die Anzahl der geschlossenen Positionen steht.
Für enge und weite Spreads.
Du verstehst nicht, worüber ich schreibe
Bei der Bewertung mit dem Spread sind 0 % der Geschäfte unrentabel. Dabei spielt es keine Rolle, ob der Durchschnittspreis + Spread oder die Saber-Ticks auf Geld- und Briefkurs getrennt berechnet werden. Im Durchschnitt ist das Ergebnis vergleichbar.
Sie können später nach Ticks berechnen, wenn Sie ein eifriger Scalper sind und in 1-2 dts arbeiten, ich mag solche TSs nicht besonders
Mein Markup ist ein Preisinkrement.
Nehmen Sie Ihren Markup und schauen Sie sich das Quantil an. Für welchen Gewinn ist Ihr Markup ausgelegt? Vergleichen Sie es mit der Statistik.
Mein Aufschlag ist die Preiserhöhung.
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Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Testen von Handelsstrategien
Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading
fxsaber, 2023.12.10 17:57
Über Spread, Timeframes und japanische Candlesticks zu sprechen, ist ungefähr dasselbe.
Mein Aufschlag ist die Preiserhöhung.
Nehmen Sie Ihren Preisaufschlag und schauen Sie sich das Quantil an: Wie viel Gewinn soll Ihr Preisaufschlag bringen? Vergleichen Sie es mit der Statistik.
Nein, damit gibt es kein Problem. Es spielt keine Rolle, wie hoch die Gewinnspanne ist. Was zählt, ist der Klassifizierungsfehler. Er wird größer, wenn die Streuung zum Training hinzugefügt wird, oder er bleibt gleich.
Aber das Modell arbeitet nicht besser, wenn der Spread im Aufschlag berücksichtigt wird, es bringt keinen Gewinn, aber ohne den Spread arbeitet es genauso, als wäre es ohne ihn trainiert worden. Aus diesem Grund habe ich den Spread bedingt in den Klassifikationsfehler einbezogen. Das heißt, die Reaktion des Modells erlaubt es Ihnen nicht, es zu schlagen.
Die Berücksichtigung des Spreads im Aufschlag bedeutet, dass die Länge der Geschäfte, die ihn überschreiten, größer ist. Das heißt, ich mache die Trades länger, trainiere sie dann, und das Ergebnis des Tests mit dem erhöhten Spread ist fast dasselbe wie das Ergebnis eines anderen Modells, das mit kürzeren Trades trainiert wurde.
Daraus ergibt sich die ziemlich eindeutige Schlussfolgerung, dass MO bei meinen Anzeichen, sagen wir mal, den Spread nicht schlagen kann.
Aber manchmal kann es, mit bestimmten Machenschaften im Zusammenhang mit kozul. Das heißt, wenn es einige stat. Indikator der abgeleiteten "Zuverlässigkeit" der Signale, dann arbeiten sie auch, wenn der Spread erhöht.