Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1515
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Das Bild ist nur eine Illustration von Phase 1 und 2.
Ja, ich verstehe, dass es nur ein Bild ist, aber für die Programmierung ähnlicher Sets brauche ich persönlich ein klareres Verständnis davon, wie es aussieht. Ob die Balkenhöhe berücksichtigt wird, welche Begrenzung festgelegt werden soll. Die Gesamthöhe dieses Sets... und andere Details sind möglich.
Das Bild ist nur eine Illustration von Phase 1 und 2.
Sind die Farben der Kerzen dort in Ordnung?
die Beantragung dieser "Einrichtung" scheint kein Problem zu seinIch möchte den Neuronen beibringen, es zu sehen (genauer gesagt, den Teil, der 1 aufbaut), um zwei Probleme zu lösen:
1) um aus ihm herauszuholen, was er gesehen hat, um zu verstehen, "woran er hängt", und um dadurch besser zu verstehen, was ich sehe und was genau die Eigenschaften der Kurve ausmacht.
2) den Handel darauf zu verlagern oder (eine Mindestoption) eine Glocke zu setzen.
Meine Frage an die Profis, bitte beraten, ob das Problem richtig eingestellt ist und wo zu gehen, um es zu lösen.
Das Bild ist nur ein Bild, um zu verdeutlichen, was ich einen Aufbau nenne.
1) Herausfinden, was sie gesehen hat, verstehen, woran sie hängt, und dadurch besser verstehen, was ich sehe und welche Merkmale des Diagramms wichtig sind.
Wahrscheinlich werden Sie im Laufe des Jahres dafür sorgen, dass nach Muster 1 in etwa 50 % der Fälle Muster 2 auftritt, in den anderen 50 % wird es umgekehrt sein(Doppel-Top, gefolgt von einem Fall und vielen anderen Varianten). Der Mangel an erfolgreichen Signalen unter den Besuchern dieser Branche beweist dies.
Der Mann sieht mehr als die 6 Balken des Musters 1. Wenn Sie es können, ist es besser, manuell zu handeln, als ein Jahr damit zu verbringen.
Ich möchte den Neuronen beibringen, es zu sehen (genauer gesagt, den Teil, der 1 aufbaut), um zwei Probleme zu lösen:
1) um aus ihm herauszuholen, was er gesehen hat, um zu verstehen, "woran er hängt", und um dadurch besser zu verstehen, was ich sehe und was genau die Eigenschaften der Kurve ausmacht.
2) den Handel darauf zu verlagern oder (eine Mindestoption) eine Glocke zu setzen.
Meine Frage an die Profis, bitte beraten, ob das Problem richtig eingestellt ist und wo zu gehen, um es zu lösen.
Nur ein Bild, nur ein Bild, um zu verdeutlichen, dass ich das Set-up anrufe.
Eine der einfachsten Optionen besteht darin, eine Trainingsstichprobe von acht Eingangsbalken mit einem Farb-(Richtungs-)Verhältnis von 2:1:2:1:2 und einem Ausgang (Ziel) zu erstellen, auf dessen Vorhersage das Training durchgeführt werden kann.
Dieser Ansatz wird natürlich die Effizienz des Musters verringern, aber die Wahrscheinlichkeit seiner Beobachtung und Erkennung wird höher sein, und es ist für den Anfang wichtig zu verstehen, ob es Fische darin gibt.
Wenn eine solche Variante passt, kann ich es tun, bei neuronalen Netzen wird es unklar sein, aber bei der Lösung von Bäumen sollte es OK sein - mit lesbarer Logik.
Das ist cool. Allerdings ist es ein bisschen laut.
Ja, Sie können die Einstellungen auch dort ändern. Ich bin zu faul.
Höchstwahrscheinlich wird es am Ende Unsinn sein, wie jede VR-Vorhersage.
Ich möchte Neuronik lehren, um es zu sehen (genauer gesagt den Teil, der 1), um zwei Probleme zu lösen:
P.S. Ich sehe der Tatsache gelassen entgegen, dass ich ein oder zwei Jahre brauchen werde, um das Problem zu lösen, und noch gelassener bin ich, wenn ich mit einem Profi zusammenarbeite.
Neuronale (MLP) und andere Klassifikatoren (Random Forest, SVM, kNN usw.) werden benötigt, um automatisch um nach solchen und noch viel mehr nicht-trivialen Mustern zu suchen, Für Ihr Problem genügt eine einfache Faltung (gleitendes Skalarprodukt), die von Grund auf in einer Stunde programmiert werden kann, und mit vorgefertigten Werkzeugen in Minuten, Sie brauchen kein Jahr.
Aber ich kann Sie schon im Voraus enttäuschen, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit nahe bei Null liegt, denn alle diese einfachen Strukturen werden ohne Probleme von Automaten gefunden, und wenn es Ihnen gelungen ist, die Hände mit Gewinn zu handeln, bedeutet das, dass Sie neben dem Muster eine Reihe von Hilfsbedingungen verwendet haben, die für Sie wahrscheinlich "offensichtlich" sind, aber dennoch das Ergebnis erheblich beeinflussen. Erinnern Sie sich an das Märchen von der "Axtsuppe"? Es ist das gleiche mit vielen Candlestick-Formationen in der manuellen Händler, scheint es ein einfaches Muster, aber vor, dass Händler schaut auf alle Nachrichten, alle Märkte, hört auf Klatsch und Trades oder nicht ein einfaches Muster)))
niemand hat jemals wirklich verstanden, hmm, nur auf der Ebene der dummen Kopieren von Libs? können Sie nicht neu schreiben es in mql? Sie sind nur werfen alle Arten von neuronalen Netzwerken Mist auf dem Markt
Das sind übrigens die Grundlagen, ich muss wieder einen Artikel schreiben.
Vielleicht haben Sie noch nie Artikel von anderen Autoren gelesen, außer diesem hier, richtig? Wie kommen Sie zu solchen verallgemeinernden Schlussfolgerungen?
Hidden-Markov-Modelle in ihrer reinen Form sind auf unseren Fall nicht anwendbar. In unserer Zeitreihe kommt es nicht bei jedem Zeitschritt zu einer Zustandsänderung. Der Zustand dauert mehrere (viele/kleine) Taktzyklen lang an, und mit jedem Schritt ändert sich die Wahrscheinlichkeit des Zustandswechsels. Solche Markov-Modelle werden als Semi-Markov-Modelle bezeichnet. In einem meinerArtikel habe ich solche Modelle auf die Glättung vorhergesagter Zustände eines Ziels angewandt. D.h. unwahrscheinliche Sequenzen wurden mit hsmm eliminiert. Einige "Akademiker" hier waren schockiert, als sie erwähnten, dass HSMM verwendet werden kann, um eine nominale Sequenz zu glätten. Das kommt vor.
Um Ihnen dabei zu helfen, eine Arbeit zu diesem Thema zu schreiben und die Mathematik auf hsmm zu übertragen, füge ich die Literatur bei. Ich habe mich gründlich durchgearbeitet. Download von Dropbox über denLink (~46MB). Die Pakete in R: mhsmm, SemiMarkov, markovchain, HiddenMarkov, hmm.discnp, HMMmlselect sind nur die, die ich auf einen Blick überprüft habe.
Viel Glück in dieser hoffnungslosen Angelegenheit (ich meine die Übersetzung an MKL).
Sie lesen wahrscheinlich keine Artikel anderer Autoren außer diesem Thread und Ihrem eigenen? Wie kommen Sie zu solchen verallgemeinernden Schlussfolgerungen?
Hidden-Markov-Modelle in ihrer reinen Form sind auf unseren Fall nicht anwendbar. In unserer Zeitreihe kommt es nicht bei jedem Zeitschritt zu einer Zustandsänderung. Der Zustand dauert mehrere (viele/kleine) Taktzyklen und mit jedem Schritt ändert sich die Wahrscheinlichkeit des Zustandswechsels. Solche Markov-Modelle werden als Semi-Markov-Modelle bezeichnet. In einem meiner Artikel habe ich solche Modelle auf die Glättung vorhergesagter Zustände eines Ziels angewandt. D.h. unwahrscheinliche Sequenzen wurden mit hsmm eliminiert. Einige "Akademiker" hier waren schockiert, als sie erwähnten, dass HSMM verwendet werden kann, um eine nominale Sequenz zu glätten. Das kommt vor.
Um Ihnen dabei zu helfen, eine Arbeit zu diesem Thema zu schreiben und die Mathematik auf hsmm zu übertragen, füge ich die Literatur bei. Ich habe mich gründlich damit befasst. Download von Dropbox über den Link(~46MB). Die Pakete in R: mhsmm, SemiMarkov, markovchain, HiddenMarkov, hmm.discnp, HMMmlselect sind nur die, die ich auf einen Blick überprüft habe.
Viel Glück in diesem hoffnungslosen Fall (ich meine die Übersetzung in MKL).
Danke, ich habe bereits alles umgeschrieben, aber für diskrete Aufgaben
Ich weiß nicht, wie man das bei kontinuierlichen Einträgen macht.
von Mitramiles die Möglichkeit angeboten wurde, zu filtern statt zu glätten, rutschte er mit seinem Datensatz aus und fragte, warum bei ihm im Fenster sc. nichts funktionierte? Ich habe gefragt: Können Sie die Mathematik von hmm verstehen und nicht nur Pakete verwenden, um zu verstehen, warum es nicht funktioniert? Das ist alles, was ich gefragt habe.
Danke, ich habe bereits alles umgeschrieben, aber für diskrete Aufgaben
für kontinuierliche Aufgaben habe ich nicht herausgefunden, wie.
Ich schlug vor, anstelle der Glättung durch Mitramiles zu filtern, er gab mir seinen Datensatz und fragte, warum es in sk. window nicht funktioniere? Ich habe gefragt, ob Sie die Mathematik von hmm kennen und nicht nur Pakete verwenden, um zu verstehen, warum es nicht funktioniert. Das ist alles, was ich gefragt habe.
Dann haben Sie meine früheren Beiträge nicht gelesen. Ich habe es persönlich genommen.
Schauen Sie sich die Literatur an, sie wird Ihnen sehr helfen. Es gibt einige auf Russisch.
Nochmals viel Glück.