Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1560
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Ich habe immer gesagt, dass maschinelles Lernen nicht für den Handel geeignet ist.
Der Devisenhandel sollte wie ein Kriegsspiel angegangen werden, bei dem sich die Situation ständig ändert und man je nach Situation handeln muss, indem man spezielle Taktiken und Strategien anwendet.
Im Devisenhandel genügt es, den Trend und die Unterstützungsniveaus zu berücksichtigen. Ich denke, dass Gerchik auch immer darüber spricht, aber das reicht nicht aus.
Das Ergebnis wird von vielen "unbedeutenden" Faktoren beeinflusst, wie z. B. Zugkraft, Beschleunigung, Preisveränderungsrate, Verfall, Umkehrung und einigen Zeitfaktoren, und auch von einem solchen Begriff wie der Identifizierung eines Mini-Trends auf einem großen Trend, der entlang des großen Trends zu kriechen scheint, weil es dynamisch unmöglich ist, den Anfang und das Ende des Trends zu bestimmen.
Wer verstanden hat, hat verstanden, und wer nicht verstanden hat, wird nie verstehen.
Ich glaube, Sie haben etwas über die Wirtschaftskalender-Api geschrieben. Ich würde gerne wissen, ob es funktioniert und sich gut entwickelt, denn dieses Thema ist im Forum irgendwie festgefahren. Ich zögere ein wenig, mich damit zu befassen (nach der Enttäuschung über die statistische Bibliothek).
In der Testversion funktioniert es nicht. In Online haben immer noch Bugs.
Was wäre, wenn wir versuchen würden, dem Raster eine probabilistische Vorhersage beizubringen? Aber nicht auf die übliche Art und Weise - die Signalstärke entspricht der Vorhersagewahrscheinlichkeit - sondern auf diese Weise:
Wir unterteilen die Wahrscheinlichkeiten von 0 bis 100% in, sagen wir, 10 Abschnitte, die 0, 10, 20... entsprechen würden. Des Weiteren bringen wir dem Raster bei, in 10 von 100 Fällen für ähnliche Fälle richtige Antworten zu geben, und so weiter für jeden Abschnitt. Zählen Sie jeden Abschnitt, berechnen Sie die Standardabweichung für jeden Abschnitt und folglich wird ff einfach und klar - abnehmende Standardabweichung im Durchschnitt für alle Wahrscheinlichkeitsabschnitte. Natürlich führt in diesem Fall die Anforderung der statistischen Validität zu einer größeren Stichprobe für das Training, aber es wird möglich sein, das Wahrscheinlichkeitsmodell direkt zu verwenden, z. B. wenn die Wahrscheinlichkeitsvorhersage 70 % übersteigt. Denken - reines probabilistisches Vorhersagetraining ohne sinnloses Interpretieren der Ebene der Ausgangsneuronen in Wahrscheinlichkeiten.
Die Unterteilung in Abschnitte dient der Vereinfachung, da die Ergebnisse während des Trainings nicht interpoliert werden müssen, und der Verringerung der erforderlichen Rechenleistung, auch wenn eine Interpolation erforderlich sein kann.
Ich glaube, Sie haben etwas über die Wirtschaftskalender-Api geschrieben. Ich würde gerne wissen, ob es funktioniert und sich gut entwickelt, denn dieses Thema ist im Forum irgendwie festgefahren. Ich habe einige Zweifel, ob es sich lohnt, sich damit zu befassen (nach der Enttäuschung über die statistische Bibliothek).
In der Testversion funktioniert es nicht. Es sind immer noch Bugs online.
Im Tester ist nicht verfügbar, ich habe sofort das Interesse verloren, was ist dann der Sinn. Früher konnte man in MT4 zumindest Informationen im Tester über webreaests abrufen. Allerdings funktionieren derzeit weder Web-Raver noch Websockets im Tester. Sie können es in Python machen und eine Datenbank wie quandl.com verwenden
Die Unzugänglichkeit des Testers ist bedauerlich, kann aber mit einigen Hilfsmitteln umgangen werden - Sie können zum Beispiel versuchen, Nachrichten aus einer vorgefertigten Datei zu lesen. Online-Fehler sind eine viel ernstere Angelegenheit, und wenn die MCs nicht daran arbeiten wollen, dann hat es keinen Sinn, sich auf diese API einzulassen. Am Beispiel der statistischen Bibliothek können wir sehen, dass das mangelnde Interesse der breiten Masse der Händler auch zu einem Verlust des Interesses an der MC führt. Daher ist das mangelnde Interesse des Forums an diesem Thema alarmierend.
Ich möchte den Grad des Einflusses von Nachrichten auf die Preise mit Hilfe von Bayes-Methoden schätzen.
PS. Ich habe ein kleines englisches Forum über den MK-Kalender gelesen - ich bin nicht optimistisch, eher im Gegenteil.Was wäre, wenn wir versuchen würden, dem Raster eine probabilistische Vorhersage beizubringen? Aber nicht auf die übliche Art und Weise - die Signalstärke entspricht der Vorhersagewahrscheinlichkeit - sondern auf diese Weise:
Wir unterteilen die Wahrscheinlichkeiten von 0 bis 100% in, sagen wir, 10 Abschnitte, die 0, 10, 20... entsprechen würden. Des Weiteren bringen wir dem Raster bei, in 10 von 100 Fällen für ähnliche Fälle richtige Antworten zu geben, und so weiter für jeden Abschnitt. Zählen Sie jeden Abschnitt, berechnen Sie die Standardabweichung für jeden Abschnitt, und folglich ff erhalten einfach und klar - die Verringerung der Standardabweichung im Durchschnitt für alle Wahrscheinlichkeitsabschnitte. Natürlich führt in diesem Fall die Anforderung der statistischen Validität zu einer größeren Stichprobe für das Training, aber es wird möglich sein, das Wahrscheinlichkeitsmodell direkt zu verwenden, z. B. wenn die Wahrscheinlichkeitsvorhersage 70 % übersteigt. Gedanke - reines probabilistisches Vorhersagetraining ohne Fuzzy-Interpretation der Ebene der Ausgangsneuronen in Wahrscheinlichkeit.
Die Aufteilung in Regionen erfolgt der Einfachheit halber, damit die Ergebnisse während des Trainings nicht interpoliert werden müssen und der Bedarf an Rechenleistung sinkt, auch wenn eine Interpolation notwendig sein kann.
Aber das muss jemand anderes ausprobieren, vielleicht habe ich irgendwo einen Fehler gemacht.
Bislang bin ich jedoch der Meinung, dass es kein Muster im Preisverhalten gibt und dass der Preis SB ist.
Um das MO-Gerät wirksam einzusetzen, können Sie keine "bloße" Preisspanne verwenden.
Was die SBs nicht haben, ist ein zeitliches Muster, das berücksichtigt werden muss.
Die besten "Werke" ist die Abhängigkeit der Preisdynamik auf den Tag der Woche, schlimmer sind tägliche Schwankungen in der Aktivität
Die Unzugänglichkeit des Testers ist bedauerlich, kann aber mit einigen Hilfsmitteln umgangen werden - Sie könnten zum Beispiel versuchen, die Nachrichten aus einer vorgefertigten Datei zu lesen. Online-Fehler sind eine viel ernstere Angelegenheit, und wenn die MCs nicht an ihnen arbeiten wollen, dann hat es keinen Sinn, sich auf diese API einzulassen. Am Beispiel der statistischen Bibliothek können wir sehen, dass das mangelnde Interesse der breiten Masse der Händler auch zu einem Verlust des Interesses an der MC führt. Daher ist das mangelnde Interesse des Forums an diesem Thema alarmierend.
Ich möchte den Einfluss von Nachrichten auf die Preise mit Hilfe der Bayes-Methode schätzen.
PS. Ich habe ein kleines englisches Forum über den MC-Kalender gelesen - ich bin nicht optimistisch, eher im Gegenteil.Die gesamte Infrastruktur ist ein gewaltiger Sumpf, wenn sie auf dem Handel, aber nicht auf dem Markt basiert.
Die gesamte Infrastruktur ist ein unpassierbarer Sumpf, wenn man sich auf den Handel und nicht auf die Märkte verlässt
Ja, man hat den Eindruck, dass alles so eingerichtet ist, dass die Händler in den Mainstream eingebunden sind (Indikatoren, Raster, Martingale, ...) oder alles aufgeben würden.
"Spielen Sie sich nicht auf, Genosse Iwanow! Hören Sie sich Ihr Lied "Valenki" an!