Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1719
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kommentar_15957283
Was ist der Vorteil dieses Ansatzes? Warum nicht Renges verwenden oder mit dem Tick-Volumen oder der durchschnittlichen Volatilität zu einem bestimmten Zeitpunkt des Tages normalisieren?
kommentar_15959144
Erinnert mich an die Spracherkennung. Sprache wird aufgenommen, in eine Frequenzform umgewandelt, einzelne Buchstaben, Wörter usw. werden erkannt. In der Sprache werden häufig bewährte Phrasen verwendet, so dass das nächste Wort mit hoher Wahrscheinlichkeit erraten werden kann. Was wäre, wenn dieser Ansatz auf den Markt übertragen würde? Besorgen Sie sich ein Spektrum und versuchen Sie, Muster von "Buchstaben", "Wörtern" und "Sätzen" zu erkennen.
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
Gibt es eine Möglichkeit, den Mersenne-Wirbel zu testen?
Ausdünnung durch diesen Artikel? Wenn wir alle bis auf eine bestimmte Uhr aus der Serie ausschließen, wäre das dann nicht ein Wechsel zu einer täglichen TF?
Besteht die Möglichkeit, den Mersenne-Wirbel zu überprüfen?
Stammt die Ausdünnung aus diesem Artikel? Wäre es nicht eine Umstellung auf eine tägliche TF, wenn wir alle bis auf eine bestimmte Uhr aus der Reihe ausschließen?
Ich werde es mir später ansehen.
Ja, ja, tägliche Zyklen, aber Inkremente können mit unterschiedlichen Verzögerungen genommen werden
Grob gesagt ist die Logik wie folgt: Differenzieren Sie eine Reihe, verdünnen Sie sie in beliebiger Weise (nicht unbedingt in festen Intervallen) und suchen Sie nach linearen Abhängigkeiten. Dies ist meiner Meinung nach eine universelle Sache, um Abhängigkeiten zu finden.
Ich werde es später sehen.
Ja, ja, tägliche Zyklen, aber Inkremente können mit unterschiedlichen Verzögerungen genommen werden
Grob gesagt ist die Logik wie folgt: Differenzierung der Reihe, Ausdünnung in beliebiger Weise (nicht unbedingt feste Intervalle), Suche nach linearen Abhängigkeiten. Dies ist meiner Meinung nach eine universelle Sache für die Suche nach Abhängigkeiten.
Aus der Anfangszeit, obwohl ich nicht glaube, dass ich heute noch etwas finden würde
Besteht die Möglichkeit, den Mersenne-Wirbel zu überprüfen?
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.html
generator = np.random.RandomState(0)
Werte = 0 + np.cumsum(generator.normal(0, 0.1, size=date_time.size))
Das ist witzig. Ich war nicht in der Lage, die Zufälligkeit vorherzusehen. Dennoch ein paar Gedanken.
1. eine Art kryptosicherer Generator besorgen.
2. Berechnen Sie eine Vorhersage für den anfänglichen gpsf und dann den Vorhersagefehler (rsc gpsf-prediction). Wenn es schlimmer ist als bei sko gpsh, dann ist "morgen wird es so sein wie heute" die beste Prognose aller Zeiten.
Ich werde es später sehen.
Ja, ja, tägliche Zyklen, aber Inkremente können mit unterschiedlichen Verzögerungen genommen werden
Grob gesagt ist die Logik wie folgt: Differenzierung der Reihe, Ausdünnung in beliebiger Weise (nicht unbedingt feste Intervalle), Suche nach linearen Abhängigkeiten. Dies ist meiner Meinung nach eine universelle Sache, um Abhängigkeiten zu finden.
Ich dachte zuerst, es ginge um den Wechsel zu einem täglichen Zeitrahmen, aber da wir zuerst differenzieren, ist das nicht der Fall. Und ich bin etwas verwirrt, ich sehe nicht den "physikalischen" Sinn, warum es funktioniert. Betrachtet man sie als einen Preisfluss, so schränkt man sich bei der Beobachtung der Preisbildung ein. Betrachtet man es als Signal, so handelt es sich um Downsampling ohne Vorfilterung, Aliasing und imaginäre Frequenzen - also um Signalverzerrungen.
Die realistischste Erklärung scheint der Einfluss der Reliktstrahlung zu sein. Dann muss es Tages- und Jahreszyklen geben.
Zuerst dachte ich, es ginge um die Umstellung auf einen Tageszeitrahmen, aber da wir zuerst differenzieren, ist das nicht der Fall. Und ich bin etwas verwirrt, ich sehe nicht den "physikalischen" Sinn, warum es funktioniert. Wenn wir es als Preisfluss betrachten, dann schränken wir uns bei der Beobachtung der Preisbildung ein. Betrachtet man es als Signal, so kommt es zu einem Downsampling ohne Vorfilterung, d. h. zu Aliasing und imaginären Frequenzen - einer Signalverzerrung.
Die realistischste Erklärung scheint der Einfluss der Reliktstrahlung zu sein ) )) Dann muss es Tages- und Jahreszyklen geben.
danke für den link )) ich war gerade auf der Suche nach etwas über natürliche Zyklen
Abhängigkeit der stündlichen Inkremente mit einer Verzögerung von 24 Stunden von dem vorhergehenden Inkrement mit der gleichen Verzögerung. D.h. Betrachtung des vorherigen und Vorhersage des aktuellen Ereignisses
Dies funktioniert, solange der durchschnittliche Zuwachs von Null abweicht (z. B. bei einer Stichprobe von einem Jahr). Dort wird entsprechend gekauft oder verkauft. In den Artikeln steht alles drin
Der Grund für die Aufteilung in Tagesschritte liegt auf der Hand. Die amerikanische Sitzung ist ein Prozess, die europäische ein Prozess und so weiter. Mit anderen Worten, wir behandeln die aktuelle europäische Sitzung als eine Fortsetzung der gestrigen Sitzung, eine bestimmte Stunde oder mehrere, und lassen den Rest weg.
Auch die monatlichen Zyklen sind mehr oder weniger deutlich. Was den Rest betrifft, weiß ich es nicht.
Ich habe versucht, dasselbe für kointegrierte (bedingte) Instrumente zu tun, um die Kointegration zu verbessern, um Stunden zu nehmen. Besser als die gesamte Palette, aber uninspiriert.