Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1760
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Er scheint nicht bereit zu sein, eine konkrete Antwort zu geben. Ich sehe keinen grundlegenden Unterschied zwischen niedrigen und hohen Zeitrahmen.
Der Unterschied besteht darin, dass die Tendenz zu niedrigeren Preisen die Tendenz zu höheren Preisen ausgleicht. Die Treppe ist hochfrequent, die Abwärtsbewegung ist niederfrequent. Ziel ist es, den Rückstand zu verringern. Wenn ich die Verzögerung bis zu einer Stunde auf den Stunden-Zeitrahmen reduziere ...
Der Unterschied besteht darin, dass Trends in niedrigen Frequenzen Trends in hohen Frequenzen ausgleichen. Die Treppe ist hochfrequent, die Abwärtsbewegung ist niederfrequent. Die Parameter der Treppe sind gleich, ebenso die Parameteralgorithmen.
Ziel ist es, die Verzögerung zu verringern.
Wenn Sie die Verzögerung von 15 Minuten auf eine Stunde verringern wollen, werden Sie einen Gewinn erzielen...
Nur ein weiterer Song, über Lag:https://www.mql5.com/ru/forum/224374/page19#comment_13522664
Der Unterschied besteht darin, dass Trends in niedrigen Frequenzen Trends in hohen Frequenzen ausgleichen. Die Treppe ist hochfrequent, die Abwärtsbewegung ist niederfrequent. Ziel ist es, den Rückstand zu verringern. Wenn wir eine 15-minütige Verzögerung von weniger als einer Stunde einführen ...
Vielen Dank für den Dialog. Er ist ins Bett gegangen. )
Es kam der Gedanke auf, dass der Archiver als Zufallstest verwendet werden kann. Random wird vom Archivierungsprogramm nicht komprimiert.
Wir sollten Kotier, verschiedene Größen und mehrere Muster testen. Versuchen Sie eine Zerlegung in Komponenten, um zu sehen, ob sich die Komprimierung verbessert.
Flac ist ein schlechterer Kompressor, obwohl er dafür besser geeignet zu sein scheint. Flac war auch deshalb interessant, weil es mit Annäherung und Rauschen arbeitet.Es kam der Gedanke auf, dass der Archiver als Zufallstest verwendet werden kann. Random wird vom Archivierungsprogramm nicht komprimiert.
Es müssen verschiedene Größen und mehrere Muster geprüft werden. Versuchen Sie eine Zerlegung in Komponenten, wenn sich die Komprimierung verbessert.
flac komprimiert schlechter, obwohl es dafür besser geeignet zu sein scheint. Rorschach: flac ist schlechter für die Kompression, obwohl es für diese Art der Kompression besser geeignet zu sein scheint.Versuchen Sie, den Pi-Datensatz zu komprimieren - er ist definitiv nicht zufällig, sondern wird vom Archivar vorher "erraten").
Es kam der Gedanke auf, dass der Archiver als Zufallstest verwendet werden kann. Random wird vom Archivierungsprogramm nicht komprimiert.
Wir sollten Kotier, verschiedene Größen und mehrere Muster testen. Versuchen Sie, eine Komponentenzerlegung durchzuführen, um zu sehen, ob sich die Komprimierung verbessert.
flac komprimiert schlechter, obwohl es dafür besser geeignet zu sein scheint. Rorschach: flac ist schlechter für die Kompression, obwohl es für diese Art der Kompression besser geeignet zu sein scheint.Und was ist der Punkt, um die Serie anders zu ändern, ist es klar, warum und zufällig angemessen ist. Aber es ist nicht klar, welchen Weg man gehen soll - eine neue Art der Komprimierung, ohne die Qualität des Originals zu beeinträchtigen, oder die Methoden, die bei der Komprimierung verwendet werden, auf die Serie anzuwenden und was zu beachten ist? fxsaber schlug ein probabilistisches Logikproblem für den heutigen Handel vor))))
Versuchen Sie, den Pi-Datensatz zu komprimieren - er ist definitiv nicht zufällig, aber der Archivierer wird ihn "erraten").
Pi muss auf der Ebene des Zufalls liegen, die Verbindung hat
und was ist der Punkt, um die Serie anders zu ändern, ist es klar, warum und zufällig angemessen ist. Aber es ist nicht klar, welchen Weg zu arbeiten - eine neue Art der Kompression, ohne die Qualität des Originals oder die Methoden in der Kompression verwendet werden, um auf die Serie und was zu suchen? Heute hat fxsaber eine probabilistische Logik für den Handel vorgeschlagen))))
Es ist eine Art Zufallsprüfung. Wenn es keine Abhängigkeiten gibt, kann es nicht komprimiert werden. Wenn es welche gibt, werden sie komprimiert, und je mehr Muster, desto mehr werden sie komprimiert.
Nur ein weiterer Song, über Lag:https://www.mql5.com/ru/forum/224374/page19#comment_13522664
Ich habe es nachgeschlagen, und es gibt in dem Thread stichhaltige Argumente, denen ich zustimme. Aber irgendwie wird die Idee nicht hervorgehoben. Die verschiedenen TFs sind unterschiedlich stark ausgedünnt, und wir betrachten ausgedünnte Reihen mit unterschiedlichen Frequenzen. Und nach verschiedenen Durchschnittswerten heben wir die Wellen der unterschiedlichen Ausdünnung hervor. Da sich in den Preisreihen Wellen bilden, sehen wir sie. Die Preisreihen bestehen jedoch aus Wellen unterschiedlicher Frequenz. Und die mit der höchsten Häufigkeit haben einen Wert, der kleiner ist als die Spanne. Und es ist unmöglich, niedrige Frequenzen mit ausreichender Genauigkeit vorherzusagen. Aber wenn wir die hochfrequenten Komponenten richtig zerlegen und isolieren und die Parameter der niederfrequenten Komponenten berücksichtigen, dann ist da etwas dran, zumindest habe ich noch keine Arbeiten zu diesem Thema gesehen.
Zitat von
...obwohl die Herangehensweise klassisch ist :-) man hat ein paar Daten, verwendet eine wackelige Theorie und nimmt an, dass man das Recht hat, sie durch ein Polynom zu beschreiben, interpoliert, überprüft sie und verwendet Polynomwurzeln für die Extrapolation...
Es ist eine Art Zufallsprüfung. Wenn es keine Abhängigkeiten gibt, wird es nicht komprimiert. Wenn es welche gibt, werden sie komprimiert, und je mehr Muster, desto mehr werden sie komprimiert.
Vielleicht auch andersherum, als Mustererkennungstester, nur dann muss man die Logik der Mustertrennung verinnerlichen, aber das war's dann auch schon. Ich mag die Idee mit pi))))