Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2509
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Ich nehme zum Beispiel die Standardabweichung, die Akkumulation/Verteilung und die stochastische Komponente der OI-, Delta- und Volumen-Datenreihen und verwende sie, um eine Prognose zu erstellen...
Bei der Akkumulation/Verteilung verwirrt mich (aus irgendeinem Grund) die Möglichkeit eines starken Einflusses des Eintritts oder Austritts einer Person, was das lokale Bild stark verzerren würde
Ich habe das Gefühl, dass ich mir den Zorn der lokalen IO-Intellektuellen/Absolventen zuziehen werde, aber ich werde es riskieren, eine Frage zu stellen. Wer denkt, welche Indikatoren (abgesehen von den eingebauten oder den populärsten) sind für die Vorhersage am interessantesten? Ich für meinen Teil experimentiere derzeit mit der Kombination von exponentiell gleitendem Durchschnitt (DEMA) mit Kalman-Filter und schneller Fourier-Transformation (separat). Aber zuerst mache ich eine Vorhersage mit Hilfe eines neuronalen Netzes. Ich möchte noch einmal klarstellen, dass ich nicht nach Bewerbungsergebnissen frage (und jetzt wirft das nette Mädchen wieder einen Eimer mit Gülle aus).
Schreiben Sie hier, was Sie tun, was Sie denken usw...
Jeder kann helfen.
Hier gibt es keine Fachleute, sondern nur 5-10% Praktiker, der Rest sind Gähnende und Schwätzer...
Hier gibt es keine Fachleute, sondern nur 5-10 % Praktiker, und der Rest sind Gähnende und Plappermäuler...
Es gibt keine Praktiker, der Rest sind Gähnende und Quasselstrippen).
und die Berufspraktiker sitzen wahrscheinlich fast alle als Quants in Fonds, sie haben hier einfach nichts zu tun)
100%
Bei der Akkumulation/Verteilung verwirrt mich (aus irgendeinem Grund) die Möglichkeit, dass jemand einen starken Einfluss auf den Eintritt oder Austritt hat, was das lokale Bild sehr verzerren würde.
Nein, dieser Indikator dient nur dazu, das Volumen näher zu interpretieren, um aus einem einfachen Volumen eine Indikatorkurve zu erhalten. Genau so!!!
Und die Akkumulation und Verteilung des Deltas zu kennen, wäre auch schön!
Nur Euro, Schweizer, Yen und Dollar (wenn man dem Link glaubt) sind "irgendwie" frei beweglich (unter den mehr oder weniger liquiden)... viele sind an die Inflation gekoppelt (Australien, Kanada, Neuseeland, Pfund) - eigene Ziele und eigene Politik (es gibt wenig Mathematik) - denken Sie nur an Fischer für die allgemeine Entwicklung
p.s.
es ist besser, die Mikroökonomie oder die Wirtschaftstheorie zu modellieren, aber nicht die Makroökonomie (obwohl alles in den Zinssätzen enthalten ist)... besser nicht zu simulieren und zu überwachen cme Zusammenfassungen (obwohl nicht vollständig informativ) oder andere ...
Es ist logisch, klein anzufangen. Aber selbst ein einfaches Minderheitenspielmodell (bei dem man mit weniger Leuten gewinnt) wird im Falle kleiner Komplikationen bei den Ausgangsbedingungen sofort mit Dimensionalität, Ressourcenmangel und, wenn man gemittelte Parameter berücksichtigt, mit Modellungenauigkeit verflucht)
Bereinigte Beiträge, zweites Mal schreiben)
In der Datei R.mqh führten die Namen von Vektor- und Matrixvariablen beim Kompilieren zu einem Fehler. Benennen Sie sie in andere Namen um, und alles wird funktionieren. Ich habe Vectr und Matr verwendet.
Der Editor hebt diese Wörter in blau als Datentyp wie int, double hervor. Offensichtlich reservierte Wörter für neue Typen.
Kurzum, alles umsonst, mit MO kann der Markt nicht getäuscht werden.
Sie haben die Merkmale und das Ziel gefunden, deren Klassenverteilung in der ersten Abbildung dargestellt ist.
Die Genauigkeit der mit diesem Datensatz trainierten Test- und Trainings-Katbust-Modelle betrug 93 %.
Die zweite Abbildung zeigt das Diagramm für den Saldo und das Eigenkapital des Zielgeschäfts:
Die dritte Abbildung zeigt das Gleichgewichts- und Eigenkapitaldiagramm des Handels mit den Signalen des trainierten katbusta-Modells:
Also, meine Damen und Herren, gehen Sie auseinander.
Natürlich sind die Neuralisten hier maßgebend und wissen, wie man im Kampf gegen Übertraining das Beste aus den Daten herausholt, aber meiner Meinung nach sind die Eingangsdaten das Hauptproblem. Jeder Oszillator (Standard oder selbst geschrieben) oder jede kontinuierliche Kurve enthält keine Preisregelmäßigkeiten, daher können wir der Maus nichts beibringen.
Ich sehe den folgenden Weg: Trends und ihre Wellen. Die Wellenlänge, das Zeitintervall der Welle, die Geschwindigkeit der Welle, ein Vergleich dieser Parameter mit den vorhergehenden, die Größe der Überschreitungen früherer Extrema (Trendbewegung), der Abstand zum nächsten ungebrochenen Extremum in der Vergangenheit, ... ...es gibt eine Menge zu vergleichen. Ich denke, dass es hier Regelmäßigkeiten gibt, das ist es, was Sie mit Ihrem Gitter machen können,
oder Sie können selbständig denken.
Solche Gedanken hatte ich auch, deshalb habe ich mich mit der Fourier-Transformation beschäftigt, aber nach dem Polieren des Spektrums und der Rücktransformation gibt es mehr Fragen als Antworten. Es stellt sich heraus, dass wir kleine Einflüsse entfernen, und große Einflüsse beginnen, lokale Veränderungen nicht mehr zu bemerken. Ich habe versucht, sie auf den NS anzuwenden, aber das hat natürlich zu nichts geführt, was den gesunden Menschenverstand betrifft. Ich habe keine andere Möglichkeit gefunden, Wellen zu unterscheiden). Ein Stück-für-Stück-Vergleich ist natürlich wertvoll, aber er ist nicht für MO, alle Regelmäßigkeiten sind sehr schnell zu Ende.