Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2545
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Die Wellen sind nicht zu leugnen... Die Wellen sind sekundär, die Impulse der Nachrichten/Ereignisse sind primär. Die sich in Wellen verwandeln. Aber es ist ein ebenes Problem, was die Wellen eines Kieselsteins sein werden, der auf einer solchen Flugbahn mit einem solchen Gewicht und einer solchen Konfiguration fliegt. Wellen hängen nicht nur von den drei Parametern des Kieselsteines ab, sondern auch von äußeren Einflüssen, die nicht nur auf den Kieselstein wirken.
So ist es.
Und hier zeigt sich, wie maschinelles Lernen auf Nachrichten, Gerüchte und Aussagen von Politikern angewendet werden kann).
Ich lese den Unsinn des Verteidigungsministeriums hier schon seit einigen Jahren. Es ist ein lustiges Thema.
Entschuldigung für das Off-Topic. Ich ging leise weg.
So ist das nun mal.
Und so kann maschinelles Lernen mit Nachrichten, Gerüchten und Aussagen von Politikern verknüpft werden).
Offenbar erst seit kurzem. Wenn es irgendwo hingeht, sollte der NS lernen, sich der Bewegung anzuschließen.
Offenbar erst seit kurzem. Wenn es irgendwo hingeht, muss der NS lernen, sich der Bewegung anzuschließen.
Dann ist der ganze Nachteil von MO, dass NS sich entweder weigern sollte, zu lernen, oder sehr verzögert ist wie die meisten technischen Indikatoren. Was nützt dann das Lernen, wenn es nicht den neuen Marktgegebenheiten entspricht?
Ich bin nicht gegen NS. Ich verwende selbst NS, allerdings ohne Ausbildung. Ich verwende strenge Verhältnisse. NS wird als Element in TS verwendet, um andere Signalquellen zu bestätigen. Sie können - oder müssen - oder dürfen nicht - warten.
Ausgabe des Ergebnisses in Prozent. Das ist die eigentliche Kraft der gerichteten Bewegung. Auf diese Weise lässt sich auch die Wellenumkehr oder, wie manche Leute sagen, der Trend beobachten. Dieser Ansatz ist für jede TF möglich. Eine Schulung und Umschulung der NS ist nicht erforderlich, da das Preisverhalten in jeder TF identisch ist.
Dann ist der ganze Nachteil von MO, dass NS sich entweder weigern muss, zu lernen, oder wie die meisten technischen Indikatoren schlecht abschneidet. Was nützt es dann, etwas zu lernen, wenn es nicht zu den neuen Marktgegebenheiten passt?
Ich bin nicht gegen NS. Ich verwende selbst NS, allerdings ohne Ausbildung. Ich verwende strenge Verhältnisse. NS wird als Element in TS verwendet, um andere Signalquellen zu bestätigen. Sie können - oder müssen - oder dürfen nicht - warten.
Ausgabe des Ergebnisses in Prozent. Das ist die eigentliche Kraft der gerichteten Bewegung. Auf diese Weise lässt sich auch die Wellenumkehr oder, wie manche Leute sagen, der Trend beobachten. Dieser Ansatz ist für jede TF möglich. Eine Schulung und Umschulung der NS ist nicht erforderlich, da das Preisverhalten in jeder TF identisch ist.
So einfach kann das Ergebnis aussehen.
Bei der Suche nach ähnlichen Situationen in der Vergangenheit wird das MO berichten, dass beispielsweise in 7 von 10 ähnlichen Fällen ein Wachstum stattgefunden hat. Es gibt eine Verzögerung, aber keine große. MO erinnert sich an das, was passiert ist, und wartet nicht darauf, dass der MA sich umdreht. Im Allgemeinen wird das MO Kopf-Schulter-Muster finden und das wahrscheinlichste Ergebnis vorschlagen. Das Problem ist, dass wir etwa 50/50 an neuen Daten bekommen.
Nun, wir werden keine Zeit haben, die Nachrichten zu verfolgen, selbst wenn wir vor dem Terminal sitzen. In der Regel erscheinen die Nachrichten, wenn die Bewegung bereits einige Sekunden lang begonnen hat.
Mir gefällt die Definition von "neural network based database" gut oder forest/bust.
Bei der Suche nach ähnlichen Situationen in der Vergangenheit wird das MO berichten, dass beispielsweise in 7 von 10 ähnlichen Fällen ein Wachstum stattgefunden hat. Es gibt eine Verzögerung, aber keine große. MO erinnert sich an das, was passiert ist, und wartet nicht darauf, dass der MA sich umdreht. Im Allgemeinen wird das MO Kopf-Schulter-Muster finden und das wahrscheinlichste Ergebnis vorschlagen. Das Problem ist, dass wir etwa 50/50 an neuen Daten bekommen.
Nun, wir werden keine Zeit haben, die Nachrichten zu verfolgen, selbst wenn wir vor dem Terminal sitzen. In der Regel erscheinen die Nachrichten, wenn die Bewegung bereits vor einigen Sekunden begonnen hat.
Ich habe eine prädiktive Aufgabe für den NS im Allgemeinen.
Man kann nicht erwarten, dass ein NS mit MO auf eine sofortige Preisänderung reagiert, denn der Marktpreis ist keine perfekte Sinuskurve. An einem Datensatz trainierte Daten sind für neue Daten nicht mehr geeignet, noch dazu in einem kurzen Zeitintervall für ein Signal.
Übrigens sind Kopf und Schultern in letzter Zeit nicht mehr dieselben wie vor 15 Jahren). Die Haie haben gelernt, wie man ihnen geschickt Liquidität entzieht. Das Leben fließt und alles verändert sich. Die Peeps werden immer raffinierter. Es werden neue Wege und Tricks benötigt, um davon zu profitieren. Heute geht es um den kurzfristigen Handel. Ich arbeite in diese Richtung.
Hier sind ein paar Zitate aus dem Artikel:
"Die Besonderheit der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass die Technologie nicht in der Lage ist, sich in neuen, nicht standardisierten Situationen zurechtzufinden. Tritt auf dem Markt eine anormale Situation ein, ist es unwahrscheinlich, dass das Modell den besten Ausweg vorschlägt. Die Pandemie ist ein Paradebeispiel dafür. Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD)zitiert Daten, wonach laut einer Umfrage derBank of England etwa 35 % der Banken in diesem Zeitraum negative Auswirkungen des auf maschinellem Lernen basierenden KI-Modells erlebten. Das liegt vor allem daran, dass sich durch die Pandemie viele makroökonomische Indikatoren verändert haben, die als Parameter in die Entwicklung der Modelle einfließen.
Angesichts dieser Eigenschaften der künstlichen Intelligenz räumen viele Finanzinstitute ihr nicht den vollen Spielraum ein. Bei der Sberbank zum Beispiel ist es der KI nicht erlaubt, Handelsroboter direkt zu steuern. Vielmehr fungiert er als "intelligenter" Assistent und gibt dem Händler Empfehlungen, wie er den Ausführungsalgorithmus konfigurieren soll. Die endgültige Entscheidung wird jedoch immer von einem Menschen getroffen."
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"Dank der Algorithmen können die Geschäfte automatisch und mit minimaler Beteiligung des Händlers ausgeführt werden.Im Jahr 2018 wurden rund 80 % der Transaktionen am US-Aktienmarkt fast vollständig von Maschinen gesteuert,soJupiter Asset Management. "
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NS ist noch keine KI, aber bereits ein Element davon, mit noch größeren Problemen im Handel.
Hier sind ein paar Zitate aus dem Artikel:
"Die Besonderheit der künstlichen Intelligenz besteht darin, dass die Technologie nicht in der Lage ist, sich in neuen, nicht standardisierten Situationen zurechtzufinden. Tritt auf dem Markt eine anormale Situation ein, ist es unwahrscheinlich, dass das Modell den besten Ausweg vorschlägt. Die Pandemie ist ein Paradebeispiel dafür. Die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD)zitiert Daten, wonach laut einer Umfrage derBank of England etwa 35 % der Banken in diesem Zeitraum negative Auswirkungen des auf maschinellem Lernen basierenden KI-Modells erlebten. Das liegt vor allem daran, dass sich durch die Pandemie viele makroökonomische Indikatoren verändert haben, die als Parameter in die Entwicklung der Modelle einfließen.
Angesichts dieser Eigenschaften der künstlichen Intelligenz räumen viele Finanzinstitute ihr nicht den vollen Spielraum ein. Bei der Sberbank zum Beispiel ist es der KI nicht erlaubt, Handelsroboter direkt zu steuern. Vielmehr fungiert er als "intelligenter" Assistent und gibt dem Händler Empfehlungen, wie er den Ausführungsalgorithmus konfigurieren soll. Die endgültige Entscheidung wird jedoch immer von einem Menschen getroffen."
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"Dank der Algorithmen können die Geschäfte automatisch und mit minimaler Beteiligung des Händlers ausgeführt werden.Im Jahr 2018 wurden rund 80 % der Transaktionen am US-Aktienmarkt fast vollständig von Maschinen gesteuert,soJupiter Asset Management. "
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NS ist noch keine KI, aber bereits ein Element davon, mit noch größeren Problemen im Handel.
Hat irgendjemand etwas Interessantes heruntergeladen, das eine weitere Verfeinerung wert ist?
Vielleicht ist es sinnvoll, die Prognose einer Hauptkomponente mit der tatsächlichen Komponente in der Zukunft zu vergleichen.
Wenn wir uns an die Prognose erinnern, vergleichen wir die aktuelle Komponente mit der Komponente, die gemäß der Prognose für die Korrelation "hätte sein sollen" ...
Wenn die Korrelation stark ist, handeln wir sozusagen...
Nur eine Idee, wo es hingehen soll.
Solange die Korrelation zwischen der Vorhersage und der Realität stark ist, versuchen wir, der Vorhersage zu glauben...
SSA-Prognose für die zweite Hauptkomponente des gleitenden Durchschnitts, wobei die erste Komponente gelöscht wurde Te detrendil
Vielleicht ist es sinnvoll, die Prognose einer Hauptkomponente mit der tatsächlichen Komponente in der Zukunft zu vergleichen.
Wenn wir uns also an die Vorhersage erinnern, vergleichen wir die aktuelle Komponente mit der Komponente, die laut Vorhersage hätte sein sollen", um eine Korrelation zu erhalten ...
Wenn die Korrelation stark ist, handeln wir sozusagen...
Nur eine Idee, wo es hingehen soll.
Solange die Korrelation zwischen der Vorhersage und der Realität stark ist, versuchen wir, der Vorhersage zu glauben...
Vorhersage durch die zweite Hauptkomponente des gleitenden Durchschnitts, die erste Komponente wurde gelöscht Te detrendil
Die Frage ist, in wie vielen Fällen die Vorhersage eintreten wird.
https://www.mql5.com/ru/forum/330111/page2#comment_16078211
https://www.mql5.com/ru/articles/318 (5 Schätzung der Vorhersagegenauigkeit)