Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2711
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Und was ist die Idee hinter der Umsetzung?
Typisierung von Ereignissen. Für jeden Ereignistyp suchen wir einen anderen Katalysatortyp - wahrscheinlich einen Indikator, d. h. etwas Grundlegendes, das den Ausgangspunkt der Regel/Liste bildet. Dann schauen wir uns das Verhalten dieses Indikators in drei Bereichen an und zählen die Metriken für jeden Bereich. Wenn die Metriken innerhalb der erforderlichen Grenzen liegen, speichern wir die Indikator- und Bereichseinstellungen in einer Datei.
Nach dem Datensatz solcher Einstellungen und Räume, der im Wesentlichen ein Baumstumpf oder ein einfacher Satz von Regeln ist (ich weiß noch nicht, ob ich die Regeln hier sofort treffen soll - um die Prozedur der Binarisierung durchzuführen), verbinden wir andere Prädiktoren (Beschreibungselemente) des Ereignisses, die dieser Art von Ereignis eigen sind. Am Ausgang berechnen wir die Metriken neu und führen das letzte Screening durch - der Prädiktor ist fertig.
Dies ist die Kurzformel.
Eine weitere Gruppierung der resultierenden Prädiktoren zum Zweck des Screenings oder zur Ermittlung des Durchschnittswerts könnte mit MGUA erfolgen, aber ich weiß nicht, wie man das in MT5 implementiert.
Was sind die Fragen - was ist der beste Weg, um mit dem Ziel zu behandeln. Bisher denke ich, dass wir eine Nachbarschaft in der Nähe von ZZ-Extremen nehmen sollten, und wenn ein Ereignis bereits in der Nachbarschaft identifiziert wurde, dann sollten wir die Metrik für ihre Regeln/Leaves nicht erneut zählen.
Wenn das "Ereignis" eintritt (offensichtlich wird oder sich im vergangenen Kalender widerspiegelt), ist es zu spät, sich zu beeilen und irgendwo etwas zu handeln.
So kann es nur ein Signal sein, um zu schließen, es ist die gleiche Verkäufe, wenn es Käufe waren.
In Ihrem Bild "der Preis hat ATR D1 erreicht" ist die Folge, die endgültige, ernsthafte Menschen haben alle Käufe / Verkäufe gemacht, dann können Sie nur Lärm handeln.
Oft ja, aber es kann von einem anderen externen Ereignis beeinflusst werden, sagen wir, wir handeln Öl, zum Beispiel, Nachrichten - Tanker steckt fest und Öl wird nicht rechtzeitig ankommen. Hier ist die ATR nicht so wichtig....
Oder rein technisch - der Markt kommt aus dem Flat - jeden Tag wächst die Bewegung und ATR durchbricht 100%, und mit begleitenden Nachrichten geht es ohne Pullbacks, d.h. es ist möglich, weiter zu öffnen.
Nach diesen Nuancen wird in der zweiten Etappe gesucht, wenn zusätzliche Bedingungen zu Stümpfen aufgebaut werden, wo das übliche Verhalten, wenn ATR 100% erreicht, aufgedeckt wird.
Das heißt, das Schema entspricht in etwa dem Lesen in umgekehrter Zeit, von rechts nach links: "Preis geht irgendwo hin" -> "gekauft/verkauft" -> "verdammt, Zickzack-Kurve" -> "Nachrichten, Emotionen" :-) .... aber hypothetisch kann man es nutzen, indem man die Kurse auch von rechts nach links einspeist, dann sind die aufgedeckten Konsequenzen nahe an den gesuchten Prädiktoren und einige von ihnen können sogar genutzt werden.
Oft ja, aber sie kann auch durch ein anderes externes Ereignis beeinflusst werden, sagen wir, wir handeln mit Öl, z.B. Nachrichten - der Tanker steckt fest und das Öl wird nicht rechtzeitig ankommen. Hier ist die ATR nicht so wichtig....
die Nachricht über "festsitzenden Megatanker" ist eine höhere Gewalt (nur wenn er nicht regelmäßig an der gleichen Stelle festsitzt und nichts vorhergesagt wurde). Sofort raus aus dem Markt :-) Sind Sie sicher, dass der Preis steigen wird? und Petrochem wird Öl aus der Reserve holen (höhere Gewalt) und der Preis wird fallen.
Die Nachricht über den "steckengebliebenen Megatanker" ist eine höhere Gewalt (es sei denn, er bleibt regelmäßig an der gleichen Stelle stecken und es wurde nichts vorhergesagt). Sofort raus aus dem Markt :-) Sind Sie sicher, dass der Preis steigen wird? und Petrochem wird Öl aus der Reserve bekommen (höhere Gewalt) und der Preis wird fallen.
Dies ist nur ein Beispiel für den Einfluss von Informationen, die eine Bedingung aufheben, die häufiger erfüllt ist, d.h. nur ein gespaltener Baum, das wollte ich damit sagen.
Dies ist nur ein Beispiel für den Einfluss von Informationen, die eine Bedingung aufheben, die häufiger erfüllt wird, d. h. nur ein geteilter Baum, das wollte ich damit sagen.
Sie haben noch nie (vielleicht ein einziges Mal) einen Tankwagen festfahren lassen. Sie können nicht einmal erahnen, ob es einen Split geben wird oder nicht und wie die Reaktion darauf sein wird. Der ganze Präsident der USA, nicht der letzte informierte Mann, dachte, dass das Pfund bei 300 liegen würde, aber das Gas kam bei 3500 heraus :-)
Sie haben noch nie (vielleicht ein einziges Mal) erlebt, dass ein Tankwagen stecken geblieben ist. Man kann nicht einmal erahnen, ob es einen Split geben wird oder nicht oder wie die Reaktion sein könnte. Der ganze Präsident der USA, nicht der letzte informierte Mann, dachte, dass es bei 300 ein Pfund geben würde, aber das Gas kam bei 3500 heraus :-)
Idealerweise sollte es also eine Spaltung über ein wichtiges Ereignis geben - über das jeder trompetet, der Ausgang ist im Blatt unbekannt - denn das Modell wird eine Gelegenheit sein, das Signal zum Einstieg in den Markt zu verpassen. In diesem Beispiel geht es nicht um das Modell, sondern um den Einfluss einiger externer Ereignisse, die häufig wiederholte Regeln außer Kraft setzen.
Im Idealfall gibt es eine Spaltung über ein wichtiges Ereignis - über die jeder trompetet, ist der Ausgang unbekannt in das Blatt - für das Modell wird eine Gelegenheit, das Signal, um den Markt zu verpassen sein. In diesem Beispiel geht es nicht um das Modell, sondern um den Einfluss einiger externer Ereignisse, die häufig wiederholte Regeln aushebeln.
Einige externe Ereignisse können unterteilt werden in 1) über die jemand etwas wusste und diese Vorläufer im Preis enthalten sind 2) über die Informationen fehlen oder gar nicht existieren können. Jede Entscheidung, die auf der Grundlage von #2 getroffen wird, ist wie das Werfen einer Münze" - das System kann sich für das beste Szenario A" entscheiden, aber es ist zufällig. #1 kann auch unterteilt werden in 1.1 Ereignisse, die Sie nicht überrascht haben, und 1.2 alle anderen. .... 1.2 ist im Grunde dasselbe wie #2, nur dass sie durch Selbstentwicklung minimiert werden können.
D.h. man kann nur das in das Modell einbeziehen, was man im Voraus weiß, aber vielleicht nicht ganz genau ist und verfeinert werden muss. Die Frage, was zu tun ist, wenn der Tanker plötzlich festsitzt, kann man nicht auf der Grundlage von Analysen der Vergangenheit beantworten. Denn das ist bisher noch nicht passiert.
Einige externe Ereignisse lassen sich unterteilen in 1) Ereignisse, über die jemand etwas wusste, und diese Vorläufer sind im Preis enthalten 2) Ereignisse, über die keine Informationen vorliegen oder die es gar nicht geben kann. Jede Entscheidung, die auf #2 basiert, ist wie "eine Münze werfen" - das System kann sich für "Best-Case-Szenario A" entscheiden, aber es ist zufällig. #1 kann auch unterteilt werden in 1.1 Ereignisse, die Sie nicht überrascht haben, und 1.2 alle anderen. .... 1.2 ist im Grunde ähnlich wie #2, außer dass sie durch Selbstentwicklung minimiert werden können.
D.h. man kann nur das in das Modell einbeziehen, was man im Voraus weiß, aber vielleicht nicht ganz genau ist und verfeinert werden muss. Die Frage, was zu tun ist, wenn der Tanker plötzlich festsitzt, kann man nicht auf der Grundlage von Analysen der Vergangenheit beantworten. Denn das ist bisher noch nicht passiert.
Man kann alles in ein ideales System packen, aber wie viele Informationen wir bekommen und richtig verarbeiten können, ist eine Frage der Umsetzung und der Fähigkeiten.
Alles lässt sich in ein ideales System einfügen, aber wie viele Informationen wir erhalten und richtig verarbeiten können, ist eine Frage der Erkenntnis und der Fähigkeit.
Das ist vergleichbar mit der Idee, alles in einen Topf zu werfen und dann ein Stück Gold herauszuziehen. Die Hauptsache ist, dass man es mit der richtigen Schöpfkelle in der richtigen Form mehrmals umrührt :-)
Es ist so, als ob man alles in einen Topf schüttet und dann ein Goldstück herauszieht. Die Hauptsache ist, dass man es mit einer Schöpfkelle in der richtigen Konfiguration so oft wie möglich umrührt :-)
Das stimmt, deshalb habe ich beschlossen, die Daten zu gruppieren, indem ich Zwischenprädiktoren nach Ereignissen erstellte und dann mit ihnen trainierte.