Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3006
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weil die Reihenfolge der Bewegungen bei den Preisen wichtig ist.
Wenn beliebige Permutationen von Inkrementen vorgenommen werden, geht die Struktur des Preises verloren und man erhält einen SB. Dies wird z. B. in der Monte-Carlo-Methode verwendet, wenn der Preis mit einer großen Anzahl von SB-Varianten verglichen wird, die durch Permutationen aus ihm gewonnen werden.
Bei einer willkürlichen Permutation der Inkremente geht die Preisstruktur verloren und das Ergebnis ist ein SB. Dies wird z. B. in der Monte-Carlo-Methode verwendet, wenn der Preis mit einer großen Anzahl von SB-Varianten verglichen wird, die durch Permutationen aus ihm gewonnen werden.
Warum sprechen wir über Inkremente und nicht über absolute Preise?
Und warum sprechen wir von Steigerungsraten und nicht von absoluten Preisen?
Weil wir ursprünglich von Kursbewegungen sprachen, und eine Bewegung ist zunächst einmal ein Inkrement, denn wenn es kein Inkrement gibt, gibt es auch keine Bewegung.
Aber auch wenn wir von Niveaus oder Höchstständen sprechen, ist ihre willkürliche Umstellung keine gute Idee, denn auf diese Weise kann man aus einem Wachstum einen Fall machen usw.
Ich habe nicht darüber nachgedacht, aber ich halte es für unwahrscheinlich, da die Reihenfolge der Bewegungen bei den Preisen wichtig ist.
Der Standardansatz besteht darin, die Stichprobe für das Training und das Residuum der Stichprobe für die Überprüfung zu verwenden .
Ursprünglich sprachen wir nämlich von Preisbewegungen, und eine Bewegung ist zunächst einmal ein Zuwachs, denn wenn es keinen Zuwachs gibt, gibt es auch keine Bewegung.
Aber auch wenn wir von Niveaus oder Höchstständen sprechen, ist ihre willkürliche Umstellung keine gute Idee, denn auf diese Weise kann man aus einem Wachstum einen Rückgang usw. machen.
Sie kaufen zum realen Preis, Ihren Stop zum realen Preis, Ihre Entnahme zum realen Preis...
Wenn Sie bei 1,55 einsteigen. und Ihr Stopp liegt bei 2,05" und der Markt muss steigen, um Ihren Stopp zu übertreffen, dann ändert sich nichts, wenn Sie die Indizes in der Reihe durcheinander bringen, der Preis Ihres Stopps bleibt bei 2,05", er liegt nur an einer anderen Stelle ...
Und wenn Sie Inkremente machen und sie mischen und dann versuchen, sie wieder "einzusammeln", werden Sie die Informationen über Ihren Stop nicht speichern, es wird nur ein Durcheinander sein, weißes Rauschen ....
Erinnern Sie sich an Ihren Artikel über Gaps ... der Markt wird die Lücke schließen, aber das kann heute sein oder in einer Woche ... aber er wird schließen.....
Es ist also sinnvoll, die Zeit zu ignorieren, die Sequenz .... nur den Preis (Gap/Stake/Stop), der entweder geschlossen wird oder nicht.
Bei diesem Thema geht es um assoziative Regeln, die im Wesentlichen Graphen sind,
Es gibt ein Neuron, das weiß, wie man mit Graphenarbeitet, deshalb interessiere ich mich für dieses Thema...
Ich verstehe nicht, woher solche Annahmen kommen, und auch hier geht es eher um die Arbeit mit Eigenschaften als um die Verbesserung der Art und Weise, wie wir lernen. Das ist zweitrangig.
Auch die Prädiktoren müssen behandelt werden, daher sehe ich keinen Sinn darin, nur eines der Probleme zu lösen und das andere zu vernachlässigen. Die Methode kann eine unscharfe Zyklizität in der probabilistischen Prädisposition des Prädiktors aufdecken. Ich denke ja - wir sollten das überprüfen.
Es wird angenommen, dass die Modelle häufig Ausreißer aufgreifen. Ich denke darüber nach, wie man sehen kann, woher die Daten im Modell im Durchschnitt im Bereich des Prädiktors kommen - um die Dichteverteilung der Indikatoren des Prädiktors zu berücksichtigen.
Haben Sie schon einmal von einer solchen Metrik gehört, oder habe ich vielleicht wieder ein Fahrrad erfunden?
Auch mit Prädiktoren muss gearbeitet werden, daher sehe ich keinen Sinn darin, nur eines der Probleme zu lösen und das zweite zu vernachlässigen. Die Methode kann eine unscharfe Zyklizität in der probabilistischen Prädisposition des Prädiktors aufdecken. Ich denke ja - wir sollten das überprüfen.
Es wird davon ausgegangen, dass die Modelle häufig Ausreißer aufgreifen. Ich denke darüber nach, wie man feststellen kann, woher die Daten im Modell im Durchschnitt innerhalb des Bereichs des Prädiktors stammen - um die Dichteverteilung der Indikatoren des Prädiktors zu berücksichtigen.
Haben Sie schon einmal von einer solchen Metrik gehört, oder bin ich vielleicht wieder auf dem Holzweg?
Sie kaufen zum realen Preis, Sie stoppen zum realen Preis, Sie nehmen zum realen Preis.
Wenn Sie bei 1,55 einsteigen. und Ihr Stop ist "2,05" und der Markt muss gehen, um Ihren Stop zu nehmen, dann, wenn Sie die Indizes in der Reihe vermischen, wird sich nicht viel ändern, Ihr Stop-Kurs wird immer noch "2,05" sein, nur an einer anderen Stelle ....
Und wenn Sie Inkremente machen und sie mischen und dann versuchen, sie wieder "einzusammeln", werden Sie die Informationen über Ihren Stop nicht speichern, es wird nur ein Durcheinander sein, weißes Rauschen....
Erinnern Sie sich an Ihren Artikel über Gaps ... der Markt wird die Lücke schließen, aber das kann heute oder in einer Woche sein ... aber er wird schließen ....
Es macht also Sinn, die Zeit nicht zu berücksichtigen, die Sequenz .... nur den Preis (Gap/Stake/Stop), der entweder sein wird oder nicht sein wird.
Nicht der Preis selbst ist für den Handel wichtig, sondern seine Veränderungen (Inkremente).
Die Inkremente werden nicht unbedingt in gleichen, festen Zeitabständen genommen. Wichtig ist nur, dass der Zeitpunkt des Endes des Inkrements bestimmt wird, ohne in die Zukunft zu schauen (Markov-Moment der Zeit). So ist auch das Schließen einer Lücke ein Inkrement, innerhalb dessen es ein weiteres Inkrement mit gleichem Beginn, entgegengesetzter Richtung und maximaler Länge gibt, das in diesem Artikel untersucht wird.
Wenn es mehrere Inkremente gibt, ist ihre Reihenfolge wichtig. Grob gesagt, ist es ihre Reihenfolge, die bestimmt, was früher funktioniert - Stop Loss oder Take Profit. Deshalb ist es schwierig, die Analogie mit dem Satz im Handelskorb zu sehen, der in beliebiger Reihenfolge gefüllt wird.
Das Mischen von Inkrementen ist notwendig, um den SB zu erhalten, um mit ihm zu vergleichen und Preisunterschiede zu ihm zu finden - nur Unterschiede zum SB werden gehandelt. Die Vermischung von Produkten im Korb wird überhaupt nicht berücksichtigt.
In diesem Thema geht es um assoziative Regeln, die im Wesentlichen Graphen sind,
es gibt ein Neuron, das mit Graphenarbeiten kann, deshalb interessiert mich dieses ganze Thema...
Vielleicht kann die Analogie mit einer Reihe von Produkten bei der Analyse des Einflusses von Nachrichten nützlich sein. IMHO passt dieses Modell nicht zur Analyse einer Reihe von Preismustern.