Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3127
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Ich denke, dass wir angesichts der Strategie vorläufig zu dem Schluss kommen können, dass der Markt begonnen hat, den Trend intraday zu ändern.
Die Frage ist, ob es in der Geschichte Faktoren gibt, die gerade jetzt häufiger auftreten und dann vielleicht vorhergesagt werden können, oder ob es überhaupt ein lineares Wachstum der Wahrscheinlichkeitsverzerrung gibt.
Oder es handelt sich um völlig neue Ereignisse (Kombinationen von Vorhersageindikatoren), die bisher noch nicht aufgetreten sind.
Es liegt auf der Hand, dass wir einen anderen Weg zur Erstellung eines Modells brauchen, der die Dynamik der Situation berücksichtigt. Dann können wir versuchen, die Veränderung der Quantensegmentwahrscheinlichkeit aufgrund des Auftretens/Verstärkung anderer Faktoren zu erklären und versuchen, diese anderen Faktoren im Voraus vorherzusagen. Mit anderen Worten: Es ist notwendig zu verstehen, was sich verändert hat und ob diese Veränderung vorhergesagt werden kann, und dann diese Veränderungen im endgültigen Modell zu berücksichtigen.
Womit handeln wir?
Trends?
Mit Mustern?
Statistiken von Zuwächsen durch Gänge?
Zunächst müssen wir uns entscheiden und dann Schlussfolgerungen ziehen.
Es sind wieder die Garchies.
Was ist falsch mit Garches?
Nur zwei Möglichkeiten, Trendhandel zählt nicht, also entweder Muster über MO oder Garchi.
Womit handeln wir?
Trends?
Schemata?
Statistiken über Zuwächse durch Garci?
Man muss sich erst entscheiden und dann Schlussfolgerungen ziehen.
Haben Sie eine Frage zum Stichprobenumfang?
Ich weiß nicht, was ich im Wesentlichen antworten soll.
Ein Muster des Beginns eines Intraday-Trends, wahrscheinlich.Ich frage mich, was das für eine Bibliothek ist?
Um Ihre Frage zu beantworten: Diese DLL ist meine für die Überprüfung der Zugriffsschlüssel aus dem echten und Demo-Konten meiner MarketTrader Expert Advisor-Benutzer. Die Verbindung geht zu meiner Cloud in Google Cloud. Die DLL wird auch für die automatische periodische Optimierung verwendet. In den Anhängen zu den Beiträgen DEMO source (ein Teil des Codes ist nicht zur Veröffentlichung bestimmt - insbesondere der Code des Auto-Optimierers).
Hallo!
Manchmal sehe ich hier optimierte Charts für 10-20 Jahre. Noch in einigen Orten, wo in 3 Jahren, wo in 2 Jahren, wo in 1 einem Jahr - es gibt Pflaumen. Aber der Chart wächst.
Ist es möglich, Muster von Wachstumsspitzen zu finden, in denen der Roboter profitabel handelt?
Ich habe hier eine interessante Sache festgestellt.
Jeder kennt die Datendrift. Wir sind es gewohnt, nur Prädiktoren zu treten, aber ich habe beschlossen, zu sehen, was mit der Strategie selbst im Laufe der Zeit passiert.
Ich verstehe nicht, worum es bei diesem Experiment geht. Die Elastizität der Ergebnisse der Strategie hängt doch von der Drift der Prädiktoren ab, oder? Die Strategie hängt von den Prädiktoren ab.
Ich verstehe nicht, worum es bei diesem Experiment geht. Die Elastizität von Strategieergebnissen hängt von der Drift der Prädiktoren ab, oder? Die Strategie hängt von den Prädiktoren ab.
Es geht um die Drift des Ziels in der Tat - Veränderungen seiner statistischen Eigenschaften über ein Zeitintervall...
Es geht im Wesentlichen um die Drift des Ziels - Veränderungen seiner statistischen Eigenschaften über ein Zeitintervall...
die von der Merkmalsdrift abhängt
Wenn man die Abhängigkeitskurve gegen die hypothetisch-theoretische Drift von Merkmalen (CATE bei Hausfrauen) aufträgt, erhält man die Elastizität der Veränderung der Eigenschaften des Ziels.was von der Drift der Merkmale abhängt
Wenn man die Abhängigkeitskurve gegen die hypothesentheoretische Drift von Merkmalen (CATE bei Hausfrauen) aufträgt, erhält man die Elastizität der Veränderung der ZieleigenschaftenLeider verstehe ich Ihre Antwort nicht. Was genau müssen Sie tun? Und was bedeutet " hyptoetisch-theoretische Drift von Merkmalen" - ist es von allen oder von jedem einzelnen? Haben Sie versucht, dies in Python zu tun? Bei A/B-Tests kennen wir den Übergangspunkt, aber hier gibt es keinen solchen Punkt - eine schrittweise Veränderung.
Die Drift der Prädiktoren kann sich durch eine Änderung der Varianz und eine Änderung der Wahrscheinlichkeitsverteilung äußern.
Im ersten Fall verbleibt die Logik also in der vergangenen Stichprobe, aber die Gier-Methode kann sie einfach nicht herausziehen.
Im zweiten Fall hat sich die Logik der Folgen der durch die Prädiktoren beschriebenen Ereignisse geändert.
Unabhängig davon können wir die Drift feststellen, die durch die fehlende Normalisierung der Daten verursacht wird. In unserem Fall ist sie relevant, wenn sich der Preis außerhalb der Bereiche bewegt und die Prädiktoren dies nicht berücksichtigen. Zum Beispiel, wenn etwas nur in Punkten gemessen wird.