Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 953

 
Aleksey Vyazmikin:

Ich denke, wir können einen Regressionskanal mit einem Bereich von 100 nehmen, ihn auf jedem Balken verschieben, und wenn die Steigung größer/kleiner als X ist, dann betrachten wir den durch den Kanal beschriebenen Abschnitt als ein Flat. Was meinen Sie dazu?

Wir denken fast gleich, aber nur fast.)) Zeichnen Sie Ihren Kanal auf dem Diagramm und Sie werden sehen.

 
Olga Shelemey:

Konvertieren Sie auch BP oder arbeiten Sie mit dem, was Sie haben, d.h. OPEN, CLOSE auf M1, M5, usw., wie Asaulenko und andere?

Woher wissen Sie, dass ich nur mit OHLC arbeite? Obwohl ich natürlich meistens mit ihnen arbeite, aber nicht nur mit ihnen).

Aber als A_K2, bin ich nicht verrückt danach.))) Mit dem, was sie mir geben, arbeite ich dann. Jede Umwandlung bedeutet einen Informationsverlust. Entweder erhält man bei der Umwandlung ein Endergebnis, das keiner weiteren Verarbeitung bedarf und sofort verwendet werden kann, oder eine solche Umwandlung ist unnötig.

 
Yuriy Asaulenko:

Woher wissen Sie, dass ich nur mit OHLC arbeite? Obwohl ich natürlich meistens mit ihnen arbeite, aber nicht nur mit ihnen).

Aber als A_K2 mache ich keine Dummheiten.))) Mit dem, was sie mir geben, arbeite ich dann. Jede Umwandlung bedeutet einen Informationsverlust. Entweder erhalten wir bei der Umwandlung das Endergebnis, das keiner weiteren Verarbeitung bedarf und sofort verwendet werden kann, oder eine solche Umwandlung ist überflüssig.

"Alle Umwandlungen sind eine Verschwendung von Informationen" ist eine falsche Aussage.

Es gibt nützliche, nutzlose, schädliche und geradezu dumme Umwandlungen.

Eine Umstellung kann zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. In einigen Fällen handelt es sich um Informationsverluste. In anderen Fällen handelt es sich um den impliziten Abruf von Informationen.

 
Oleg Avtomat:

"Alle Umwandlungen sind Informationsverluste" ist eine irreführende Aussage.

Verwandlungen können nützlich, nutzlos, schädlich und geradezu dumm sein.

Transformationen können zu unterschiedlichen Resultaten führen. In einigen Fällen handelt es sich um Informationsverluste. In anderen Fällen geht es um das Abrufen von Informationen, die implizit vorhanden sind.

Diese Aussage ist nicht falsch, aber sicher wahr.) Ich möchte hinzufügen, außer den reversiblen.

Mit dem Rest können wir vielleicht einverstanden sein).

 
Yuriy Asaulenko:

Wir denken fast dasselbe, aber nur fast.) Zeichnen Sie Ihren Kanal auf dem Diagramm und Sie werden es selbst sehen.

Die Sache ist die, dass die von mir vorgeschlagene Variante nicht sehr gut zu zeichnen ist - für 200 Takte gibt es 100 Kanäle. Sie können den MAsh-Kanal verwenden und seine Neigung und Breite betrachten. Eine andere Sache ist es, den Zeitpunkt des Verlassens der Wohnung zu definieren, d.h. zu formalisieren, wann die Wohnung als beendet gilt. Es ist klar, dass all dies im Nachhinein geschehen wird, aber für die Vorbereitung der Probe ist es nicht wichtig.

 
Aleksey Vyazmikin:

Die Sache ist die, dass die von mir vorgeschlagene Option keine gute Auslosung ist - für 200 Takte wird es 100 Kanäle geben.

Es gibt 100 Kanäle für 200 Candlesticks? Und das ist für die Bestimmung der Wohnung? Das ist zu viel).

 
Yuriy Asaulenko:

Es gibt 100 Kanäle für 200 Kerzen? Und das ist für die Bestimmung der Wohnung? Das ist zu viel)).

Die Verschiebung erfolgt bei jedem Takt - dem Kanalfenster von 100 Takten.

 
Aleksey Vyazmikin:

Die Verschiebung erfolgt in jedem Takt - das Kanalfenster umfasst 100 Takte.

Sie benötigen also nur den letzten Kanalpunkt. Warum den Rest bauen? Wir ziehen also nur die letzten Punkte.

Zeichnen Sie anstelle der Regressionslinie den MA, aber nicht vom Anfang der Zeiten an, sondern von, sagen wir, 100-200 Punkten rückwärts, oder sogar 20 Punkten, wenn der MA kurz ist. Definieren Sie es selbst.

 

Was haben wir denn hier: wieder Wasser.

Yuri, schreiben Sie wenigstens etwas Nützliches (nicht darüber, wie man eine Sinuskurve mit einem neuronalen Netz vorhersagt)

Was hat es mit Kanalpunkten und MA auf sich... nur das Wesentliche ohne Wasser.

 
Maxim Dmitrievsky:

Was haben wir denn hier: wieder Wasser.

Yuri, schreiben Sie wenigstens etwas Nützliches (nicht darüber, wie man eine Sinuskurve mit einem neuronalen Netz vorhersagt)

Was ist mit den Kanalpunkten und MA... das Wesentliche, aber verwässern Sie es nicht.

Damit ist schon alles gesagt. Kein Wasser).