Statistik als Blick in die Zukunft! - Seite 18
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Wir haben es geschafft!
Ich wünschte, der Autor würde mir sagen, woher er diese Schönheit hat... - An einigen Stellen bleibt die Mouving überhaupt nicht hinter dem Cotier zurück.
Ich entschuldige mich dafür, dass ich nicht in der Lage war, die Diskussion zeitnah aufrechtzuerhalten, da ich absolut keine Zeit hatte, ins Forum zu schauen. Ich werde versuchen, Fragen zu beantworten, auch wenn sie sich verzögern.
Neutron -"Für mich ist zum Beispiel eine Vorhersage mit einem Schritt im Voraus und einer Vorhersage bei jedem Schritt relevant. Mit dieser Formulierung ist NS wahrscheinlich außer Konkurrenz".
Auch ich schließe mich diesem Konzept an, vertrete aber nicht die Auffassung, dass NS die besten Ergebnisse liefert. So sind z. B. die Vorhersagen von Kohonen-Karten (wenn sie nicht zum Rendern von Bildern verwendet werden, sondern Modelle daraus erstellt werden) viel genauer und glatter als die von NS. Auch die lineare Regression liefert manchmal gute Ergebnisse. Die blaue Linie ist das vom Indikator aufgezeichnete Ausgangssignal, die rote und gelbe Linie sind Prognosen dieses Signals mit unterschiedlichem Horizont. Im Archiv gibt es eine Datei, die der Abbildung für H4 entspricht. Die erste Spalte enthält Daten, die dem blauen Signal entsprechen, die zweite enthält gelbe Daten, die dritte enthält rote Daten und die vierte enthält Close. Leider habe ich keine Zeit, die Rentabilität in der Cloud zu bewerten und zu berechnen, falls Sie daran interessiert sind, können Sie dies mit Hilfe dieser Datei tun.
Ich verwende meine eigenen Indikatoren als Signalquelle (ich habe nie irgendwelche Standardindikatoren oder andere Indikatoren verwendet). Das, was ich verwende, als einfachen Indikator zu bezeichnen, ist jedoch ein wenig zu einfach. Es handelt sich vielmehr um ein System zur Modellierung von Signalen auf der Grundlage von Kursen, die in einem Block mit Rückkopplungen und Selbstoptimierung verarbeitet werden, sowie um die Anpassung einiger Parameter entsprechend dem Equalizer-Typ, der es einem Benutzer ermöglicht, die erforderliche Signalform zu bilden, natürlich mit einigen Einschränkungen, da die Grundlage ein echter Kursfluss ist und die Aufgabe darin besteht, den Informationswert der Daten und die Filterung mit minimaler Verzögerung unter Verwendung von Vorhersagemodellen zu erhöhen.
Der Modellierungsblock verwendet das Prinzip der Gruppenbetrachtung von Argumenten, d.h. wie GA verwendet er nicht das beste Modell, sondern eine Gruppe, auch wenn es nicht das beste ist, weil der Markt unbeständig ist und mit der Zeit einige nicht beste Signale zu den besten werden und umgekehrt. Außerdem versuche ich, eine möglichst große Vielfalt an Signalen zu erhalten, die den gesamten Variationsbereich der Zielfunktion sowohl nach Phase als auch nach Amplitude abdecken, auf die die Modelle trainiert werden. Im Allgemeinen hat das System eine hierarchische Baumstruktur mit LR- und NS-basierten Modellen in den Knotenpunkten der Zweige. Als Beispiel für das Spektrum, das für die Modellierung als Eingangssignale für das LR- und NS-Training verwendet wird, gebe ich einen Ausschnitt aus der Abbildung wieder. Die schwarze Farbe (obwohl kaum sichtbar) zeigt das Zielsignal, alle anderen sind von den Zitaten abgeleitet, die verschiedene Modelle durchlaufen haben. Die Berechnung der Modelle erfolgt am Null-Balken durch Ticks, aber aufgrund der Komplexität der Modelle haben nicht alle Ticks Zeit, um verarbeitet zu werden, aber das ist auch nicht notwendig - beim Eintreffen eines neuen Balkens werden die Werte fixiert und ändern sich nicht weiter. Die in die Modelle eingeführten und den Zeitrahmen entsprechenden Skalierungsfaktoren ermöglichen den Wechsel von einem Zeitrahmen zu einem anderen unter Beibehaltung der konstanten Skalen-, Phasen- und Amplitudeneigenschaften der Signale ohne jegliche Anpassungen.
Die Ergebnisse des ersten Beispiels ermutigen mich. Ich habe solche Tests noch nie gemacht und hätte nicht gedacht, dass Regressionsmodelle und NSs bei langfristiger Arbeit ohne Nachschulung so stabil sein können. Meiner Einschätzung nach wurde der Dollar im Hinblick auf die US-Wahl künstlich gestützt und gestärkt. Nun sind die Mittel zur Unterstützung des Programms erschöpft, und die Krise verhindert eine weitere Stärkung. Ich glaube also nicht, dass derEURUSDnoch viel weiter fallen wird . Nach den Wahlen, die bald anstehen, wird der Dollar ein wenig fallen, wenn auch nicht sehr stark, da die Produktion und der Verbrauch aufgrund der Krise zurückgehen und die Ölpreise sinken. Ein weiterer signifikanter Rückgang des Dollars wird beginnen, wenn sich das weltweite Finanzsystem von der Krise erholt, und das wird nicht bald sein, aber in der Zwischenzeit werden die Schwankungen im Bereich von 1,3 - 1,5 liegen, und ich finde das ermutigend, weil ich alle Modelle von LR und NS in diesem System auf der Grundlage von H4-Daten trainiert habe, ich habe 5000 Balken vom 18. Juli 2005 genommen.Das bedeutet, dass alle meine Modelle stabil funktionieren, ohne dass sie neu trainiert werden müssen, bis der Preis signifikant von diesem Bereich abweicht, und die LR kann, wie das Beispiel zeigt, auch bei einer signifikanten Abweichung vom Trainingsbereich gut funktionieren. Obwohl die Modelle auf H4 trainiert wurden, funktionieren sie in allen Zeiträumen angemessen. Das auf dieser Grundlage aufgebaute System wird also über viele Jahre hinweg ohne Nachschulung stabil sein, was ermutigend ist.
Ich entschuldige mich dafür, dass ich nicht in der Lage war, die Diskussion zeitnah aufrechtzuerhalten, da ich absolut keine Zeit hatte, ins Forum zu schauen. Auch wenn es zu Verzögerungen kommt, werde ich versuchen, Fragen zu beantworten.
Piligrimm, danke für den informativen Beitrag und vor allem für die Datei. Ich werde darüber nachdenken und es analysieren. Ich denke, es wird bald Fragen geben.
Also, Piligrimm, haben wir die anfängliche Zeitreihe (TP) - Close H4 Preis (schwarze Punkte), eine muwwing Glättung der anfänglichen TP nach einigen Algorithmus (blaue Linie), und eine Reihe von Prognosewerten durch die Analyse der muwwing für die anfängliche TP einen Schritt voraus für jede Bar H4 mit verschiedenen Parametern der NS-Einstellungen (rote und lila Linien) gebaut.
So gesehen kann man über den Algorithmus bisher nichts Schlechtes sagen...
Lassen Sie uns einen TS erstellen, der bei jedem H4-Balken eine Position in Richtung der Vorhersage öffnet und schließt, die durch die vorgestellten Prädikate (oder Prädikate?) festgelegt wird. Es ist klar, dass die Aufgabe die Vorhersagegenauigkeit und die BP-Volatilität für die ausgewählte TF umfasst. Nachdem wir den Preisanstieg in Pips auf der Abszissenachse und die Vorhersage dieses Anstiegs auf der Ordinatenachse aufgetragen haben, erhalten wir die Vorhersagewolke, und anhand ihrer Steigungstangente können wir die TS-Rendite in Pips pro Transaktion ermitteln.
Geht man von einer Volatilität des Instruments von 30 Pips aus, beträgt die Rendite für die Regressionslinie 1,4 Pips/Transaktion, für Predict1 6,6 Pips/Transaktion und für Predict2 10,7 Pips/Transaktion.
Wenn sich der Autor bei der Aufbereitung der Daten nicht irrt, bringt der auf diesem NS-Algorithmus basierende TS alle 4 Stunden einen durchschnittlichen Gewinn von bis zu 8 Pips für EURUSD, unter Berücksichtigung des Spreads, bei einem Risiko von +-30 Pips während derselben Zeit. D.h., die Gleichgewichtslinie wird mit einer Rate von 40 Pips pro Tag wachsen und mit einer Amplitude von +-100 Pips um diese Linie schweben. Die Gesamtansicht der Gleichgewichtskurve, die sich aus den geschätzten integralen Merkmalen ergibt, wird durch die rote Linie in der folgenden Abbildung dargestellt. Zum Vergleich zeigt die blaue Linie die Bilanzkurve des "fairen" TS-Handels nach den Angaben von Piligrimm.
Die Ergebnisse stimmen gut überein, was auf die Angemessenheit der vorgeschlagenen integralen Methode zur Bewertung der Rentabilität von TS anhand des Neigungswinkels der Prognosewolke hinweist.
Generell kann die Rentabilität noch erheblich gesteigert werden, indem vom TS verlangt wird, eine offene Position nicht zu schließen, wenn die Vorhersage des nächsten Preisschrittes mit der Richtung einer bereits offenen Position übereinstimmt.
Der von Piligrimm implementierte Algorithmus ist sehr gut! Es gibt viel, was man anstreben kann.
Aber was auch immer es ist, es funktioniert!
Nichts hindert den Autor daran, diesen Algorithmus wie von mir vorgeschlagen zu verwenden, und alles ist in Ordnung:-)
Das Problem könnte in etwas anderem liegen, nämlich: Der Autor könnte implizit Open, High, Low oder Close verwenden, um ein Predict desselben Balkens zu erstellen... dann ist alles umsonst! D.h. eine Vorhersage mit einem "Peek" zu erstellen, z.B. um High oder Low eines bereits gebildeten Balkens zu verwenden. Aber ich denke, der Autor wird unsere Befürchtungen bald zerstreuen.
Die Ergebnisse stimmten gut überein, was die Angemessenheit der vorgeschlagenen integralen Methode zur Schätzung der TK-Renditen anhand der Steigung der Vorhersagewolke zeigt.
Einverstanden. Dies ist ein selbstbewusstes Ergebnis. Neutron, es wäre gut, die Methode in Form eines Artikels zu formalisieren, in dem die Methodik der praktischen Anwendung detailliert beschrieben wird. Dies könnte zu einem Standard werden, wenn es "unter die Massen" gebracht wird. Gleichzeitig kann die TC-Positionseröffnung als Vorhersage eines durchschnittlichen Gewinns für den nächsten Balken betrachtet werden (das Intervall entspricht der durchschnittlichen Auftragslaufzeit). Dann kann die Methode universell eingesetzt werden. Ein solcher Indikator zur Bewertung von TS fehlt uns heute offensichtlich, und die Entwicklung Ihrer Idee scheint in diesem Sinne sehr vielseitig zu sein.
P.S. Optional könnte auf der unscharfen Bewertungsskala auf der rechten Seite "for real!" und auf der linken Seite "ftopkus!" erscheinen :-)