Subsystem "Asset Management" - Seite 2
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thecore, эффективность легко проверить-поставить на минутки. В любом случае новости отклонят цену от статистики. Хотя смотрится приятно. Как называется?
Die Statistiken werden über einen sehr langen Zeitraum, z. B. 5000 Balken, erstellt, so dass die Vorhersage auch die Bewegungen bei möglichen Nachrichten berücksichtigt.
Statistisch wird der Neigungswinkel der MA geschätzt. Das heißt, ich weigere mich, die Preisentwicklung vorherzusagen. Ich sage die Bewegung des MA voraus und dann
und dann suche ich nach dem Intervall der Kursbewegung im Verhältnis zum vorhergesagten MA.
Und es ist nicht der genaue Neigungswinkel der MA, der analysiert wird, sondern eine "Wolke" von eng beieinander liegenden Neigungswinkeln.
Die Breite der "Wolke" wird dynamisch berechnet und basiert auf dem statistischen Stichprobenumfang (Anzahl der gefundenen Elemente).
Es wurde noch nicht benannt. Das ist ein Indikator, an dem ich noch arbeite.
Ein interessantes Unterfangen. Schwierig, aber das Ergebnis sollte es wert sein. Eine ähnliche Art von Aufgabe ist bisher nur in meinen Plänen enthalten. Für solche Dinge (Indikatorvorhersage) sind Neurobrains eine sehr gute Hilfe.
Neuronale Netze (in diesem Zusammenhang) sind eine sehr langsame und sehr grobe Lösung für ein Problem mit vielen Unbekannten.
Versuchen Sie einmal, das Netz mit einer Historie von 5000 oder besser 20.000 Takten zu unterrichten.
Bei diesem Indikator geschieht sogar unter Berücksichtigung der adaptiven Fuzzy-Logik alles in Echtzeit.
Außerdem sind an den Extrempunkten, an denen MA[1]~MA[2] liegt, alle Vorhersagen für einen Indikator bedeutungslos.
Erforderlich ist die Einbeziehung von langsameren trendfolgenden MAs (im Wesentlichen ältere Perioden).
Nützlich ist jedoch die Wolke der nächstgelegenen erwarteten Werte.
Nützlich, wenn Sie kurz vor dem Abschluss eines Geschäfts stehen und nicht sicher sind, ob Sie noch warten sollen oder
schließen Sie es sofort.
Darüber hinaus besteht keine Bindung an einen bestimmten Indikator.
Vielmehr handelt es sich um eine statistische Forschungsmethode zur Vorhersage der nahen Zukunft.
Oder wenn Sie kurzfristige Trends mögen.
Ja, ich stimme Ihnen zu, was das Lernen an einer großen Anzahl von Tafeln angeht. Die Vorhersage von MAs über große Zeiträume ist jedoch keine genaue Preisvorhersage. Je länger die Periode des MA ist, desto mehr wird die Kursabweichung vom MA toleriert. Nehmen wir den gestrigen Freitag für die wichtigsten Währungspaare. Die Kursabweichung vom gleitenden Durchschnitt betrug etwa hundert Punkte. 1 oder 2 Lose sind erträglich. 10 ist zu viel.
Zur Verteidigung der neuronalen Netze würde ich sagen, dass es spezielle Softwareprodukte gibt, die Ergebnisse der Datenverarbeitung in Echtzeit liefern. Sie können sie über die API mit Mt4 verbinden.
Theoretisch ist es möglich, mehrere neuronale Netze in einem TS zu kombinieren. Es ist einfach schwierig und langwierig. In diesem Sinne ist es einfacher mit unscharfen
Neuronale Netze (in diesem Zusammenhang) sind eine sehr langsame und sehr grobe Lösung für ein Problem mit vielen Unbekannten.
Versuchen Sie einmal, das Netz mit einer Historie von 5000 oder besser 20.000 Takten zu unterrichten.
Bei diesem Indikator geschieht sogar unter Berücksichtigung der adaptiven Fuzzy-Logik alles in Echtzeit.
Außerdem sind an den Extrempunkten, an denen MA[1]~MA[2] liegt, alle Vorhersagen für einen Indikator bedeutungslos.
Erforderlich ist die Einbeziehung von langsameren trendfolgenden MAs (im Wesentlichen ältere Perioden).
Nützlich ist jedoch die Wolke der nächstgelegenen erwarteten Werte.
Nützlich, wenn Sie kurz vor dem Abschluss eines Geschäfts stehen und nicht sicher sind, ob Sie noch warten sollen oder
schließen Sie es sofort.
Darüber hinaus besteht keine Bindung an einen bestimmten Indikator.
Es handelt sich eher um eine statistische Forschungsmethode mit dem Ziel, die nahe Zukunft vorherzusagen.
Oder wenn Sie kurzfristige Trends suchen.
Ein Netzwerk für 5000 oder 20.000 Takte zu lernen ist wie die Messung der Durchschnittstemperatur in einem Krankenhaus. Neuronale Netze haben weitere Nachteile, die Sie hier nicht erwähnt haben.
Учить сеть на 5000 или 20000 баров все равно что измерять среднюю температуру по больнице
Choomazik, bei der Verwendung von SC-Anführungszeichen ist ein Verweis auf diese obligatorisch)))
zum Privaten
Prival, du hast wohl deinen alten Gegner vergessen :o) Na ja, ich werde es durch Diplomatie schaffen:
Ihrem aufmerksamen Blick dürfte nicht entgangen sein, dass ich versuche, Markov-Ketten und lineare Programmierung für etwas andere Zwecke zu beherrschen, nämlich für die Vermögensverwaltung, d. h. die Suche und Auswahl optimaler Handelsentscheidungen, und nicht für die Vorhersage selbst. Was ich vorgeschlagen habe, ist eine Art Studie der Theorie im Rahmen der fakultativen Entwicklung. Und ich definiere Pivot-Punkte ganz anders, wie ich oben geschrieben und gezeigt habe.
Und was "alles andere wird passen" betrifft, so irren Sie sich gewaltig. Verweisen Sie einfach auf die Weisheit der alten Chinesen und meine Beobachtungen :o): Sie werden eine schwarze Katze niemals in einem dunklen Raum finden, vor allem nicht zu Zeiten, in denen sie nicht da ist. Verlassen Sie sich bei dieser Expertenmeinung ganz auf mich - ich habe eine schwarze Hauskatze und glaube mir, ich weiß, wovon ich rede. :о)))
Nun, ich werde einem "alten" Gegner antworten.
Es gibt eine Menge schöner Worte. Aber es gibt keine Essenz hinter ihnen, kein tiefes Verständnis der Prozesse, die in diesen mathematischen Apparaten ablaufen.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - Das wichtigste Postulat ist, dass es nicht wichtig ist, was gestern passiert ist, sondern was jetzt passiert. Zur Erläuterung: Nehmen wir an, der Wechselkurs der einen Währung beträgt 1,2345, der der anderen 2,3451 usw. Multiplizieren wir ihn mit der Übergangsmatrix, d. h. einfach mit einer Zahl. Sagen wir in unserem Beispiel 1,2345*0,99991119999= was ist da.
Es ist wichtig, diese Zahl 0,99991119999 berechnen zu können, und sie hängt von der Zeit ab. Es ist eine Sache, vorherzusagen, wie hoch der Kurs in einer Minute sein wird, und eine andere, wie hoch er in einem Tag sein wird. Die Vorhersage ist nur möglich, wenn es ein Bewegungsmuster gibt.
Теперь про управление(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F)-
Was zählt, ist das Ziel, der Ort, an dem man sich bewegt, der Ort, an dem man sich bewegt. Und was man mit 1 Rubel oder 1 Million Dollar macht, ist zweitrangig.
Hier ein Beispiel: Nehmen wir an, der Satz ist wie in der Abbildung dargestellt und beträgt 100 %, eisern, usw. Und wir sind bei Punkt 1. Wir können zu Punkt 1 kaufen und zu Punkt 2 oder 3 verkaufen. Optimal? Nein. Optimal (das heißt am besten, es gibt nichts Besseres!!!) ist es, bei Punkt 1 zu verkaufen, bei Punkt 2 zu kaufen und den Handel bei Punkt 3 zu schließen. Wir wissen nicht, was als Nächstes kommt, wir haben keine Prognose, also können wir nichts tun.
Z.U.
Deshalb müssen wir unsere Tätigkeit auf Prognosen und die Genauigkeit dieser Prognosen stützen. Wenn es stimmt und korrekt ist, werde ich mit meinem gesamten Vermögen einsteigen, ich werde bis zu meinen Tomaten einsteigen )). Aber Mathematik ist immer anwendbar, man muss nur wissen, wo man sie anwenden muss). Und es gibt eine Menge schöner Worte und Theorien....
Es ist schwer, eine schwarze Katze in einem dunklen Raum zu suchen, vor allem, wenn sie nicht da ist.
an Aleku
Ich werde Ihnen schreiben, wenn ich darüber nachdenke.
zum Kern
Это статистическое предсказание на N баров вперед движения MA (плавные штрих-пунктирные линии справа от последнего бара) и статистическая величина границ, в которых наиболее вероятно будет двигаться цена (вертикальные штрих-пунктирные линии возле каждого предсказанного бара для быстрой MA)
Vielen Dank für diesen Einblick. Ich glaube nicht, dass ich mich irre, wenn ich behaupte, dass wahrscheinlich jeder, oder fast jeder, MA-Prognosen hat. Ich freue mich, dass Sie in Ihrer Forschung so weit fortgeschritten sind. Es ist nicht klar, was genau die Formulierung "... statistische Vorhersage..." in diesem Zusammenhang bedeutet. Aber wie auch immer, wenn Sie wollen - sagen Sie es mir, aber nicht - ich bin nicht beleidigt, das Geschäftsgeheimnis ist mir heilig und ich verstehe Sie vollkommen.
Ich werde Ihnen von meinen Forschungen auf diesem Gebiet berichten, auf die ich regelmäßig zurückkomme. Ich habe sogar einen geheimen Zickzackkurs für eines meiner Modelle entwickelt. Nun ist die "Geheimhaltung" dieses Projekts weitgehend aufgehoben :o). Ich habe es selbst entwickelt, aber in Anbetracht seiner Einfachheit erhebe ich keinen Anspruch auf das Urheberrecht, es ist durchaus möglich, dass jemand dasselbe getan hat. Sie ist wie folgt aufgebaut:
(1) Für ein festes Schiebefenster des ursprünglichen Prozesses B(n) werden die MA(n) und die Standardabweichung SKO(n) berechnet. Die Standardabweichung, die von MA(t) nach oben k* SKO(n) und nach unten -k* SKO(n) aufgetragen wird, definiert in ihrem Sinne die Grenzen des, sagen wir, "Hauptprozesses", d. h. eine Zone, in der sich mehr Proben befinden. Bei kleinen Schiebefensterlängen haben die Häufigkeiten der B(n)-MA(n)-Differenzbeträge eine annähernd normale Verteilung, was das "Erbe" einiger ihrer Gesetze gewährleistet.
(2) Die Ober- und Untergrenzen von k* SKO(n) definieren eindeutig aufeinanderfolgende Reihen von Stichproben, die oberhalb und unterhalb dieser Zone liegen.
(3) In jeder Zone gab es je nach Art der Reihe (oberhalb oder unterhalb von SKO) ein entsprechendes Minimum oder Maximum, und dieses Zickzack wurde erhalten:
Dieser Zickzackkurs hat eine interessante Eigenschaft, denn er wird vollständig von statistischen Parametern der Ausgangsreihe bestimmt, und diese Parameter können auch für die Prognose selbst verwendet werden. Das Modell war sehr einfach:
Schritt 1: Das beschriebene Zickzack wird gebaut
Schritt 2: Die MA-Prognose wird durchgeführt. Ich habe Prognosen mit verschiedenen Methoden erstellt, darunter AR, ARIMA, und auch exotischere Methoden ausprobiert. Natürlich habe ich die Menge der von ANC berechneten Funktionen nicht vergessen, d.h. die Summe der Form C(1)*F1(x)+ C(2)*F2(x)+ ...+C(n)*Fn(x) (eine recht interessante Richtung)
Schritt 3: Mit der Kenntnis der Eigenschaften des MA (z. B. Phasenverschiebung), der statistischen Merkmale des Zickzackkurses, der Extrempunkte des prognostizierten Zickzackkurses und schließlich der Formel für die MA-Berechnung selbst könnten wir den zukünftigen Zickzackkurs genau genug berechnen, was die "statistische Gerechtigkeit" des prognostizierten MA gewährleisten würde. Und eine Schätzung der Größe der Balken innerhalb des Vorhersagebereichs ist recht einfach.
Übrigens sind Sagefuji, Minuten, Stunden, Tage usw. für diese Methoden von wesentlicher Bedeutung, da die Höhe der Varianz in der Zeitreihe (Prozess) die Identifizierung selbst stark beeinflusst. Und genau diese Identifizierung ist ein globales Problem, dessen Lösung wirklich ein Betriebsgeheimnis ist, und der Kern des Geheimnisses ist, dass es fast unmöglich ist, die Modellparameter ständig, d.h. statistisch stabil, zu "erraten". :о)
Neuronale Netze (in diesem Zusammenhang) sind eine sehr langsame und sehr grobe Lösung für ein Problem mit vielen Unbekannten...
Im Allgemeinen stimme ich zu. Und diese Lösung schafft oft eine Illusion von der Möglichkeit der Lösung selbst.
zum Privaten
Eine Menge schöner Worte
Ich danke Ihnen für die Würdigung eines so bescheidenen Beitrags zur Weltliteratur. :о) Ich für meinen Teil war ein wenig überrascht über den "akademischen" Stil Ihres Beitrags. Ich machte mich auf die Suche nach einer Erklärung und fand sie. Es ist sehr einfach und befindet sich an der prominentesten Stelle - es sind die Zahlen, direkt unter Ihrem Avatar. Eine so hohe Aktivität auf dem Forum eines aktiven Lehrers (ich hoffe, dass alles so bleibt wie es ist), kombiniert mit anderen, nicht weniger wichtigen Anliegen - außer natürlich die Eroberung von Forex - lässt einem nicht viel Zeit für das aufmerksame Lesen dessen, was gefragt wird und worüber geschrieben wird.
Ich denke, es ist wichtig, das genauer zu erklären. In den meisten Fällen reicht es nicht aus, einfach nur zu lesen, vor allem, wenn man das Thema nicht ernsthaft verstanden hat, sondern man muss mit Bedacht lesen.
Aber es gibt keine Essenz dahinter, kein tiefes Verständnis für die Prozesse, die in diesen Matrizen ablaufen
Nein, nein, nein - so geht das nicht . Sie werden Ihre Schüler mit einem so mächtigen Intellekt erdrücken, und mit mir lassen Sie uns einfach sein - ich bin nicht einer von ihnen, ich habe einen weiten Verstand, meine Seele ist weit - ich kann meinen Ruf riskieren und einfach so, einfach etwas sagen, nebenbei bemerkt - ich habe bereits etwas als Beispiel für die Demonstration von Fähigkeiten geschrieben. Auf welcher Grundlage ziehen Sie solche Schlussfolgerungen? Nein, Sie, mein Lieber, lassen Sie uns der Reihe nach vorgehen, erklären Sie gründlich, wie Sie denken. Wenn Sie dafür Freuds Schriften brauchen, bin ich mit einigen davon vertraut.
Und was meinen Sie mit "diesen Matapparaten"? Ich habe noch gar nichts über LPs geschrieben, ich wollte es gerade tun - und ich verstehe nichts mehr.
Цепи Маркова (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B5%D0%BF%D1%8C_%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0) - Der Grundgedanke ist, dass es nicht wichtig ist, was gestern passiert ist, sondern was jetzt wichtig ist.
Im Allgemeinen bin ich froh, dass Sie etwas über Markov-Ketten gelernt haben.
Nehmen wir an, der Wechselkurs der einen Währung beträgt 1,2345, der der anderen 2,3451 usw. Multiplizieren wir ihn mit der Übergangsmatrix, d. h. einfach mit einer Zahl. Sagen wir in unserem Beispiel 1,2345*0,99991119999= was ist da. Es ist wichtig, diese Zahl 0,9999111999999 berechnen zu können, und sie hängt von der Zeit ab, denn es handelt sich um eine Vorhersage. Die Vorhersage ist nur möglich, wenn es ein Bewegungsmuster gibt.
Sie multiplizieren die vorhergesagte Rate (eine Zahl) mit ihrer Wahrscheinlichkeit und was erhalten Sie? Können Sie das näher erläutern, nehmen Sie sich einfach Zeit, ich schreibe es auf.
Hier ein Beispiel: Nehmen wir an, der Satz ist wie in der Abbildung angegeben und beträgt 100 %, eisern usw. Und wir sind bei Punkt 1. Wir können zu Punkt 1 kaufen und zu Punkt 2 oder 3 verkaufen. Optimal? Nein. Optimal (das heißt am besten, es gibt nichts Besseres!!!) ist es, bei Punkt 1 zu verkaufen, bei Punkt 2 zu kaufen und den Handel bei Punkt 3 zu schließen. Danach wissen wir es nicht, es gibt keine Vorhersage, also können wir nichts tun...
Lieber "Optimierer", vielleicht sollten Sie sich selbst hinsetzen und es herausfinden? Oder ist es die Demonstration des Wesens und der Tiefe des Verständnisses der Prozesse?
zum Kern
Danke für die Erweiterung des Denkens. Ich glaube nicht, dass ich weit daneben liege, wenn ich behaupte, dass jeder, oder fast jeder, MA vorhersagt. Ich freue mich, dass Sie in Ihrer Forschung so weit fortgeschritten sind. Es ist nicht klar, was genau die Formulierung "... statistische Vorhersage..." in diesem Zusammenhang bedeutet. Wie auch immer, wenn Sie es mir sagen wollen, aber wenn nicht, werde ich nicht beleidigt sein, das Geschäftsgeheimnis ist mir heilig und ich verstehe Sie vollkommen.
Eine klassische MA-Vorhersage (so wie ich sie verstehe) sieht ungefähr so aus:
- nehmen Sie MA[2] und MA[1] und verwenden Sie die Daten, um die Differenz von MA[2]-MA[1] oder den Winkel zu berechnen.
- dann weiter nach links gehen und denselben Winkel in der Geschichte finden
- von diesem Punkt aus so viele Balken VORWÄRTS nehmen, wie wir wollen
- den Durchschnittswert aller gefundenen Werte in das Array schreiben
- beliebig viele BACK-Balken der Historie durchlaufen, aber es ist wünschenswert, dass sich die Trends während dieser Zeit mehrmals ändern
- das Ergebnis ist eine Reihe von gemittelten Vorhersagepunkten
Auf der Grundlage der folgenden Beobachtungen habe ich einige Verbesserungen an dieser Methode vorgenommen:
1. Wenn Sie nur einen bestimmten Neigungswinkel verfolgen, erhalten Sie eine sehr kleine Stichprobe,
Bei einigen Neigungswinkeln kann sie z. B. <0,1 % der Anzahl der Stäbe betragen.
2. Die MA-Vorhersage allein ist nicht sehr informativ - es ist wünschenswert, eine Wolke von wahrscheinlichen Werten zu haben
der Preise selbst.
Die Verbesserungen sind wie folgt:
- Es wird nicht der Neigungswinkel von MA verfolgt, sondern eine Wolke von Neigungswinkeln verwendet. Das Kriterium der Wolkenbreite
ist % der Anzahl der Balken. Das bedeutet, dass der Bereich der MA-Werte in der Nähe des Ausgangswerts erweitert wird.
bis die Menge der gesammelten Daten größer ist als der angegebene Prozentsatz der untersuchten Anzahl von Balken.
- Nachdem der Vorhersagepunkt des MA ermittelt wurde, werden die Abstände von MA zu High und Low abgelesen, und diese Werte werden dann
wie im Fall von MA gemittelt werden. Als Ergebnis haben wir einige Grenzen, wo der Preis bewegt, wenn der Neigungswinkel von
MA war ungefähr genauso groß wie heute.
Warum denke ich, dass die Arbeit noch nicht vorbei ist?
- Wenn wir einen größeren Zeitrahmen als D1 nehmen, sieht es schlecht aus, weil es wenig historische Daten gibt und
der Markt hat sich stark verändert
- Wenn wir Zeitrahmen unter H4 nehmen, ist auch nicht alles gut, weil wir die Aktivität der Währung berücksichtigen müssen.
Der Neigungswinkel der MA während der Nacht (außerhalb der Marktzeit) kann nicht auf dieselbe Weise vorhergesagt werden wie am Tag, und zwar aus folgenden Gründen
offensichtlich unterschiedliche Volatilität.
- Die Vorhersage von Wendepunkten für einen MA verliert an Aussagekraft, da sie je nach Trendrichtung wie folgt aussehen können
sind diametral entgegengesetzt.
- und das Wichtigste. Die statistische Studie, die ich zuvor durchgeführt habe, zeigt
dass die gesammelten Daten keine Normalverteilung aufweisen und es daher nicht korrekt ist, einen Durchschnittswert zu ermitteln
ist nicht korrekt. Die Daten zeigen, dass solche Durchschnittswerte nicht wie bei einer Gauß-Kurve eins sind, sondern drei oder mehr,
Es reicht also nicht aus, ein 3-Sigma zu erhalten, um ein Konfidenzintervall zu ermitteln.
Wahrscheinlichkeitsintervall. Leider ist das nicht der Fall.
Da haben Sie es also, liebe Kollegen.