Hodrick-Prescott-Filter - Seite 6
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Vor etwa 20 Jahren habe ichneuronale Netze gebaut. Sie wurde noch nicht einmal so genannt. Es handelte sich um Forschung und Entwicklung im Bereich der Erkennung, und zu diesem Zeitpunkt wurde die Mathematik für diese Verfahren geschrieben. Später sah ich diese Verfahren bei funder, die wir zählten und erstellten, in der Hoffnung, dass sie das menschliche Gehirn ersetzen würden, aber nein, das taten sie nicht. Im Voraus zu denken, dass andere klüger sind als man selbst, ist ein Fehler.
Was die Vorhersage betrifft, so lautet ein Argument bisher, dass es einfacher ist, die Richtung vorherzusagen, ja, ich stimme zu, einfacher. Das heißt aber nicht, dass es besser ist.
Meiner Meinung nach - wenn es einfacher ist, dann auf jeden Fall besser (mit Zhiriks Akzent :) ), besonders auf einem so schwierigen Markt wie Forex....... >> Warum einen Umweg durch die Gullys machen, wenn man geradeaus weiterfahren kann - auf einer asphaltierten Straße?
Ich glaube, Sie sprechen von derselben Sache.
Meines Erachtens ist Leonid, der die Richtung der Bewegung vorhersagt, der Ansicht, dass
Schließen[0] - Schließen[fcastbars],
wenn größer als 0, dann nach oben, wenn kleiner - nach unten.
D.h. das Klassifizierungsproblem wird gelöst.
Prival spricht von einer Vorhersage des Ausmaßes dieses Zuwachses. Selbst wenn NS nicht verwendet wird, handelt es sich um ein Regressionsproblem.
Beide Probleme können mit derselben Architektur gelöst werden. Ich zum Beispiel klassifiziere mit PNN, Regression mit GRNN, sie unterscheiden sich nicht grundlegend.
Es mag einfacher sein, eine Klassifizierung vorzunehmen, aber, Leov, manchmal ist das nicht genug. Ich erinnere mich an das erste VNS in mql, als ich es testete, bekam ich mehr als 70 % der richtigen Richtungen auf ein paar Eingaben und hundert Neuronen.
Doch als ich den Klassifikator in einen Expert Advisor einfügte, stellte sich heraus, dass der durchschnittliche Gewinn weitaus geringer war als der durchschnittliche Verlust, so dass er praktisch bei Null lag.
Dies ist ein einfaches Beispiel dafür, dass die richtige Richtung nicht unbedingt ausreicht, um einen Gewinn zu erzielen.
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Close[0] - Close[fcastbars] ist übrigens der Swing der fcastbars-Periode ab der ersten Kursdifferenz. Überall gibt es Rückläufer.
Neutron, kannst du schreiben, wie die muving-Differenz der muving-Ableitung entspricht? Was meinen Sie mit EMA?
Bei ein paar Eingaben und hundert Neuronen habe ich mehr als 70 % der Anweisungen richtig verstanden.
Aber als ich den Klassifikator in den Expert Advisor einfügte, stellte sich heraus, dass der durchschnittliche Gewinntrade viel kleiner war als der durchschnittliche Verlusttrade, wodurch sich der m.o. auf fast Null reduzierte
Dies ist ein einfaches Beispiel dafür, dass die richtige Richtung nicht unbedingt ausreicht, um einen Gewinn zu erzielen.
Es muss sich um Übertraining handeln oder, was wahrscheinlicher ist, um einen häufigen Effekt bei Zeitreihen - "morgen wird wie heute sein, heute wird wie gestern sein" .... )))))
Ich weiß nicht, wie irgendjemand hier denkt oder denkt, aber in meinem Kopf und Konzept wurde die Vorhersage von Preisreihen oder Preisspannenabstufungen vor 10 Jahren aufgegeben - aufgrund der Sinnlosigkeit und geringen Rentabilität der Aktivität...... ))))
Stimme voll und ganz zu! Ich habe die Formel aus allgemeinen Erwägungen heraus angegeben.
Wenn es um die Relevanz einer Prognose für eine marktähnliche Preisreihe geht, ist es sinnvoll, NUR das Vorzeichen der erwarteten Kursbewegung zu prognostizieren. Dies wurde bereits mehrfach in der wissenschaftlichen Literatur zum Thema Handel und in meiner persönlichen Erfahrung erwähnt.
Neutron, kannst du schreiben, wie die Muving-Differenz gleich der Ableitung des Muving ist? EMA meinen Sie?
Ja, auf drei Arten und mit unterschiedlichem Grad an mathematischer Strenge. Beginnend mit "...schau einfach selbst..." und endend mit der Synthese der Bandbreite (AFC) eines idealen Differentialoperators aus zwei LPFs, aber ein wenig später - ich muss Literatur zu diesem Thema finden. Ich möchte Sie daran erinnern, dass es sich um die Differenz zweier Muvings handelt, die sich im Glättungsparameter um einen extrem kleinen Wert unterscheiden. Handelt es sich um einen EMA, muss die Differenz a1-a2 gegen Null tendieren; handelt es sich um einen gleitenden Standarddurchschnitt, muss die Differenz der Glättungsperioden gleich eins sein.
Das ist merkwürdig.
Sie sprechen von Autokorrelation. Aber ich verstehe nicht viel davon. Vielleicht unterscheidet sie sich von der bekannten "Autokorrelationsfunktion".
Woher nehmen Sie die 0,9-0,6 oder das negative "immer"? Hand aufs Herz, ich glaube, es wird helfen.
Die ACF einer Preisreihe und ihrer ersten Differenz hat eine sehr schöne Form, die zeigt, dass die Reihe vorhersehbar ist (keine Deltafunktion).
Hier wird der ACF aus den EUR/USD-Minuten 2006 gebildet. Der Algorithmus ist vorgegeben.
Sie können sehen, dass der ACF im Durchschnitt klein und (fast) für jede TF negativ ist. Die TF wird auf der Abszisse in Minuten aufgetragen.
Und wie können Sie MM in diesem Zustand halten? Schließlich müssen Sie auch wissen, um wie viel sich die Währung ändern wird.
Ich gehe in den entresol (für Bücher))) - Ich habe seit 20 Jahren kein Korollometer in Form eines Geräts mehr gesehen(((
Ich möchte Sie an alte Autokorrelationsaufgaben aus der Zeit des Zweiten Weltkriegs erinnern:
1. Wir haben einen Locator, der ICO hat ein Gruppenziel, d.h. alle zusammen, die Beleuchtung ist ein großer Punkt, da das Diagramm 3 Grad beträgt)))
Die Frage ist: Was ist dort los? Ist das noch Raid oder schon Air Combat?
2. In der Nacht flog ein Flugzeug über uns(c) Wie viele Motoren es hat, auch wenn es in den Ozean stürzte.
Ich möchte Sie an die "Formel" der Autokorrelation erinnern: Es handelt sich um eine Faltung, bei der der Kernel die Funktion selbst ist, die auf einem Segment (Fenster) genommen wird.
Daher ist die statistische Behandlung der ACF im physikalischen Sinne etwas anders als im Sinne der Ermittlung des Ausgangskorrelogramms,
, dessen Korrelogramm wiederum die Breite des Fensters hat, d. h. bei diskreten Zählungen ist die Breite des Korrelogramms gleich der Breite des Kerns))
, d. h. das Korrelogramm ist eine Akkumulation der Summen der autokorrelativen Multiplikationssegmente)) dieses Fensters.
Wenn also die Zählungen positiv sind, dann ist das Korrelogramm immer positiv und eine Funktion (Kurve, Graph, Diagramm).
-Eine der Eigenschaften eines Korrelogramm-Diagramms - als eine Art Anzeige der Ähnlichkeit eines Segments des Fensters zum gesamten Datenstrom)))
für den Handel in grober Annäherung ist es so etwas wie eine Mustersuche,
und auch grob können wir sagen, dass Korrelogramm ist ein Diagramm der Ähnlichkeit von BP zu sich selbst im Fenster.
..
P.S. Ich habe mir die Erklärung auf die Finger geschmiert.
P.P.S. Wenn wir uns die Aufgabe stellen, das Vorzeichen der Bewegung vorherzusagen, dann sollte der anfängliche BP entsprechend transformiert werden,
sonst erhalten wir ein entartetes Ergebnis.
P.P.S. Wenn die Aufgabe darin besteht, das Vorzeichen der Bewegung vorherzusagen, dann sollte der ursprüngliche BP entsprechend transformiert werden,
sonst erhalten wir ein entartetes Ergebnis.
Teilen Sie Ihre Erfahrungen mit, wenn es Ihnen nichts ausmacht, und ich frage mich, welche Art der Umstellung Sie für "angemessen" halten.
Ich gehe in den entresol (für Bücher))) - Ich habe seit 20 Jahren kein Corellometer in Form eines Geräts mehr gesehen((
Ich möchte Sie an alte Autokorrelationsprobleme aus der Zeit des Zweiten Weltkriegs erinnern:
1. wir haben einen Locator, auf der ICO eine Gruppe Ziel, dh alle zusammengeführt, Beleuchtung durch einen großen Fleck, wie das Diagramm ist 3 Grad)))
Frage: Was passiert dort? Ist das noch Raid oder schon Air Combat?
2. In der Nacht flog ein Flugzeug über uns(c) Wie viele Motoren es hat, auch wenn es in den Ozean stürzte.
Ich möchte an die "Formel" der Autokorrelation erinnern: Es handelt sich um eine Faltung, bei der der Kernel die Funktion selbst ist, die auf einem Segment (Fenster) genommen wird.
Daher ist die statistische Behandlung von ACF im physikalischen Sinne und im Sinne der Erstellung eines Ausgangskorrelogramms etwas anders,
wobei das Korrelogramm wiederum die Breite des Fensters hat, d. h. bei diskreten Zählungen ist die Breite des Korrelogramms gleich der Breite des Kernels)))
d.h. das Korrelationsdiagramm ist eine Akkumulation der Summen der Abschnitte der Autokorrelationsmultiplikationen)) dieses Fensters.
Ich verstehe so viele kluge Worte nicht auf einmal - ich brauche Zeit, um sie zu verstehen:-)
Wenn also die Zählungen positiv sind, dann ist das Korrelogramm immer positiv und eine Funktion (Kurve, Graph, Diagramm).
In einer Reihe von ersten Unterschieden sind die Zählungen identisch: Worüber schreibst du?
Und wie können Sie MM in einer solchen Situation beobachten? Schließlich müssen Sie auch wissen, um wie viel sich die Währung ändern wird.
Hier kommen Sie ins Spiel.
Was nun die Synthese der ersten Ableitung durch Kreuzung zweier Muwings betrifft.
Nehmen wir an, dass alle möglichen gleitenden Durchschnitte in erster Näherung die Preisreihen nicht schlechter und nicht besser glätten als ein herkömmlicher gleitender Durchschnitt. Definieren wir den gleitenden Durchschnitt als einen Durchschnitt von n Werten von Kursen links vom aktuellen Wert (obere Gleichung).
Die erste Ableitung des gleitenden Durchschnitts, definieren wir klassisch (zweite Gleichung). Dann ergibt die Differenz zweier gleitender Durchschnitte, die sich in der Breite des Glättungsfensters um 1 unterscheiden, die erste Ableitung, die auf den kleinsten Term der Ordnung 1/n genau ist (die dritte Gleichung).
Zeichnet man zwei gleitende Durchschnitte, einen mit der Periode 100 und den anderen mit der Periode 70 (siehe Abbildung links, die rote Linie stellt einen Quotienten dar und die blaue Linie einen gleitenden Durchschnitt), kann man die Gültigkeit dieser Aussage grafisch darstellen.
Rechts zeigt die rote Linie die Ableitung des MA mit einer Periode von 100 an. Blau zeigt den Unterschied zwischen den MA mit Perioden von 100 und 70 Proben, grün zeigt 100 und 99.
Wir können sehen, dass die Vereinbarung nicht schlecht ist. Das war es, was ich beweisen musste. In allen anderen Fällen, in denen es um unterschiedliche Realisierungen von Muvings geht, ändert sich nichts am Kern der Aussage, nur die Art des Nachweises wird variiert.
zu Neutron
....Wenn es um eine Vorzeichenvorhersage geht, sollte der Blutdruck von einer Reihe von Zählungen in eine Reihe von Steigungen ohne Wolle umgewandelt werden,
z.B. eine Reihe von Regressionen von n Balken, oder eine andere Möglichkeit = Ausgabe der in diesem Thread betrachteten HP,
....
Ich würde es Ihnen mitteilen, wenn ich es wüsste, aber ansonsten bin ich aus alter Erinnerung. Corellometer von Elecronics 60)))
Unter den gegenwärtigen Bedingungen habe ich Matlab sogar heruntergefahren, um nicht von meinen Handelsaufgaben abzulenken,
Ich habe Matlab aus den folgenden Gründen abgeschaltet:
ACF, so wie ich es verstehe, ist eine Akkumulation, d.h. erst nach dem 100. Fenster kann ich dem Ergebnis vertrauen,
im Handel ist es nur für große Depots im klassischen Spiel interessant, Dauer der Positionshaltung=Monate,
aber für mich persönlich als Kaninchenhändler((( ungeeignet.
Ich kann die Häufigkeit des Auftretens aus dem Autokorrelogramm entnehmen, d. h. das Autokorrelogramm als Häufigkeitsverteilung von etwas verwenden,
aber ob es für einen bestimmten TS nützlich ist, bezweifle ich.
P.S. obwohl die Faltung verdächtig nach einem Perseptron aussieht (es schien)))