Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 323
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¿Por qué? He visto publicaciones para el EURUSD en M1.
Tienes que mirar a rugarch
Hay muchos de estos GARCN. Tienen tres grupos de parámetros: el propio modelo, el tipo de media y el tipo de distribución residual. Para cada uno de los tipos de parámetros, los últimos peeps. El desvío de la tendencia se discute más arriba. Por lo tanto, en GARCH se realiza un detrimento de la tendencia mediante ARFIMA, es decir, con diferenciación fraccional (Hurst).
Estoy en proceso de hacerlo ahora mismo.
Función Autocorr M1. La ventana es de 60 m.
Es genial). A +/-1m ya hay cero, o más bien un negativo muy débil. Las recomendaciones del vídeo, sin embargo, son hacer la diferenciación y luego... En nuestro caso, tras la diferenciación no hay más que ruido.
Estoy en el proceso de hacer esto ahora mismo.
Función Autocorr M1. La ventana es de 60 m.
Es genial). A +/-1m ya hay cero, o más bien un negativo muy débil. Las recomendaciones del vídeo, sin embargo, son hacer la diferenciación y luego... En nuestro caso, tras la diferenciación no queda más que ruido.
¿qué pasa con los 6000 m? el ruido no es ruido, debe haber mini ciclos, en teoría, un día serán periódicos, y otro día no.
¿y si son 6000 m?
Es todo lo mismo. Sin embargo, la función Delta).
Si hay correlación en la dirección de los recuentos anteriores, debería salir. Pero no es así. No está ahí. Si hay ciclos, también debería haber una correlación significativa, porque varias muestras adyacentes en este caso son interdependientes, y el pico debería expandirse, aunque no se detecten los ciclos en sí.
SZZ La ventana es deslizante, es decir, la muestra completa es de ~52000 muestras.
Es todo lo mismo. Sin embargo, la función Delta).
Si hay correlación en la dirección de los recuentos anteriores, debería salir. Pero no es así. No lo hace. Si hay ciclos, también debería haber una correlación significativa, ya que varias muestras adyacentes en este caso son interdependientes.
SZW La ventana es deslizante, es decir, la muestra completa es de ~52000 muestras.
triste :)
¿Qué tal si usas el autocorrector rsi? O un oscilador más suave. El rsi, por cierto, no depende mucho de la pendiente de la tendencia - cambié la pendiente de los gráficos y mostró aproximadamente lo mismo que en el original
y también, como opción, quería probar este https://www.mql5.com/ru/articles/1472
Parece cíclico. Podrías meterlo directamente en ns o probarlo con autocorrelación. Y tiene mejor capacidad de predicción que el rsi, en mi opinión. Y ya es multidivisa, por cierto, es decir, depende de una cesta de pares de divisas, no de la actual.
Lo único que necesitan es reescribirlo en MT5
triste :)
¿Qué tal si usas un eje de autocorrelación? O un oscilador más suave. Rci, por cierto, no depende realmente de la pendiente de la tendencia - cambié la pendiente de los gráficos y mostró aproximadamente lo mismo que en el original
Ya he considerado algo en esta línea. La función autocor sólo reflejará el período del propio RSI. Contando por MA, habrá un periodo de suavización de MA, etc. Lo cual es natural. Es decir, no tendrá nada que ver con el mercado.(
Sinceramente, no veo nada en los clusters que difiera fundamentalmente del mismo MAH. Imho, por supuesto, pero los mismos huevos de perfil.
Estoy en proceso de hacerlo ahora mismo.
Función Autocorr M1. La ventana es de 60 m.
Es genial). A +/-1m ya hay cero, o más bien un negativo muy débil. Las recomendaciones del vídeo, sin embargo, son hacer la diferenciación y luego... En nuestro caso, tras la diferenciación no hay más que ruido.
No, no funciona así.
Hay que mirar el kotir y recoger las herramientas para resolver los problemas que se han detectado.
1. La cotización inicial NO es estacionaria - media variable. Los retrasos + las desviaciones de la tendencia pueden agotar fácilmente el depósito.
Hay dos formas de avanzar:
2. Eliminar tendencia: Media = const
3. Mira el resultado. Más concretamente, fíjate en el residuo.
3.1 Si el residuo es estacionario, el modelo ARMA. Hay series de este tipo, pero muy pocas veces.
3.2 Si el residuo NO es estacionario, entonces diferencie de nuevo. Modelo ARIMA. Las filas de este modelo son más frecuentes, pero siguen siendo muy raras.
4. Mira el residuo y el modelo GARCH.
En realidad es mucho más complicado.
Ya he considerado algo en esta línea. La función autocor sólo reflejará el período del propio RSI. Contando por MA, habrá un periodo de suavización de MA, etc. Lo cual es natural. Es decir, no tendrá nada que ver con el mercado.(
Sinceramente, no veo nada en los clusters que difiera fundamentalmente del mismo MAH. Por supuesto, esto es imho, pero es el mismo huevo de perfil.
Bueno, y la última opción - para entrenar el esparcidor, gracias metaquotes pronto prometen feeds personalizados donde se puede construir todo tipo de herramientas utilizando herramientas estándar
sobre las mismas acciones o índices
No, no funcionará así.
Tenemos que ver el presupuesto y seleccionar las herramientas para resolver los problemas identificados.
1. la cotización inicial NO es estacionaria - una media variable. podemos operar con tendencias, pero no podemos distinguir una corrección de una inversión. Un desfase + desviaciones de la tendencia pueden agotar fácilmente el depósito.
Es comprensible. Sin embargo, si empezamos a aplicar todo lo mencionado anteriormente a un proceso de Wiener (paseos aleatorios), veremos tendencias, retrocesos, bemoles, y al diablo, ya se ha intentado antes). Calcularemos todo tipo de regresiones. (Pero no serviría de nada). Y, como el mismo Wiener o Feynman escribieron, antes de resolver un problema, es conveniente averiguar si tiene solución.
Para ello, en primer lugar, es necesario encontrar las relaciones de correlación estables (su existencia), y luego construir modelos. Eso es lo que parece.
Sin embargo, hasta ahora hay silencio.
Hace poco hice un experimento de este tipo. En cada punto de la serie temporal construí una regresión polinómica para el periodo anterior, y mostré sólo el último punto. El cálculo es largo, unas 8 h, no he guardado nada y no puedo mostrarlo. Sólo en palabras. Probablemente lo mostraré más tarde, en una pieza.
Por lo tanto, cíclicamente hay un pliegue en la línea de regresión, tras el cual vuelve a haber una línea suave. Tengo que decir que no entiendo por qué ocurre esto, pero podemos suponer que en las cercanías de estos puntos la estadística de la serie temporal cambia a pasos agigantados.
PS encontró un trozo del gráfico.
Ignora los valores atípicos (no sé de dónde salen, tal vez los coeficientes polinómicos se salgan de las tablas,). Lamentablemente, no puedo combinar este gráfico concreto con la serie de precios.
Hace poco hice un experimento de este tipo. En cada punto de la serie temporal construí una regresión polinómica para el periodo anterior, y mostré sólo el último punto. El cálculo es largo, unas 8 horas - no guardé nada, así que no puedo mostrarlo. Sólo en palabras. Probablemente lo mostraré más tarde, en una pieza.
Por lo tanto, cíclicamente hay un pliegue en la línea de regresión, tras el cual vuelve a haber una línea suave. Debo decir que entiendo por qué ocurre, pero se puede suponer que en las cercanías de estos puntos la estadística de las series temporales cambia bruscamente.
¿Qué significa que durante la optimización genética los resultados empiecen a ser turbulentos? :) El gráfico debería mejorar con el tiempo