Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1787
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No utilizo incrementos desnudos, sólo indicadores relativos normalizados en esencia.
No tiene sentido mezclar predictores para el rendimiento del modelo y predictores para determinar la favorabilidad de la aplicación de un determinado modelo. Creo que un modelo debería determinar la favorabilidad y el otro el propio TC. Luego queda la cuestión del margen de maniobra para entrenar esas condiciones favorables, y para ello hay que definir el umbral en el que la ST funciona eficazmente. Pueden ser algunos indicadores, por ejemplo el balance de errores y el crecimiento de los beneficios o algunas otras métricas. Por lo tanto, la clasificación debe determinarse para una semana o al menos para un día.
Por supuesto, debemos utilizar indicadores relativos. En la escala desnuda tenemos que considerar))) La relatividad es más correcta que la diferencia)))
Los objetivos de las características significativas de la serie y la configuración del TC son, por supuesto, diferentes y no pueden mezclarse. Pero están relacionados entre sí. Ajustes de TC malos o buenos para una serie determinada. Ciclo y aleatoriedad. Encontramos el estado necesario y el TS óptimo. Pero esto no significa que sea la mejor combinación. Y la búsqueda posterior de una serie óptima puede no coincidir con la anterior))))
Es mejor hacer la cuestión de los indicadores desde la dirección opuesta. De la media máxima y de la ciruela) En unidades relativas. No buscamos un umbral de eficiencia, sino zonas de rendimiento y drenaje.
La clasificación debe estar en todos los datos. La noción de trabajar en minutos o en horas es errónea en esencia. El trabajo en este momento. Se trata de un análisis por minutos o por horas que, a mi juicio, es un error de decisión y fuente de errores.
Aquí no hay ningún misterio.
1) Es necesario determinar los períodos favorables para la CT y los períodos desfavorables, es decir, crear el objetivo "Y" en la misma forma binaria habitual Y = 0000111100000
2) Crear variables que reflejen las "características del mercado". , justa e imparcial. El DSP, y en particular el análisis espectral, ayudará en este caso.
Desde la DSP sabemos que una señal de cualquier complejidad puede describirse mediante la suma de ondas sinusoidales, una onda sinusoidal sólo tiene tres parámetros - amplitud, frecuencia y fase; esta suma de ondas sinusoidales o más bien sus parámetros pueden tomarse como una característica del mercado, y será objetiva.
Si le resulta difícil, puede preparar los datos para mí, el precio y "Y" para la clasificación, y yo crearé un código para mí y comprobaré si podemos distinguir algunas condiciones favorables para el comercio.
Los periodos en sí no nos dan nada. Es necesario definir las características significativas de estos periodos que pueden utilizarse para clasificarlos.
Debe haber lógica en las variables. Si no hay ninguno, no hay forma de detectar el error. Sin la lógica, sólo se puede hacer empíricamente y la probabilidad está ciertamente ahí, pero es pequeña. Los sinusoides son útiles cuando se sabe lo que significan.
En cuanto a la cuestión de aprender de los datos actuales, debería ser por criterio, los datos pueden ser clasificados por la historia o no. Hay que comparar los resultados del aprendizaje de las características significativas de la serie en los datos históricos y actuales, si la combinación es nueva, el riesgo de errores aumenta.
Los periodos en sí no aportan nada. Necesitamos identificar características significativas de estos periodos por las que clasificarlos.
Debe haber lógica en las variables. Si no hay lógica, no se puede detectar el error. Sin la lógica, sólo se puede hacer empíricamente y la probabilidad está ciertamente ahí, pero es pequeña. Los sinusoides son útiles cuando se entiende lo que significan.
En cuanto a la cuestión de aprender de los datos actuales, debería ser por criterio, los datos pueden ser clasificados por la historia o no. Debemos comparar los resultados del aprendizaje de las características significativas de las series sobre los datos históricos y actuales, si la combinación es nueva, entonces el riesgo de errores aumenta.
Esto no tiene nada que ver con los períodos, ¿he dicho eso? No entiendes nada! La AFR (respuesta de amplitud-frecuencia) es una característica objetiva de la función, en este caso el mercado.
Aquí no hay ningún misterio.
1) Es necesario determinar los períodos favorables para la CT y los períodos desfavorables, es decir, crear el objetivo "Y" en la misma forma binaria habitual Y = 0000111100000
2) Crear variables que reflejen las "características del mercado". , justa e imparcial. El DSP, y en particular el análisis espectral, ayudará en este caso.
Sabemos por la DSP que una señal de cualquier complejidad puede ser descrita por la suma de ondas sinusoidales, una onda sinusoidal tiene sólo tres parámetros - amplitud, frecuencia y fase; esta suma de ondas sinusoidales o más bien sus parámetros pueden ser tomados como una característica del mercado, y será objetiva.
Si te resulta difícil, puedes prepararme los datos, el precio y la "Y" para la clasificación, y crearé un código para mí y comprobaré si puedo distinguir condiciones favorables para el comercio o no, ya que este tema también me interesa
Gracias por la disposición a participar en la resolución del rompecabezas.
En cuanto al indicador que me ha preguntado antes, ¿tiene una RPT específica? Todos los cálculos se pueden hacer - he dado enlaces a la biblioteca.
Si miro la implementación de la idea de la clasificación de la parcela, creo que habrá algunos marcos de tiempo fijos sin re-entrenamiento y ajuste, porque si hago un pronóstico en cada barra de un minuto, obtengo demasiado ruido innecesario.
En cuanto al marcado, todavía no está claro - tenemos que entender el criterio, o más bien experimentar con diferentes criterios para evaluar la calidad.
Me he anotado para poner en práctica esta idea en términos de desarrollo de ATC - va al número 17 :) Así que no estoy seguro de que vayamos a resolver rápidamente el problema: tenemos que decidir cómo resolverlo y cómo comprobar el resultado.
¿Tal vez hacer una herramienta sobre la base de DSP, que piensa aplicar, en MT5 y ya aquí para ver lo que sale?
¿Qué tienen que ver los periodos, he dicho yo? No entiendes nada, la respuesta de amplitud-frecuencia ( AFR) es una característica objetiva de la función, en este caso el mercado
1) Es necesario identificar los períodos para la ST, y no los períodos favorables, es decir, crear el objetivo "Y" en la misma forma binaria habitual Y = 0000111100000
2) Crear variables que reflejen las "características del mercado". El DSP, en particular el análisis espectral, ayudará en este caso.
En general, no estoy en contra de la serie AFC. Si se puede asociar con períodos buenos y no buenos. Sólo el AFR no es siempre una característica objetiva de una serie en relación con otras características que necesitamos. La descomposición no es un problema, el problema es encontrar la conexión.
Por supuesto, las cifras relativas tienen que ser. En términos desnudos, habrá que tener en cuenta la escala). La relatividad es más cierta que la diferencia))).
Los objetivos de las características significativas de la serie y la configuración del CT son, por supuesto, diferentes y no pueden mezclarse. Pero están relacionados entre sí. Ajustes de TC malos o buenos para una serie determinada. Ciclo y aleatoriedad. Encontramos el estado necesario y el TS óptimo. Pero esto no significa que sea la mejor combinación. Y la búsqueda posterior de una serie óptima puede no coincidir con la anterior))))
Es mejor hacer la cuestión de los indicadores desde la dirección opuesta. De la media máxima y de la ciruela) En unidades relativas. No buscamos un umbral de eficiencia, sino zonas de rendimiento y drenaje.
La clasificación debe estar en todos los datos. La noción de trabajar en minutos o en horas es errónea en esencia. El trabajo en este momento. Es un análisis por minutos o por horas, lo que a mi juicio es un error de decisión y una fuente de errores.
Puedes analizar un minuto también - sólo quiero que la predicción sea para un periodo largo, o antes de que el evento/situación ocurra/cambie. No quiero coger una microtendencia dentro de ella y acumular stops en los retrocesos.
Pero ¿cómo contar Y ? sólo por el beneficio no es probablemente la mejor opción, el punto de entrada es importante ... Después de todo el beneficio se obtiene de un buen punto de entrada y no del rango entre la entrada y la salida.
Así que resulta que sólo necesitamos el punto de entrada del sistema y los parámetros del mercado en este momento ...
Resulta que el AMO recibirá una señal del TS para entrar y decidirá si abre una posición o no
Da miedo pensarlo, pero eso es lo que nuestro Micha constantemente))
Esta es la cuestión: ¿necesitamos puntos de entrada o es una gama... Esta es la cuestión - si necesitamos puntos de entrada o un rango. No me gustaría estar atado a los puntos de entrada, porque no todos los TS son fáciles de determinar con puntos de entrada, y los puntos de salida pueden ser establecidos - tenemos que determinar el TS para los participantes, suponiendo que es eficaz en toda la zona favorable.
También se pueden analizar minutos, sólo quiero que la predicción sea para un periodo largo, o antes de que cambie el evento/situación. Por ejemplo, si predijimos que hoy es probable que sea un día plano, no tiene sentido coger una microtendencia dentro de ella y recoger las paradas en los retrocesos.
El análisis debe ser en cada tic. Sencillamente, no puedes hacerlo sin él. Lagunas y otras tonterías. La predicción sólo puede ser sobre datos históricos, por lo que es importante cuando el sistema no reconoce la situación actual (comparando los datos históricos y los recibidos) y no es una situación entrenada, no recordada por el sistema.
Esta es la cuestión de si necesita puntos de entrada o todavía un rango... No me gustaría estar atado a los puntos de entrada, porque no todos los TS son fáciles de determinar con los puntos de entrada, y puede haber un montón de puntos de salida - debemos determinar el TS en los sitios, suponiendo que es eficaz en toda la zona favorable.
Y el alcance y los puntos de entrada. La expectativa disminuye por separado. ))))
1) Es necesario definir períodos favorables para la CT y períodos desfavorables, es decir, crear el objetivo "Y" en la misma forma binaria habitual Y = 0000111100000
2) Crear variables que reflejen las "características del mercado". , justa e imparcial. Aquí es donde el DSP, y en particular el análisis espectral, resulta útil.
Ah bueno, perdón por mi mala idea, no me refería a los periodos de oscilación o algo así, sino sólo a las porciones, laszonas favorables deberían ser
La respuesta en frecuencia no siempre es una característica objetiva.
En realidad siempre lo es).
La descomposición no es el problema, el problema es encontrar la conexión.
sin experimentar es lírica.
Esa es la cuestión: si necesitas los puntos de entrada o todavía la gama... No quiero estar atado a los puntos de entrada, porque no todas las TS son fáciles de determinar con los puntos de entrada, y puede haber muchos puntos de salida - debemos determinar la TS en los sitios, asumiendo que es efectiva en todas las áreas favorables.
Para mí el punto de entrada es más sencillo y objetivo.
Ahh sí, perdón por mi error, no quise decir periodos, me refería a periodos no a fluctuaciones o algo así, sólo a manchas, las manchas favorables deben ser
En realidad siempre)
Sin el experimento es lírico.
Es fácil mirar, seleccionar secciones y ver la diferencia de las características de amplitud-frecuencia de estas secciones en todos los puntos temporales y hay que captar las diferencias.