Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2076
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deberías escribir una enumeración aleatoria de todo y aprender de ella, seleccionar lo que es aprendible + la genética para acortar la búsqueda, y dejar el ordenador durante un par de meses....
estoy por escribir un artículo sobre muestreo aleatorio en python
así que ahí está eso).
https://www.mql5.com/ru/articles/8642
Pienso compararlo con RNN, CNN, etc. Pero primero haz algunas modificaciones más en catbust.
Creo que es mejor no buscar una pauta después de la pauta, sino buscar un rebote del precio relacionado con esta pauta, es mucho más difícil de formalizar, pero me parece
Podemos calcular en la historia cuántos porcentajes de crecimiento de los precios se dieron en un determinado patrón (media aritmética, media cuadrática), por ejemplo.
Se puede calcular en el historial el porcentaje de aumento de precios para un patrón determinado (media aritmética, desviación estándar), por ejemplo.
Puedes simplemente normalizar el patrón al rango 0-1, por ejemplo, y luego normalizar el espacio relativo a este patrón, y eso es todo.
¿ves lo que quiero decir?puede simplemente normalizar el patrón al rango 0-1, por ejemplo, y luego normalizar el espacio relativo a ese patrón, y eso es todo
¿ves lo que quiero decir?No lo entiendo.
Aquí tengo el patrón actual:
patrón 'largo' = X ,
Patrón "corto" = B,
Evento pasado = L.
Puedo usar la historia para encontrar cuando era lo mismo.
A continuación, normalice el espacio en relación con ese patrón: por el tipo de función en el rango fijo (o allí el 25% por debajo del máximo, etc.)
No lo entiendo.
Mira, es más sencillo que eso, yo también llevo años dándole vueltas...
tenemos el x1 patren
x1 <- rnorm(40)
tenemos otros dos patrones x2 y x3 son iguales a x1 pero con diferente volatilidad
consideramos los primeros 5 puntos como patrones, todos los puntos siguientes serán considerados el espacio relativamente al patrón
1) los patrones deben estar dentro de un mismo rango, digamos 0-1
normalización
los tres patrones deben ser los mismos
ahora normalizar el espacio en relación con el patrón
esto se hace mediante la función r02
donde "y" es el espacio , y "x" no es un patrón normalizado
A continuación, conectamos los resultados de las transformaciones de las funciones r01 y r02 en una fila (vector)
y obtenemos un patrón normalizado al rango 0-1 y el espacio se normaliza con respecto a este patrón.
las similitudes no deben buscarse por correlación sino por la métrica euclidiana
cuanto más pequeño sea el valor, más se acercarán los patrones entre sí
Veo que es diferente.
Su patrón describe el precio, mientras que el mío describe los segmentos (más cortos, más largos). Si el patrón es igual a una B, entonces sólo la misma B es idéntica a ella.
El espacio alrededor del patrón es, por supuesto, diferente debido a la volatilidad, pero no lo necesito porque me importa la formalidad (más corto o más largo).
Veo que es diferente.
Su patrón describe el precio, mientras que el mío describe los segmentos (más cortos, más largos). Si un patrón es igual a una B, entonces sólo la misma B es idéntica a él.
¿Qué más da lo que se compare?
¿Su patrón 10-20-10 y 20-40-20 es el mismo o no?
¿Qué más da comparar?
¿Su patrón de tamaño 10-20-10 y 20-40-20 es el mismo patrón o no?
¿Qué tamaño? Tengo varios patrones claramente descritos que son todos diferentes como por ejemplo 0110 y 1001.
¿Qué tamaño? Tengo varios patrones claramente descritos y todos son diferentes, como 0110 y 1001.
bueno, las secciones son tuyas.
10 velas - 20 velas - 10 velas
no disminuyas la velocidad)
bueno, las secciones son tuyas.
10 velas - 20 velas - 10 velas
No disminuyas la velocidad)
¿Qué velas son 10-20-10?