Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2737
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Hay que tener en cuenta el vector de movimiento de los precios en el futuro, y estamos tratando de predecirlo, aunque con diferente discreción. Pero, estoy interesado en resolver un problema aún más simple - determinar el precio de la muving si el precio se moverá hacia su cruce, idealmente incluso calcular el punto de cruce.
Desafortunadamente, no sé cómo hacer modelos de regresión o modelos de multiclasificación en MQL, y sin esto no hay ningún incentivo para empezar a resolver el problema en cualquier paquete de otros idiomas. Sin embargo, tengo una tarea de este tipo, así que estoy dispuesto a resolverlo junto con alguien con interés, incluido el cálculo.
Sí yo tampoco entiendo qué quieres hacer y cómo lo quieres hacer, cómo definir qué
Soy de la opinión de que todo es inútil, y cuanto mayor sea la muestra mejor, pero estoy dispuesto a probarlo, y para ello necesitamos una herramienta adecuada. Una herramienta que determine las zonas óptimas para entrenar un modelo, que sea al principio sobre la historia, y luego ya veremos si podemos hacerlo sin mirar al futuro.
La cosa es que tenemos que tener en cuenta el vector de movimiento de los precios en el futuro, y estamos tratando de predecirlo, aunque con diferente discreción. Pero, estoy interesado en resolver un problema aún más simple - determinar el precio de la muving, si el precio se moverá hacia su cruce, idealmente incluso calcular el punto de cruce.
Por desgracia, no sé cómo hacer modelos de regresión o modelos de multiclasificación en MQL, y sin ella no hay ningún incentivo para empezar a resolver el problema en cualquier paquete de otros idiomas. Sin embargo, tengo una tarea de este tipo, así que estoy dispuesto a resolverlo junto con alguien con interés, incluido el cálculo.
Si el precio se moverá hacia SMA y necesitamos cruces, el problema es exactamente el mismo (tal vez incluso más complicado debido a la necesidad de cruces, a pesar de la dirección conocida de antemano).
Sabiendo que la pendiente dSMA=(precio[N]-precio[0])/N y las características estadísticas de la cotización (cuántos ticks hay, cuántos ticks se traducen en puntos para un momento dado) se pueden construir campos de probabilidad "en el futuro" -aquí está el campo precio, aquí está el campo sma, aquí_allí_el_precio_cumplirá_SMA.
Pero será una solución estadístico-analítica y no se puede obtener dinero de ella. Entonces usted tiene que reducir estos campos de la misma manera a través de ML / NN y luego llegar a un alg. cómo obtener dinero de ella :-)
Si el precio se moverá hacia la SMA y necesitamos cruces, entonces la tarea es exactamente la misma (tal vez incluso más difícil debido a la necesidad de cruces, a pesar de la dirección conocida).
Sabiendo que la pendiente de dSMA=(precio[N]-precio[0])/N y las características estadísticas de la cotización (cuántos ticks hay, cuántos ticks se traducen en puntos para un momento dado), podemos construir campos de probabilidad "en el futuro" -aquí está el campo precio, aquí está el campo sma, aquí_allí_el_precio_se_encontrará_con_SMA.
Pero será una solución estadístico-analítica y no se puede obtener dinero de ella. Entonces usted tiene que reducir estos campos de la misma manera a través de ML / NN y luego llegar a un alg. cómo obtener dinero de ella :-)
Yo sé cómo conseguir dinero - el comercio en el canal de espera para la corrección. Y el resto - sí, para eso está la multiclasificación o la regresión. De hecho, usted necesita para construir un modelo de barras probables, y luego calcular el modelo.
Bueno, si se analizan no sólo series temporales, entonces claro. Pero no sólo las series temporales pueden ser analizadas no sólo por todos, así que me decidí por la obvia representación del mercado en forma de serie de precios como objeto de investigación por métodos de MO.
La discretización es necesaria para el análisis, sin ella no hay manera. Normalmente, una serie temporal es una discretización a intervalos de tiempo iguales. Pero se puede hacer de otra manera - renko o zigzags, por ejemplo.
Tal y como yo lo veo, la fuente de discretización es una TS básica tonta, que luego intentamos mejorar mediante filtros de nuestros modelos. Por ejemplo, la TS inicial "compra al principio de la hora y vende al final" o "abre en la formación de la rodilla de un zigzag en su dirección y cierra en la formación del siguiente", y la TS final en base a unos indicadores-predictores rechaza algunas entradas.
Consideras que juguetear con diferentes formas de discretización es un escarceo vacío y hay algo de razón en ello, pero siempre habrá quien no esté de acuerdo contigo. Esta es otra de las razones por las que en este hilo es imposible un debate constructivo de cualquier tipo.
La discretización es necesaria para el análisis, sin ella no hay manera. Normalmente, una serie temporal es una discretización a intervalos regulares. Pero se puede hacer de otra manera - renko o zigzags, por ejemplo.
Tal y como yo lo veo, la fuente de discretización es una TS básica tonta, que luego intentamos mejorar mediante filtros de nuestros modelos. Por ejemplo, la TS inicial "compra al principio de la hora y vende al final" o "abre en la formación de la rodilla de un zigzag en su dirección y cierra en la formación del siguiente", y la TS final en base a unos indicadores-predictores rechaza algunas entradas.
Consideras que juguetear con diferentes formas de discretización es un escarceo vacío y algo de razón hay en ello, pero siempre habrá quien no esté de acuerdo contigo. Esta es una razón más por la que es imposible una discusión constructiva en este hilo.
Consideras que juguetear con diferentes formas de muestreo es un escarceo vacío, y algo de razón hay en ello, pero siempre habrá quien discrepe contigo. Esta es una razón más por la que es imposible una discusión constructiva en el hilo de cualquier especificidad.
En general soy de la opinión de que todo esto es inútil, y cuanto mayor sea la muestra mejor, pero estoy dispuesto a probarlo, y para ello necesitamos una herramienta adecuada. Una herramienta que determine las zonas óptimas para entrenar el modelo, aunque sea al principio sobre la historia, y luego veamos si podemos hacerlo sin mirar al futuro.
La discretización es un caso especial de filtrado (compresión de la información) si no fuera útil, no existiría.... Considerarlo discretización es ser idiota, lo cual no es de extrañar