Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 240
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entrenó a kohonen en los precios
O,H,L,C,
O[-1], H[-1], L[-1], C[-1]
todo el cálculo se hizo en relación con la apertura actual como en los nombres de las columnas
H/O L/O C/O O1/O H1/O L1/O C1/O
1 1.004326 0.9986890 1.0011799 0.0000000 0.000000 0.0000000 0.0000000
2 1.000000 0.9962027 0.9968574 0.9988215 1.003143 0.9975121 1.0000000
3 1.005518 0.9989490 1.0045980 1.0032843 1.003284 0.9994745 1.0001314
4 1.000392 0.9966000 0.9975154 0.9954230 1.000915 0.9943769 1.0000000
5 1.006949 1.0000000 1.0038023 1.0026223 1.003016 0.9992133 1.0001311
6 1.005877 0.9993470 1.0045710 0.9960820 1.003004 0.9960820 0.9998694
así es como se hizo en los enlaces que di
kohonen dividió los datos en 100 clusters, eso es bastante, en esos sitios los dividieron en 5-6 clusters, la precisión de los patrones de velas debería haber sido mucho mayor...
Pero en realidad la calidad del reconocimiento es terrible, ni siquiera se puede llamar reconocimiento
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He tenido más suerte con la agrupación por el método del vecino más cercano (kmeans), pero los resultados siguen sin ser satisfactorios
entonces decidió visualizar el cluster
Lo ideal sería que fuera así
pero con 50 racimos, es así
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Conclusión
Así que antes de hablar de ruido, primero hay que transformar los datos para que MO pueda entender los datos, tal vez por eso MO se entrenó mejor en aleatorio porque el aleatorio no es exactamente aleatorio, cuando se genera está sujeto a algunas restricciones duras sobre la varianza, la dispersión, etc. Así que es más estacionario, ¿tengo razónvizard?
Bueno, los chicos acaban de descubrir, mediante simples ejemplos, que es más fácil entrar en menos grupos))
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Sí, por eso sugería ver al leñador construir los árboles...
de qué sirve tener menos racimos si esto de los cien racimos a veces confunde el color de la vela, por no hablar de cualquier combinación de velas
No recuerdo nada de la madera.
Pero no lo entiendo.
¿Cómo se hizo el objetivo?
¿De dónde viene la fórmula?
Yo tampoco lo sé. Por eso es un mago :)
La cuestión es que me dijo qué características de las velas usar para reconocer los patrones, todo lo demás es una realización matizada.
No puedo crear fórmulas, pero por ejemplo quiero hacer lo siguiente - agrupar estos predictores (características de las velas), estimar la rentabilidad del comercio por cada grupo individual, dividirlos en tres grupos comprar/vender/salir de acuerdo con el movimiento promedio del precio después de cada grupo. Y entonces algo como un bosque puede obtener reglas lógicas en lugar de la agrupación, pero no es realmente necesario, cualquier nuevo dato puede ser agrupado por las reglas obtenidas previamente de acuerdo con el modelo, y por el número de la agrupación para tomar una decisión.
Quiero agrupar estos predictores (características de las velas), estimar la rentabilidad del comercio por cada grupo individual, dividirlos en tres grupos de compra/venta/salida según el movimiento medio del precio después de cada grupo. Y entonces algo como un bosque puede obtener reglas lógicas en lugar de la agrupación, pero no es realmente necesario, cualquier nuevo dato puede ser agrupado por las reglas obtenidas previamente de acuerdo con el modelo, y por el número de la agrupación para tomar una decisión.
Pues yo hice algo muy parecido, no sé qué tipo de objetivo vas a mapear a los clusters
He estado tomando spreads... Lo dividí en 100 a 200 grupos.
En las cotizaciones encontraron 2-10 +- grupos interesantes que ganaron algo, en las oos todo se desplomó
En randoms encontré 2-7 +- clusters interesantes, en oos (en citas reales) alrededor de 30-60% de clusters ganados, algunos muy estables
Pero el primer lugar aquí es el problema de preprocesamiento de datos adecuada, cuando analicé visualmente lo que está en esos grupos, entonces me molestó, por ejemplo, si tenemos un grupo de dos velas, puede ser en un grupo de dos velas blancas y dos velas negras, que es dos situación diametralmente opuesta en un grupo, usted sabe lo malo que es, por lo que necesita un buen pre-procesamiento de datos para que no se estancan tan duro, porque el bien de tales grupos no es el mismo que lanzar una moneda
Echa un vistazo a este artículo, creo que te será útil.
Buena suerte
Hay un persistente olor a chamán que proviene de todos estos ejercicios con velas. ¡No hay ningún pensamiento regular en absoluto! Un sorprendente compuesto de algoritmos de aprendizaje automático de alto nivel y las típicas tonterías del análisis técnico.
Por alguna razón, no hay ningún esfuerzo por utilizar otros pares de divisas como predictores. Después de todo, hay muchos pares de divisas relacionados. La más sencilla: para un par de divisas, que es un objetivo, seleccionamos predictores derivados de este par de divisas. A continuación, tomamos los mismos predictores de otros pares de divisas.
Obtenemos una pila de predictores y luego comprobamos toda la pila de predictores obtenidos para ver su influencia en la variable objetivo. Este paso es obligatorio. ¿Por qué perseguir la basura por la habitación con una escoba?
Y luego todo lo demás.
Observo que en mi propuesta hay una idea de "vincular los pares de divisas entre sí".
Si intentamos generar un conjunto de predictores, tiene que haber una idea. NO PUEDE SER ESTA IDEA: TOMAR DOS VELAS, LUEGO SU COLOR, LUEGO DOS VUELTAS Y FINALMENTE TRES VUELTAS.
Hay un persistente olor a chamán que proviene de todos estos ejercicios con velas. ¡No hay ningún pensamiento regular en absoluto! Un sorprendente compuesto de algoritmos de aprendizaje automático de alto nivel y las típicas tonterías del análisis técnico.
Por alguna razón, no se hace ningún esfuerzo por utilizar otros pares de divisas como predictores. Después de todo, hay muchos pares de divisas relacionados. La más sencilla: para un par de divisas, que es un objetivo, seleccionamos predictores derivados de este par de divisas. A continuación, tomamos los mismos predictores de otros pares de divisas.
Obtenemos una pila de predictores y luego comprobamos toda la pila de predictores obtenidos para ver su influencia en la variable objetivo. Este paso es obligatorio. ¿Por qué perseguir la basura por la habitación con una escoba?
Y luego todo lo demás.
Observo que en mi propuesta hay una idea de "vincular los pares de divisas entre sí".
Si intentamos generar un conjunto de predictores, tiene que haber una idea. NO PUEDE SER ESA IDEA: TOMAR DOS VELAS, LUEGO SU COLOR, LUEGO DOS VUELTAS Y FINALMENTE TRES VUELTAS.
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¿Se refiere al material del artículo o en general?
Cuando parece, debes ser bautizado. Ahora ssa))
", como las funciones de activación que se suelen utilizar en las redes. Pueden utilizarse no sólo en la salida de las redes, sino también en la entrada" = el prefacio
de un libro (el libro no está mal, lo estuve hojeando hace tiempo) de hace veinte años. La neuroinformática y sus aplicaciones en la economía y la empresa.
p. 130. Normalización de datos individuales.
http://www.neuroproject.ru/Papers/EzSh/Lecture_7.pdf
"Una técnica importante y que funciona bien es utilizar los parámetros del "Análisis estructural singular" o método "Caterpillar"". 1996г.)))
http://www.gistatgroup.com/gus/ex1.html
Eres demasiado joven para darme consejos.
Y la S.A. es una herramienta maravillosa en manos capaces.
Buena suerte
Hay un persistente olor a chamán que proviene de todos estos ejercicios con velas. ¡No hay ningún pensamiento regular en absoluto! Es una increíble combinación de algoritmos de aprendizaje automático de alto nivel y las típicas tonterías del análisis técnico.
Sanych, ¡¡¡adelante, hazlo!!!
1) contar lo esencial de la idea
2) escribir y publicar el código
3) mostrar fotos del comercio en la oos
sólo bla-bla...
Deberías hacer al menos un post real que confirmara tu punto de vista, que tan apasionadamente defiendes, y que puedes tocar, pero no lo harás, ¿verdad? Sé por qué...
No sé cómo crear fórmulas, pero por ejemplo quiero agrupar estos predictores (características de las velas), estimar la rentabilidad del trading por cada grupo individual, dividirlos en tres grupos comprar/vender/salir según el movimiento medio del precio después de cada grupo. Y entonces algo como un bosque puede obtener reglas lógicas en lugar de la agrupación, pero no es realmente necesario, se puede agrupar cualquier dato nuevo de acuerdo con las reglas obtenidas previamente según el modelo y tomar una decisión basada en el número de la agrupación.