Productos de software de Piligrimm - página 3
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¿Por qué las pruebas son tan cortas? Por lo menos, se muestra desde principios de 2004. Mejor a partir de 2001. Y en todas las garrapatas, con un 90% de calidad.
Y ahora estás vendiendo algo que no tiene ningún sentido.
Es la primera vez que oigo hablar del análisis de redes neuronales profundas. ¿Qué es eso?
¿Por qué las pruebas son tan cortas? Por lo menos, se muestra desde principios de 2004. Mejor a partir de 2001. Y en todas las garrapatas, con un 90% de calidad.
Y ahora estás vendiendo algo que no entiendes.
Estoy vendiendo indicadores, no un sistema de comercio.
Si te refieres a la prueba delsistema de comercio TRNSK, que adjunté al tema, entonces este sistema de comercio fue creado específicamente para demostrar la posibilidad de utilizar los indicadores ofrecidos en TS, para la presentación de este tema. Que estos indicadores se pueden utilizar con bastante eficacia en la creación de TS este ejemplo muestra, y para este probador suficiente para el período mostrado, porque estoy presentando en el momento no un sistema de comercio con cualquier estrategia en particular, pero sólo los indicadores. Cuando en el futuro ponga a la venta el TS, por supuesto se harán pruebas tanto en demo como en real, confirmando su funcionamiento durante un periodo suficiente para poder sacar conclusiones objetivas.
Es la primera vez que oigo hablar del análisis profundo con . ¿Qué es?
Yo diría más bien análisis profundo con sistemas expertos basados en redes neuronales, ya que las redes neuronales no son más que el material de los sistemas expertos, mientras que su núcleo es la estrategia subyacente a su funcionamiento, y la eficacia de la estrategia determina la precisión de las previsiones.
Es la primera vez que oigo hablar del análisis de redes neuronales profundas. ¿Qué demonios es eso?
:-)
Es la primera vez que oigo hablar del análisis de redes neuronales profundas. ¿Qué demonios es eso?
:-)
:))
Aquí hay otra imagen, en este momento. Las líneas amarillas y rosas se han fusionado, lo que significa que habrá un breve periodo plano.
Piligrimm
Está tratando de vender una caja negra (varias cajas) sin revelar cómo funcionan. Indicadores hay de todo, y los que tú ofreces no son mejores que otros. Si utilizas cualquier indicador y su aplicación para construir TS, tienes que conocer los principios de su trabajo y no lo consigues aquí. Tal vez alguien comprará bellas imágenes, pero yo le recomendaría mostrar estrategias de negociación que traen beneficios y utilizar sus indicadores. Se han probado en el mercado de divisas durante años.
Usted utiliza las transformadas wavelet en la base de sus indicadores, pero no pueden dar un pronóstico del comportamiento del precio (que es muy importante para una TS rentable) porque todas las wavelets están localizadas en el dominio del tiempo. Me explico, digamos que se definió que en un momento dado una serie temporal se puede representar como un conjunto de "sombreros mexicanos" o algo similar, pero la predicción de esta función en el futuro no tiene sentido, ya que allí es igual a cero. Segundo ejemplo, para aclarar, la descomposición de Fourier (funciones base de una onda sinusoidal) se localiza sólo en el dominio de la frecuencia, es decir, definiendo los parámetros de una onda sinusoidal (conjunto de ondas sinusoidales) se puede predecir la serie temporal en el futuro.
Piligrimm
Está tratando de vender una caja negra (varias cajas) sin revelar cómo funcionan. Indicadores hay de todo, y los que tú ofreces no son mejores que otros. Si utilizas cualquier indicador y su aplicación para construir TS, tienes que conocer los principios de su trabajo y no lo consigues aquí. Tal vez alguien comprará hermosas fotos, pero yo le recomendaría mostrar estrategias de negociación que traen beneficios y el uso de sus indicadores. Se han probado en el mercado de divisas durante años.
Usted utiliza las transformadas wavelet en la base de sus indicadores, pero no pueden dar un pronóstico del comportamiento del precio (que es muy importante para una TS rentable) porque todas las wavelets están localizadas en el dominio del tiempo. Me explico, digamos que se define que en un momento dado una serie temporal puede representarse como un conjunto de "sombreros mexicanos" o algo similar, pero la predicción de esta función en el futuro no tiene sentido, ya que allí es igual a cero. Segundo ejemplo, para aclarar, la descomposición de Fourier (funciones base de una onda sinusoidal) se localiza sólo en el dominio de la frecuencia, es decir, definiendo los parámetros de una onda sinusoidal (conjunto de ondas sinusoidales) se pueden predecir series temporales en el futuro.
Cuando empecé a aprender a operar probé todos los indicadores disponibles, la mayoría de ellos sólo mostraban imágenes vagas que reflejaban los acontecimientos del mercado de forma muy abstracta. Muchos de ellos se centran en la negociación manual y no siempre es fácil combinarlos y formar un único dato de entrada para su posterior procesamiento por parte de las redes neuronales. Por eso decidí desarrollar las mías propias que, por un lado, fueran visualmente atractivas, por otro formaran datos para su posterior procesamiento y, lo más importante, aumentaran el valor informativo de la señal de entrada y crearan una selección presentable de señales derivadas de la señal principal con la que se trabajara, solapando el máximo rango posible de cambio de la señal principal . Como sabe, en el mercado hay de todo, pero no es tan fácil seleccionar las señales necesarias y eliminar las que interfieren. La larga experiencia práctica con las series temporales me ayuda en cierta medida a ello. Si comparamos el indicador estándar ZigZag y mi indicador Trend, que está cerca de ZigZag por su principio de funcionamiento, pero difiere de él sustancialmente al mostrar la dinámica de la tendencia además de los puntos de pivote, entonces el pronóstico usando redes neuronales del próximo rayo es mucho más preciso usando el indicador Trend. Los 4 indicadores más recientes de se desarrollaron de forma complementaria y tienen la máxima eficacia cuando se utilizan conjuntamente.
En cuanto al principio de funcionamiento de los indicadores, si tiene alguna pregunta, estoy dispuesto a responderla.
Sobre la base de estos indicadores, hay muchas estrategias, y cada desarrollador tiene sus propios enfoques y su propia idea sobre cómo operar. Además, es mucho más difícil crear una estrategia efectiva y rentable que escribir cualquier indicador o Asesor Experto, y cuesta inconmensurablemente más, prácticamente es un algoritmo del sistema de trading, y programarlo es cuestión de técnica.
Las transformadas Wavelet se utilizan sólo en el primer indicador y está orientado principalmente al comercio manual. El segundo indicador se basa en polinomios. Ya te he mostrado ejemplos de polinomios en varios hilos. Pero la discretización no utiliza intervalos de tiempo estándar, sino que se reconstruye dinámicamente en proporción a la dinámica de los precios, no tiene nada que ver con las transformadas wavelet o la descomposición de Fourier. Este enfoque me permite comprimir eficazmente la señal de entrada sin pérdida de contenido informativo y crear una muestra representativa para la red neuronal. Como resultado, no introduzco un historial de, por ejemplo, 2000 compases, sino sólo 100 muestras; esto aumenta proporcionalmente la velocidad de aprendizaje. Además, este muestreo es en sí mismo un filtro eficaz que elimina el ruido aleatorio y las fluctuaciones insignificantes, porque sólo los extremos de la señal llegan a los puntos de muestreo. Como resultado de dicha compresión soy capaz de trabajar en tiempo real con un historial suficientemente profundo y hacer predicciones sobre M1 a la llegada de cada nueva barra, reentrenando dinámicamente las redes neuronales en el intervalo de 3 a 15 minutos dependiendo de la precisión especificada del aprendizaje y la estrategia utilizada.
Esta es la esencia de la diferencia entre los indicadores que ofrezco y los estándar que abundan, pero que no están orientados al trabajo cooperativo con redes neuronales.
Nuevo tobogán en tiempo real, recién salido del mercado, todavía caliente. Como predije a partir de las lecturas de los indicadores, se está desinflando.