Buscando patrones - página 110
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Gracias, Alexey. ¿Qué progresos ha hecho hasta ahora? Entiendo que una de las cuestiones importantes es entender qué datos introducir en las entradas, cómo prepararlos. ¿Con qué "alimentas" a tu cerebro?
Tengo muchos predictores: unos 800. Se trata de diferentes predictores basados en indicadores, tiempo, combinaciones de velas, posición del precio en el canal de regresión y ATR del TF superior, la estructura de los segmentos ZZ (las mismas ondas).
El primer problema son los métodos de estimación en el entrenamiento - no hay estimación de la distribución de la división sobre la muestra en los modelos que conozco, lo que resulta en patrones a corto plazo. Si quien escribe en C++, invito a que juntos hagan cambios en el código de CatBoost con el propósito de la decisión de este problema.
El segundo problema es universal para todas las estrategias, y ya lo designé - imposibilidad de dar una estimación de resultado teniendo datos sólo sobre una parte de la información (no hay futuro) que complica la selección de modelos/legalidades.
Tengo muchos predictores: unos 800.
Es un número muy grande. Me temo que con ese número de escalas por las que pasan 800 señales, se puede describir cualquier caso particular en el historial del gráfico.
Yo daría un tajo fuerte.
Tengo muchos predictores: unos 800. Se trata de diferentes predictores basados en indicadores, tiempo, combinaciones de velas, posición del precio en el canal de regresión y ATR del TF superior, la estructura de los segmentos ZZ (las mismas ondas).
El primer problema son los métodos de estimación en el entrenamiento - no hay estimación de la distribución de la división sobre la muestra en los modelos que conozco, lo que resulta en patrones a corto plazo. Si quien escribe en C++, invito a que juntos hagamos cambios en el código CatBoost con el propósito de la decisión de este problema.
El segundo problema es universal para todas las estrategias, y ya lo designé - imposibilidad de dar una estimación de resultado teniendo datos sólo sobre una parte de información (ausencia del futuro) que complica la selección de modelos/legalidades.
Nadie conoce el futuro. Todos no podemos ni siquiera adivinar qué tipo de truco nos lanzará el destino mañana).
Todavía hay algunas reservas ocultas para predecir el precio, pero son resultados proyectados para los que hay pocas esperanzas.
Nuestra esperanza está siempre con nosotros, por si tenemos suerte. Nuestra única esperanza es la probabilidad.
Ninguna IA o red neuronal sabe exactamente lo que ocurrirá mañana.
Sólo nos basamos en la probabilidad.
Me baso en el análisis de ondas y gráficos de seguimiento. Este es un gráfico diario del EURUSD.
Yo también lo veo así. Es el impacto de las olas en la estructura de precios. Hay muchas regularidades mirando las olas.
Se nos ocurre...
Y si no utilizamos el esquema binario habitual para evaluar la tendencia: una tendencia alcista es +1 y una tendencia bajista es -1.
Este tipo de indicadores muestra el pasado y, en el mejor de los casos, el presente. Es decir, en el momento en que el precio actualiza un extremo, sabemos con seguridad que la tendencia va en esa dirección. He marcado estos lugares con un marcador rojo. Aquí es donde sabemos que la tendencia está en el presente. Y cuando el precio se aleja del punto en el que se actualizó el último extremo, sabemos que la tendencia era segura antes del extremo, pero ahora hay cierta incertidumbre. Aquí ya sabemos con seguridad que la tendencia ha existido sólo en el pasado.
Pero incluso viendo la actualización de una tendencia ante nuestros ojos, y sabiendo que existe en ese momento, seguimos sin tener la seguridad de que no empiece a retroceder en el siguiente instante.
Por lo tanto, si todavía estamos tratando con la incertidumbre, entonces tenemos que construir un indicador que muestre la existencia probabilística de la tendencia en el siguiente paso a la derecha. Un paso que aún no conocemos. Entonces este indicador se verá de la siguiente manera: cuando el precio se acerca a una actualización del extremo, la probabilidad aumentará hasta su máximo pero disminuirá durante la actualización prolongada, indicando la aproximación de la reversión. En el momento del pullback la probabilidad en algunos casos debería ser incluso mayor que durante una larga actualización del extremo.
Conociendo la probabilidad de continuación de la tendencia podemos, por ejemplo, utilizar diferentes tamaños de lote.
Sólo una idea por ahora...
Es un número muy grande. Me temo que este número de escalas por las que pasan 800 señales puede describir cualquier caso particular en un gráfico.
Yo cortaría mucho.
Por eso utilizo una estimación de cada hoja del árbol. Esto me permite seleccionar hojas con un patrón consistente en toda la muestra según una serie de criterios. Cada hoja consta de unos 6-8 predictores, lo que claramente no es suficiente para describir toda la muestra. Sin embargo, la metodología es lenta, por lo que quiero hacer modificaciones en CatBoost como uno de los algoritmos más rápidos, para tener en cuenta los cálculos no sólo para el número de clasificaciones correctas, sino también para otros criterios.
Sólo nos basamos en la probabilidad.
¿Qué le hace pensar que la IA puede predecir el futuro? Se trata de la probabilidad en la historia.
La ventaja es que puedes encontrar más rápidamente las combinaciones adecuadas que te den una ventaja estadística.
Personalmente, he hecho predictores basados en mi conocimiento del mercado, sólo tratando de decírselos/mostrarlos al algoritmo, y éste ya trata de generalizarlos e identificar patrones.
No digo que sea la panacea, pero es una forma de obtener ideas.
Pongamos a prueba sus flechas en la historia: ¿son útiles?
¿Qué le hace pensar que la IA puede predecir el futuro? Se trata de la probabilidad en la historia.
La ventaja es que puedes encontrar más rápidamente las combinaciones adecuadas que te den una ventaja estadística.
Personalmente, he hecho predictores basados en mi conocimiento del mercado, sólo tratando de decírselos/mostrarlos al algoritmo, y éste ya trata de generalizarlos e identificar patrones.
No digo que sea la panacea, pero es una forma de obtener ideas.
Comprobemos sus flechas en la historia: ¿son útiles?
Actualmente estoy trabajando en una estrategia de entrada a corto plazo. De hecho, todo está listo para funcionar. He construido mi propia red neuronal. No muestra flechas, sino que realiza inmediatamente un pedido o, en caso de duda, me da el botón que necesito para realizar manualmente un pedido bajo mi mago para su posterior procesamiento.
Nadie conoce el futuro.
Digamos. Aunque en algunos casos se pueden hacer predicciones.
Nuestra única esperanza son las probabilidades.
Parece que conoces estas probabilidades. Aunque no siempre y estén lejos de 1,0, pero al menos más de 0,5 es algo.
Ninguna IA, ninguna red neuronal sabe exactamente lo que va a pasar mañana.
¿Por qué? Porque estas probabilidades, a menos que se basen en factores puramente subjetivos y puedan formalizarse, pueden alimentar a la IA y a las redes neuronales y recibir una previsión. Puede que no sea absolutamente preciso, pero da una cierta ventaja estadística.
Aunque estas probabilidades pueden ser utilizadas para su propósito y sin IA y NS. La cuestión es si existen realmente o es un espejismo. En qué se basan me da miedo preguntarlo. )
Sigo interesado en los resultados. Acabo de descubrir otra empresa de corretaje, que está luchando con el arbitraje en las cuentas demo. Le mostraré los resultados de la demostración, que son inesperadamente altos para la ejecución del mercado. Mi saldo creció de 10 a 104 mil durante 2 días. La cuenta se abrió exactamente a las 22:43 de anteayer según la hora de su servidor. La declaración se ha grabado hoy a las 22:48 MSK, la hora de su servidor es las 20:48.
No estoy seguro de por qué haces esto. Si la CC es tan pobre y/o codiciosa que no puede permitirse comprar un plugin para comprar transacciones de arbitraje, ¿realmente crees que te permitirá retirar al menos cien libras ganadas en el real, en estas transacciones? Creo que es una pérdida inútil de tiempo y esfuerzo.
Concedido. Aunque en algunos casos se pueden hacer predicciones.
Parece que conoces estas probabilidades. Puede que no sean siempre 1,0, pero al menos más de 0,5 es algo.
¿Por qué? Porque estas probabilidades, por supuesto, si no se basan en factores puramente subjetivos y se pueden formalizar, se puede alimentar a la IA y a las redes neuronales y obtener una previsión. Puede que no sea absolutamente preciso, pero da una cierta ventaja estadística.
Aunque estas probabilidades pueden ser utilizadas para su propósito y sin IA y NS. La cuestión es si existen realmente o es un espejismo. En qué se basan me da miedo preguntarlo. )
Mañana el día de hoy será historia. Mañana sabremos exactamente lo que ha pasado hoy. De ello se deduce que podemos suponer que no va a pasar nada y construir una previsión con cierta probabilidad sobre eso.
Es cierto que no todas las ST se basan en este principio. Hay muchas variantes para la creación de TS.
Aleksey Stepanenko busca posibilidades para construir la ST sobre la mítica tendencia. Y no hay ningún razonamiento especial que explique cuál es exactamente la tendencia).