L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 357
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Vous pouvez voir un modèle cyclique.
Décomposez-la en Fourier (en R, cela prend 2-3 lignes), tracez-la, et vous ne verrez aucune cyclicité. C'est un spectre lisse.
Essayez la fonction d'autocorrélation. Encore un silence, mais ça devrait ressortir s'il y a un modèle cyclique.
Décomposez-la en Fourier (en R, cela prend 2-3 lignes), tracez-la, et vous ne verrez aucune cyclicité. C'est un spectre lisse.
Essayez à nouveau d'utiliser la fonction d'autocorrélation, mais elle devrait apparaître si le comportement cyclique est présent.
Je pense que je peux enseigner au Service national des statistiques à la fois, alimenter plusieurs périodes différentes avec ces histogrammes. Il tiendra compte des variations plus grandes et plus petites, les grandes seront une composante de la tendance et les petites - un signal pour l'entrée.
Et ensuite convertir les signaux en tenant compte des graphiques actuels et de leur relation à bollinger. La méthode de l'expérimentation scientifique, en bref
Avec une période de foyles 1, ce sera comme ça :)
Et vous pouvez voir un modèle cyclique
Rangée stationnaire. Et les émissions sont retirées - procédure standard
essayer de prendre en compte les émissions aussi, LSTM est censé être capable de gérer
Je pense que pour enseigner NS à la fois, alimentez plusieurs périodes différentes avec ces histogrammes, il prendra en compte à la fois les changements plus grands et plus petits, les grands seront une composante de la tendance et les petits seront des signaux pour entrer.
Et ensuite convertir les signaux en tenant compte des graphiques actuels et de leur relation à bollinger. Pour résumer, il s'agit d'une règle empirique
Quelqu'un connaît-il la réponse à la question suivante : comment les NS traitent-ils les entrées non stationnaires ?
mauvais ? )
Quelqu'un connaît-il la réponse à la question suivante : comment les SN traitent-ils les entrées non stationnaires ?
J'aimerais, avant d'enseigner la NS, la modéliser, voir si elle a un intérêt. La formation sera alors plus adéquate.
Tout est clair ici, les extrema annoncent un renversement, surtout les courts, une série antipersistante est évidente - un nouveau pic est suivi d'un nouveau creux (dans l'indicateur avec une petite période).
La situation inverse est celle d'un indicateur avec une période plus longue, la série semble persistante, un nouveau maximum est suivi d'un nouveau maximum, c'est-à-dire que vous pouvez identifier les tendances longues, en même temps, la série est stationnaire et vous pouvez trouver (approximativement) la fin des tendances.
J'ai lu beaucoup de livres, n'est-ce pas ?
Algorithme de travail : nous définissons la tendance et travaillons en fonction d'elle, en effectuant des entrées sur les séries d'anti-perte, pour augmenter la probabilité de gagner. En même temps, si l'indicateur avec une grande période est proche des extrémités de la moyenne, nous changeons les entrées du trade à l'opposé, si la tendance commence à changer.Tout est clair ici, les extrema signalent un renversement, surtout pour les périodes courtes, une série antipersistante est présente - un nouveau pic est suivi d'un nouveau creux (dans l'indicateur avec une petite période).
Le contraire est le cas avec un indicateur de longue période, la série semble persistante, un nouveau sommet est suivi d'un nouveau sommet, c'est-à-dire qu'il est possible d'identifier des tendances longues, en même temps la série est stationnaire et on peut trouver (approximativement) la fin des tendances.
J'ai lu beaucoup de livres, hein ?
(Cool.) C'est quoi l'anti-persistance ?
un nouveau sommet (probablement un creux) est suivi d'un nouveau sommet - oui, je suis passé par là aussi, les graphiques sont tous familiers. Vous simulez - et il n'y a rien là - vide. Peut-être aurez-vous de la chance.