Utilisation des réseaux neuronaux dans le trading. - page 9
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nous devons utiliser l'interpolation entre des échantillons discrets de la fonction de distribution F(n)
Oui, cela ressemble à cela... bien qu'en principe, vous pouvez vous passer de l'interpolation... mais cela ignorera complètement le volume du tick...
il y a une autre option : utiliser le mécanisme d'interpolation du testeur MT lui-même... il suffit de prendre un fichier .fxt... il y a une séquence de ticks là-dedans... je ne me souviens pas exactement : est-il techniquement possible d'ouvrir le fichier généré et de passer d'une manière ou d'une autre cette séquence au réseau (ou à un simple expert)... mais il semble possible de penser à quelque chose... il faut juste générer un nouveau fichier .fxt à chaque fois, mais si le volume de l'échantillon est petit, je pense que la vitesse sera acceptable...
mais en général, Neutron, tu ferais mieux de rester en dehors de ces tics... pourquoi avons-nous besoin d'une telle précision... un échantillonnage d'une minute est suffisant pour nous... nous avons juste besoin de "boucher" les trous dans les données...
SZZ... et de toute façon, je ne comprends toujours pas de quoi nous parlons... si vous avez déjà la fonction de distribution F(n), je ne comprends pas vraiment de quels rapports discrets vous parlez... (je parle de "mon" truc - la fonction de prix par rapport au temps :))
Je ne comprends pas ce que parler de discrétisation de la valeur peut signifier quand on considère des séries incrémentales...
Exemple de discret : le nombre de trades avant un profit de 150 pips, c'est-à-dire que dès que vous obtenez >=150 pips, le compte recommence. Donc dans un tel échantillon il peut y avoir les nombres 1,2,3,4,...8,...100... mais pas 12,3 ou 2,7.
Si vous regardez la fourchette de prix elle-même - difficile de dire s'il s'agit d'une valeur discrète ou non, plutôt discrète...
Neutron, pouvez-vous s'il vous plaît m'envoyer l'échantillon avec lequel vous travaillez, juste 1 ou 2 lignes qui doivent être alignées ? juste pour que je ne comprenne pas avec quoi vous travaillez...
à temps continu selon Shiryaev est simplement une chaîne de Markov à temps continu...
il n'a pas du tout soulevé la question de la discrétisation du prix... c'est-à-dire qu'en fait, le prix doit toujours être considéré comme une valeur continue !
Neutron, pourriez-vous m'envoyer l'échantillon avec lequel vous travaillez, juste 1 ou 2 lignes qui doivent être alignées ? Juste pour que je ne comprenne pas avec quoi vous travaillez...
S'il vous plaît.
Le fichier contient une variable aléatoire distribuée de manière exponentielle. La tâche consiste à en tirer une densité de distribution uniforme et à montrer la voie. Vous ne pouvez pas étirer les cannelures. Tout le traitement se fait sous forme discrète uniquement.
Oui, cela fait-il une différence de savoir où je l'ai eu ? - Je l'ai généré dans Matcad. Ce n'est pas le problème, le problème est que je ne comprends pas ce qui se passe !
Regardez, on prend une série temporelle (TP) arrondie à des valeurs entières (comme le prix - discrétisation d'un pip entier) avec une distribution exponentielle (voir fichier ci-dessus) et on construit sa fonction de densité de probabilité (cercles rouges, image de gauche), puis on trace à travers ces points, par moindres carrés, un exposant de la forme y(x)=A*exp{B*x}. Maintenant, nous construisons la fonction de distribution (PDF) pour la densité discrète et pour celle définie analytiquement (figure du milieu). Nous l'avons fait et essayons maintenant d'égaliser la distribution initiale en l'influençant avec la PDF discrète et celle donnée analytiquement (fig. de droite) :
Vous pouvez voir que dans les deux cas, il n'a pas été possible d'obtenir une distribution rectangulaire. C'est ce qui me préoccupe.
Cependant, si je configure BP avec la même distribution, mais sans arrondir les valeurs aux entiers (voir le fichier ci-dessous), l'image change :
Maintenant, pour la distribution approchée analytiquement, nous obtenons facilement la distribution de densité rectangulaire souhaitée (Fig. droite, cercles bleus), mais pour le cas discret, c'est encore mauvais (cercles rouges). La méthode ne fonctionne donc que pour une distribution de densité des incréments donnée analytiquement. Ou, comme d'habitude, je rate quelque chose ! En bref, vous ne pouvez pas lisser la distribution avec un mouvement facile, vous devez pré-étirer les cannelures sur l'initiale, et c'est un casse-tête.
En bref, il n'est pas possible d'aligner la distribution avec un mouvement léger, il faut pré-étirer les cannelures sur l'initiale, et c'est un casse-tête.
>>Oui, c'est facile. Approximation linéaire par morceaux de la distribution, puis redistribution en fonction de la zone.
écoute, Neutron, je n'arrive pas à comprendre ce que tu as sur l'axe des y dans la fonction de distribution ? quelques 5000, 10000... c'est quoi ?
Par définition, FR=intégral(de PR). C'est de là que viennent les milliers, c'est une somme commutative.
C'est facile.
Allez-y et montrez le "facile" pour un BP entier.
Oui, cela fait-il une différence de savoir où je l'ai eu ? - Je l'ai généré dans Matcad. Ce n'est pas le problème, le problème est que je ne comprends pas ce qui se passe !
Regardez, on prend une série temporelle (TP) arrondie à des valeurs entières (comme le prix - discrétisation d'un pip entier) avec une distribution exponentielle (voir fichier ci-dessus) et on construit sa fonction de densité de probabilité (cercles rouges, image de gauche), puis on trace à travers ces points, par moindres carrés, un exposant de la forme y(x)=A*exp{B*x}. Maintenant, nous construisons une fonction de distribution (PDF) pour la densité discrète et pour celle définie analytiquement (figure du milieu). Nous l'avons fait et essayons maintenant d'égaliser la distribution initiale en l'influençant avec la PDF discrète et celle donnée analytiquement (fig. de droite) :
Vous pouvez voir que dans les deux cas, il n'a pas été possible d'obtenir une distribution rectangulaire. C'est avec cela que je me débats.
Cependant, si je configure BP avec la même distribution, mais sans arrondir les valeurs aux entiers (voir le fichier ci-dessous), l'image change :
Maintenant, pour la distribution approchée analytiquement, nous obtenons facilement la distribution de densité rectangulaire souhaitée (Fig. droite, cercles bleus), mais pour le cas discret, c'est encore mauvais (cercles rouges). La méthode ne fonctionne donc que pour une distribution de densité des incréments donnée analytiquement. Ou, comme d'habitude, je rate quelque chose ! En bref, la distribution ne peut pas être lissée par un mouvement facile, nous devons pré-étirer les splines sur l'initiale, et c'est un casse-tête.
Je ne comprends pas comment vous avez obtenu l'uniforme (Fig. 2, le fichier n'a pas regardé) ...
Et la notation analytique est différente ici, la loi de distribution est différente, très probablement Poisson...
Il y a encore un moyen de coder une valeur discrète pour qu'elle soit distribuée uniformément, mais je ne peux pas le faire sans maux de tête, je posterai des ressues plus tard ...
Non, vous ne pouvez pas faire ça avec un discret, seulement un continu...