L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 323
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Ho visto pubblicazioni per EURUSD su M1.
Bisogna guardare il rugarch
Ci sono molti di questi GARCN. Hanno tre gruppi di parametri: il modello stesso, il tipo di media e il tipo di distribuzione dei residui. Per ciascuno dei tipi di parametri, gli ultimi sbirciatori. Il detrending è discusso sopra. Quindi in GARCH detrendiamo usando ARFIMA, cioè con differenziazione frazionaria (Hurst).
Sono in procinto di farlo proprio ora.
Funzione Autocorr M1. La finestra è di 60m.
È fantastica). A +/-1m c'è già zero, o meglio un negativo molto debole. Le raccomandazioni del video, tuttavia, sono di fare la differenziazione e poi... Nel nostro caso, dopo la differenziazione non c'è altro che rumore.
Sono in procinto di farlo proprio ora.
Funzione Autocorr M1. La finestra è di 60 metri.
È fantastico). A +/-1m c'è già zero, o meglio un negativo molto debole. Le raccomandazioni del video, tuttavia, sono di fare la differenziazione e poi... Nel nostro caso, dopo la differenziazione non rimane altro che rumore.
che dire di 6000 m? il rumore non è rumore, ci dovrebbero essere mini cicli, in teoria, un giorno saranno periodici, e il giorno dopo no.
e se fosse 6000 m?
È tutto uguale. Funzione Delta, però).
Se c'è una correlazione nella direzione dei conteggi precedenti, dovrebbe venire fuori. Ma non è così. Non c'è. Se ci sono cicli, ci dovrebbe essere anche una correlazione significativa, perché diversi campioni adiacenti in questo caso sono interdipendenti, e il picco dovrebbe espandersi, anche se i cicli stessi non vengono rilevati.
SZZ La finestra è scorrevole, cioè l'intero campione è di ~52000 campioni.
È tutto uguale. Funzione Delta, però).
Se c'è una correlazione nella direzione dei conteggi precedenti, dovrebbe venire fuori. Ma non è così. Non è così. Se ci sono dei cicli, ci dovrebbe essere anche una correlazione significativa, poiché diversi campioni adiacenti in questo caso sono interdipendenti.
SZW La finestra è scorrevole, cioè l'intero campione è di ~52000 campioni.
triste :)
Che ne dici di usare rsi autocorre? O un oscillatore più morbido. L'rsi, tra l'altro, non è molto dipendente dalla pendenza del trend - ho cambiato la pendenza dei grafici e ha mostrato approssimativamente lo stesso come nell'originale
e inoltre, come opzione, volevo provare questo https://www.mql5.com/ru/articles/1472
Sembra ciclico. si potrebbe infilare direttamente in ns o provare con l'autocorrelazione. E ha una capacità di previsione migliore dell'rsi, secondo me. Ed è già multivaluta, tra l'altro, cioè dipende da un paniere di coppie di valute, non da quella corrente.
L'unica cosa di cui hanno bisogno è riscriverlo su MT5
triste :)
Che ne dici di usare un asse di autocorrelazione? O un oscillatore più liscio. Rci, a proposito, non dipende realmente dalla pendenza del trend - ho cambiato la pendenza dei grafici e ha mostrato gli stessi risultati dell'originale
Ho già considerato qualcosa in questo senso. La funzione autocor rifletterà solo il periodo della RSI stessa. Contando per MA, ci sarà un periodo di lisciatura MA, ecc. Il che è naturale. Cioè, non avrà niente a che fare con il mercato.
Onestamente, non vedo nulla nei cluster che differisce fondamentalmente dallo stesso MAH. Imho, naturalmente, ma le stesse uova di profilo.
Sono in procinto di farlo proprio ora.
Funzione Autocorr M1. La finestra è di 60 metri.
È fantastico). A +/-1m c'è già zero, o meglio un negativo molto debole. Le raccomandazioni del video, tuttavia, sono di fare la differenziazione e poi... Nel nostro caso, dopo la differenziazione non c'è altro che rumore.
No, non funziona così.
Devi guardare il kotir e prendere gli strumenti per risolvere i problemi che hai individuato.
1. La quotazione iniziale NON è stazionaria - media variabile. I ritardi + le deviazioni dalla tendenza possono facilmente prosciugare il deposito.
Ci sono due modi di procedere:
2. Rimuovere la tendenza: media = const
3. Guardate il risultato. Più precisamente, guardate il residuo.
3.1 Se il residuo è stazionario, il modello ARMA. Ci sono queste serie, ma molto raramente.
3.2 Se il residuo NON è stazionario, allora differenzia di nuovo. Modello ARIMA. Le righe per questo modello sono più frequenti, ma ancora molto rare.
4. Guardando il residuo e modellando GARCH.
In realtà è molto più complicato.
Ho già considerato qualcosa in questo senso. La funzione autocor rifletterà solo il periodo della RSI stessa. Contando per MA, ci sarà un periodo di lisciatura MA, ecc. Il che è naturale. Cioè, non avrà niente a che fare con il mercato.
Onestamente, non vedo nulla nei cluster che differisce fondamentalmente dallo stesso MAH. Naturalmente, questo è imho, ma è lo stesso uovo nel profilo.
Bene, e l'ultima opzione - per formare lo spargitore, grazie metaquotes presto promettono feed personalizzati dove è possibile costruire tutti i tipi di strumenti utilizzando strumenti standard
sugli stessi titoli o indici
No, non funzionerà così.
Dobbiamo guardare il preventivo e selezionare gli strumenti per risolvere i problemi identificati.
1. la quotazione iniziale NON è stazionaria - una media variabile. possiamo fare trading di tendenze, ma non possiamo distinguere una correzione da un'inversione. Un ritardo + deviazioni dalla tendenza può facilmente prosciugare il deposito.
È comprensibile. Tuttavia, se cominciamo ad applicare tutto ciò che è stato menzionato sopra a un processo di Wiener (passeggiate casuali), vedremo tendenze, inversioni, flats, e al diavolo - è stato provato prima). Calcoleremo tutti i tipi di regressioni. (Ma non servirebbe a niente). E, come scrivevano gli stessi Wiener o Feynman, prima di risolvere un problema, è bene scoprire se ha una soluzione.
Per fare questo, prima di tutto, è necessario trovare eventuali relazioni di correlazione stabili (la loro esistenza), e poi costruire modelli. È così che sembra.
Tuttavia, finora c'è silenzio.
Recentemente ho fatto un esperimento come questo. Ad ogni punto della serie temporale ho costruito una regressione polinomiale per il periodo precedente, e ho visualizzato solo l'ultimo punto. Il calcolo è lungo, circa 8 ore, non ho salvato nulla e non posso mostrarlo. Solo a parole. Probabilmente lo mostrerò più tardi, su un pezzo.
Quindi, ciclicamente c'è una piega nella linea di regressione, dopo di che c'è di nuovo una linea liscia. Devo dire che non capisco perché questo accada, ma possiamo supporre che in prossimità di questi punti la statistica della serie temporale cambi a passi da gigante.
PS ha trovato un pezzo del grafico.
Ignorate gli outlier (non so da dove vengano, forse i coefficienti del polinomio sono fuori scala). Purtroppo non posso combinare questo particolare grafico con la serie dei prezzi.
Recentemente ho fatto un esperimento come questo. Ad ogni punto della serie temporale ho costruito una regressione polinomiale per il periodo precedente, e ho visualizzato solo l'ultimo punto. Il calcolo è lungo, circa 8 ore - non ho salvato nulla, quindi non posso mostrarlo. Solo a parole. Probabilmente lo mostrerò più tardi, su un pezzo.
Quindi, ciclicamente c'è una piega nella linea di regressione, dopo di che c'è di nuovo una linea liscia. Devo dire che capisco perché succede, ma si può supporre che in prossimità di questi punti la statistica delle serie temporali cambi bruscamente.
Cosa significa quando durante l'ottimizzazione genetica i risultati iniziano a diventare turbolenti? :) Il grafico dovrebbe migliorare con il tempo