L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1455

 
Maxim Dmitrievsky:

Argomento interessante btw... Voglio imparare a modellare i salti in modo da poterli sottrarre dal modello in seguito

http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/

Alcune lacune si verificano in punti ovviamente non casuali nel tempo (apertura della sessione, per esempio) ed è difficilmente possibile modellarle con un processo di Poisson.

 
Aleksey Nikolayev:

Alcune lacune si verificano in punti chiaramente non casuali nel tempo (apertura di una sessione, per esempio) ed è improbabile che siano modellate da qualche processo di Poisson.

Non ho ancora capito come usano tutto questo nella vita reale. Hanno costruito alcuni grafici, hanno dato un'occhiata e poi? )

diciamo che voglio fare una serie normale da una serie di coda, dove dovrei aggiungere/rimuovere questi salti in modo che si ottenga qualcosa di simile a quello iniziale, e che abbia un valore in futuro

 
Maxim Dmitrievsky:

Non ho ancora capito come usano tutto questo nella vita reale. Hanno fatto alcuni grafici, li hanno guardati, sono stati felici, e poi? )

Supponiamo che io voglia fare una serie normale da una serie di coda, dove dovrei aggiungere/rimuovere questi salti per ottenere qualcosa di simile a quello iniziale, e che avrebbe valore in futuro?

Una possibile opzione è che la componente continua abbia una tendenza e i salti no, ma distorcano la media semplice degli incrementi. Nel quadro di questo modello, si potrebbe probabilmente cercare in qualche modo di eliminare la loro influenza sulla determinazione della tendenza (stima del parametro mu).

 
Aleksey Nikolayev:

Una possibilità è che la componente continua abbia una tendenza e i salti no, ma distorcano la media semplice degli incrementi. In questo modello, potremmo probabilmente provare a rimuovere la loro influenza sulla rilevazione della tendenza (stima del parametro mu).

Le "impennate" dei prezzi verso l'alto e/o verso il basso possono essere definite più o meno allo stesso modo di qualsiasi altro tipo di movimento (pullback/superamento/crescita/inversione, ecc.)

 

Almeno da qualche parte il modus operandi funziona.


Ho script java in esecuzione in Chrome

File:
 
Problemi sessuali?
 

Se lo zigzag è così ben previsto, cerchiamo di capire come scambiarlo bene.
Guardato di nuovo l'articolo https://www.mql5.com/ru/articles/1103

Lì un trade si apre all'inizio di una barra e si chiude all'inizio della barra successiva e "senza tener conto di spread, slippage e altre reali delizie del mercato".

Ho messo insieme il grafico del saldo (sopra) e del prezzo (sotto):


Tutta la crescita dell'equilibrio si è verificata in 2 ginocchia dello zig-zag. Forse NS ha trovato questa soluzione - se il prezzo si muove in una direzione 50-100 pts, allora anche ZZ sta prevedendo nella stessa direzione. Cioè ottiene un buon ritardo, come nei semplici flap. Il fatto che NS stava sbattendo tutto in una direzione - è visibile dalla coincidenza di momenti di piccole inversioni e diminuzione dell'equilibrio allo stesso tempo.

Su queste due mosse forti il NS ha funzionato. Nei piccoli movimenti, secondo lo stesso algoritmo, il commercio è in buona perdita. E quanto presto si ripeterà un movimento così forte - nessuno lo sa.

Nei miei esperimenti ho provato ad addestrare il modello non su zigzag ma su TP/SL. Il risultato è stato 50/50%.
Ma non sono così sicuro che dovrei provare con ZZ. È molto simile al trading grafico e non è redditizio come sapete.

Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
Третье поколение нейросетей: "Глубокие нейросети"
  • www.mql5.com
Нейросети второго поколения Глубокое обучение Практические эксперименты Программная реализация (индикатор и эксперт) Введение В статье будут рассмотрены основные понятия по теме "Глубокое обучение" (Deep Learning), "Глубокие нейросети" (Deep Network) без сложных математических выкладок, как говорят, "на пальцах". Будут проведены эксперименты с...
 
elibrarius:

Se lo zigzag è così ben previsto, cerchiamo di capire come scambiarlo bene.

Con tutto il rispetto state dicendo delle sciocchezze, potete "prevedere" per esempio uno dei chip o una combinazione lineare di essi, tutto "prevederà bene", ma a cosa serve? Con ZZ è lo stesso, in ZZ il valore di direzione contiene un grande mix di Momentum (mov) da chip, in questo o quel modo, è previsto, NON IL FUTURO, in questi 65% tutto il 65% è da mix di passato, non c'è nemmeno quel 2-3% che può essere raschiato con qualche mano a mano dai dati ordinari, ma fresco per articolo o vendita grail a babbeo. Meglio dimenticare ZZ.

PS Ho sentito un algotrader sul lavoro presumibilmente con ZZ, che a prima vista potrebbe essere vero, ma fino a quando il SB non è testato, non può dire con certezza, in generale l'idea era quella di prendere l'obiettivo per il prossimo punto ZZ valore DOPO l'ultimo fiore. Per esempio, se abbiamo un numero di 100 ritardi e ZZ chits, allora i chits saranno {6,7,8,9,10} e ZZ Target nel punto dopo l'11° sta cercando un ginocchio e la prossima direzione della gamba ZZ, quindi la direzione precedente non importa quanto sia lunga, sarà mescolata con quella precedente. Vuoi controllare e fammi sapere cosa viene fuori sul SB, forse controllerò anche io, se posso.

 
La neuronica nella rappresentazione fisica - video al link.
 
è una scheda Galton, non una scheda neuronale. Lo insegnano a scuola.