L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1767
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Nella cartella DOC 7zFormat.txt da guardare. L'aiuto è necessarioMaxim Dmitrievsky, se non sei troppo pigro))))
Che cos'è? Ho un codice per determinare l'entropia di una serie e un link all'articolo
No, questa è roba alta, qui sotto. Dovete estrarre le parti compresse da un file di archivio e decomprimerle di nuovo con riferimento al tempo.
Quindi toglie pezzi casuali dove l'entropia è più bassa... quindi che senso ha archiviare?
lo scopo non è chiaroCosì si tolgono pezzi casuali dove l'entropia è più bassa... quindi che senso ha archiviare?
lo scopo non è chiaroSe non conosci il numero esatto di punti, puoi calcolare la differenza tra i valori indicati e le quotazioni reali. Questi dati sono trasmessi dagli scambi. Tutto senza eccezione e importante .... Ho capito che questo strumento scrive la storia da solo o si può estrarre dalla copia?
Sì scrive (scrive) i dati OI (volumi di sessione aperti, vetro), che non vengono salvati. E ci sono zecche nella storia, non c'è bisogno di scriverle, qualsiasi indicatore può disegnare tutti questi accordi. Ho anche imposto l'equilibrio delle offerte direttamente sul prezzo, anche questo ha funzionato molto bene (divergenza). Se guardo le statistiche posso vedere la differenza tra i due indicatori.
Ho intenzione di tornare a NS mentre sto ancora facendo il lickety-split. Il principio di base del mio TS sarà molto probabilmente basato sul modello principale dei mercati finanziari. Qual è? "Il finmarket si libera dei modelli, delle tendenze". Per questo motivo è molto difficile da prevedere, dato che la maggior parte dei ricercatori/ricercatori cerca di trovare modelli statisticamente (poi estrapolando), o semplicemente giocando in una prevedibile finestra temporale fluttuante. Sul secondo: Cotier disegna le forme visive che vediamo con i nostri occhi. Se nel prossimo futuro vediamo l'inizio di una ripetizione di queste figure (uniformità, uno "schema"), ci aspettiamo inconsciamente che questa "tendenza" continui. Queste possono essere figure che il nostro bio-NS ha memorizzato (tutti i tipi di teste, spalle, W, M, tendenze, pullback, qualsiasi cosa - in breve "modelli"). Cioè la mia idea principale: il segno di aggancio è la vicinanza di modelli visivamente simili, dove l'inizio del successivo "stesso modello" è l'aggancio. Se c'è un buon "bocconcino", il cotier viene spostato contro il pesce più povero. Cioè il modello può continuare ad essere disegnato correttamente se non c'è un volume reale (di pesci). Guardate questi grafici disegnati, in alcuni punti questa cattura è chiaramente visibile...
Il principio di un TS intelligente dovrebbe probabilmente prendere in considerazione questo modello. Per determinare le forme (modelli) più ricorrenti (e memorabili per noi) la rete neurale SOM è adatta, perché può classificarle in modo indipendente. Inoltre lavoriamo con la finestra del grafico fluttuante, classifichiamo i "modelli" in arrivo, la loro ricorrenza, stimiamo la probabilità di abboccamento.
In generale, usciamo dall'acqua e prendiamo una canna da pesca in mano :) Queste sono le idee. Lavorerò in questa direzione...
C'è un umorismo del genere. Un maresciallo chiede a un soldato. Qual è la differenza tra la luna e il sole. Il soldato inizia a spiegare che il sole è una stella e così via. Il guardiamarina lo interrompe con la parola "bugger" e dice che il sole splende di giorno e la luna di notte. Noi, come commercianti, non siamo interessati a tutte le regolarità, ma solo a quelle che possiamo utilizzare per fare soldi. Ecco un modello su notizie importanti, ci sarà un forte movimento di prezzo. Ma questo modello non è di alcuna utilità per noi. Ci sarà un movimento, ma non sappiamo da che parte andrà. A volte il prezzo va non solo contro le notizie, ma anche contro il senso comune. Ma io uso questo modello, come molti commercianti, ma non voglio perdere soldi. Esco dalle posizioni o non apro prima delle notizie. Non riesco a trovarlo, metti giù una cassa di buon whisky, ti aiuto io.
Sì scrive (scrive) i dati OI (volumi di sessione aperti, vetro), che non vengono salvati. E ci sono zecche nella storia, non c'è bisogno di scriverle, qualsiasi indicatore può disegnare tutti questi accordi. Ho anche imposto l'equilibrio delle offerte direttamente sul prezzo, anche questo ha funzionato molto bene (divergenza). Se prendo in considerazione la differenza tra due mercati (ad esempio, Mosca e San Pietroburgo), avrò bisogno di almeno due indicatori per analizzarli.
Ho intenzione di tornare a NS mentre sto ancora facendo il lickety-split. Il principio di base del mio TS sarà molto probabilmente basato sul modello principale dei mercati finanziari. Qual è? "Il finmarket si libera dei modelli, delle tendenze". Per questo motivo è molto difficile da prevedere, dato che la maggior parte dei ricercatori/ricercatori cerca di trovare modelli statisticamente (poi estrapolando), o semplicemente giocando in una prevedibile finestra temporale fluttuante. Sul secondo: Cotier disegna le forme visive che vediamo con i nostri occhi. Se nel prossimo futuro vediamo l'inizio di una ripetizione di queste figure (uniformità, uno "schema"), ci aspettiamo inconsciamente che questa "tendenza" continui. Queste possono essere figure che il nostro bio-NS ha memorizzato (tutti i tipi di teste, spalle, W, M, tendenze, pullback, qualsiasi cosa - in breve "modelli"). Cioè la mia idea principale: il segno di aggancio è la vicinanza di modelli visivamente simili, dove l'inizio del successivo "stesso modello" è l'aggancio. Se c'è un buon "bocconcino", il cotier viene spostato contro il pesce più povero. Cioè il modello può continuare ad essere disegnato correttamente se non c'è un volume reale (di pesci). Guardate questi grafici disegnati, in alcuni punti questa cattura è chiaramente visibile...
Il principio di un TS intelligente dovrebbe probabilmente prendere in considerazione questo modello. Per determinare le forme (modelli) più ricorrenti (e memorabili per noi) la rete neurale SOM è adatta, perché può classificarle in modo indipendente. Inoltre lavoriamo con la finestra del grafico fluttuante, classifichiamo i "modelli" in arrivo, la loro ricorrenza, stimiamo la probabilità di abboccamento.
In generale, usciamo dall'acqua e prendiamo una canna da pesca in mano :) Queste sono le idee. Lavorerò in questa direzione...
Per confutare la teoria secondo la quale è possibile determinare i modelli con un archivista. O per confermare. Anche se hai ragione, tireremo fuori le tendenze piatte e vedremo che l'archiviatore le determina, ma cosa ci darà in termini di previsioni.... L'archiviatore lavora sulla storia))))
Ehhhh come è iniziato bene)))) entropia, regolarità)))) regolarità si è appena rivelata sbagliata, va bene, comprimiamo solo lo stesso colore, la stessa frequenza, gli stessi incrementi)))) E infatti, prima l'archiviatore trova una zona con gli stessi valori e solo dopo li comprime. Merda.... E stiamo cercando i modelli sbagliati. Oggi ho letto quello di Panchin))) Con straordinaria facilità confondiamo l'insignificanza e la profondità ))))))