L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1857
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mostrano immagini di ammassi di kamin e kochu, quindi non è chiaro
kmins
kohonen
guardando i prototipi, è abbastanza simile, anche se cosa ci si può aspettare con solo tre cluster
kmins
kohonen
se si guardano i prototipi, è abbastanza simile, anche se cosa ci si può aspettare con solo tre cluster
Amico, avrei dovuto ridimensionare i grafici, non riesco a vedere molto bene.
Cercherò di scrivere TC più breve, lo farò più tardi. Quindi sì, è simile... ma a livello di logica di trading ci possono essere alcune differenze
Controllare che i grappoli di kohonen ascendenti e discendenti non superino +-0,001 per la prima ora in una delle direzioni. E in generale (in media) il vettore del movimento dei prezzi è già chiaro dalle ore 1 (sarà diretto o invertito).
E si dovrebbe guardare per diverse coppie di ore vicine. È chiaro che da qualche parte sarà meglio e da qualche parte sarà peggio.
Devo cercare di scrivere il TS più breve, lo farò più tardi. Quindi sì, sembra così... ma a livello di logica di trading ci possono essere alcune differenze
Controllate che i cluster di cohonen ascendente e discendente non vadano oltre +-0.001 nella prima ora in una delle direzioni. E in generale (in media) il vettore del movimento dei prezzi è già chiaro dalle ore 1 (sarà diretto o invertito).
E dovreste guardarlo per diverse coppie di ore vicine. È chiaro che da qualche parte sarà meglio, da qualche parte peggio.
Intendi filtrare in base alle ore che puoi scambiare e alle ore che non puoi scambiare?
Intendi filtrare in base alle ore che possono essere scambiate e quali no?
Ci sono diversi cluster per diverse coppie di ore. Alcuni segnali sono diversi per 1-2 ore, altri per 5-6 ore. Alcuni di loro non sono affatto prevedibili
perché è tutto basato su cicli stagionali e clustering di volatilità. Le transizioni da una sessione all'altra sono interessanti e così via.
si può prendere più di 2 ore
e il perseptron dà risultati peggiori, ma più lisci
>>> clf.score(X_train, y_train)
0.7438271604938271
>>> clf.score(X_test, y_test)
0.7407407407407407
diversi cluster per diverse coppie di orologi. Alcuni segnali sono diversi per le ore 1-2 e altri per le ore 5-6. Alcuni non sono affatto prevedibili
perché è tutto basato su cicli stagionali e clustering di volatilità. Le transizioni da una sessione all'altra sono interessanti e così via.
È possibile prendere più di 2 ore
E se prendiamo segmenti di dimensioni disuguali, ma, diciamo, scomposti in ZZ?
Hai provato a selezionare più cluster e a prevedere binaricamente un certo cluster?
E se i segmenti non sono della stessa dimensione, ma, diciamo, scomposti in ZZ?
Hai provato con più cluster e con la previsione binaria di un cluster particolare?
il numero di cluster non influenza la qualità della classificazione
No, non mi piace la ZZ
il numero di cluster non cambia la qualità della classificazione
No, ZZ non fa per me.
Bravo Maxim, ti faccio una standing ovation per ZZ. ZZ è un vicolo cieco su tutti i fronti.... Sono serio. Provato più di una volta e tutto perché non ha valore sulla barra zero, anche se i tentativi di crearne uno sono stati incontrati con successo, ma solo nel NS.
Altrimenti Maxim è uno studio molto interessante. Penso che si possano fare le opzioni binarie in una volta sola con un tale sistema. Si chiederanno perché siete così previdenti. Non indovineranno nemmeno che sei dotato di un potente compagno che rompe i loro BO. ....
il numero di cluster non cambia la qualità della classificazione
no, zz non fa per me.
Molto interessante - devo provarlo, puoi scrivere il codice in python?
Molto interessante - devo provarlo, puoi postare il codice in python?
I modelli addestrati possono essere esportati nella metaquadro in una sola volta, come funzioni pronte all'uso. Un albero o una foresta
e lì si possono usare diverse strategie nel tester