L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2072
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Ben fatto! Bel lavoro...
Ma a che serve, non ho usato reti neurali, ho cercato la parte più simile della storia e la ripetibilità è 50/50, ovviamente ci sono serie in cui coincide. Se attribuiamo più tempo ai modelli (come i prezzi) la ripetibilità sulla storia è praticamente nulla. La questione è se il movimento di 100 punti di prezzo per 20 minuti o 60 minuti è lo stesso o no.
Sembra anche che se usiamo non solo una linea di serie temporale ma anche due linee con varianti di eventi quando cerchiamo un periodo simile, la precisione è maggiore.
La domanda che segue è se un movimento di prezzo di 100 pips in 20 minuti o 60 minuti è lo stesso o no?
La velocità di formazione del segmento ZZ influenza fortemente il processo decisionale nei miei modelli.
Come si definisce la spalla lunga e quella corta?
Se è più del precedente in punti, è lungo.
Se è più in pip del precedente, allora è lungo.Capito, grazie. Quindi per la strategia dovrei considerare questa lunghezza per gli stop...
Capito, grazie. Quindi per la strategia dovremmo considerare questa lunghezza per gli stop...
La condizione: si è formato un nuovo ginocchio, la previsione = 'long', mettiamo uno stop dopo l'ultimo estremo e lo prendiamo nel punto dell'estremo precedente. (massimo se si compra, minimo se si vende).
A cosa serve?
Ti ho detto cosa potrebbe essere sbagliato ;)
Non ho usato una rete neurale, ho cercato la parte più simile della storia ripetibilità del 50/50
Se avessi usato una rete neurale non avresti trovato proprio nulla, avrebbe appianato il tutto e avresti guadagnato esperienza e intuito!
Quindi, la domanda è se un movimento di 100 punti di prezzo in 20 minuti o 60 minuti è lo stesso!
Tutto è relativo, dovremmo prima confrontare il modello con la volatilità.
Se usiamo nella ricerca del periodo simile non solo la linea della serie temporale ma anche due linee con varianti di eventi, la precisione è maggiore.
Beh, hai appena scritto sopra che se aggiungi una condizione (tempo) allora il modello non sarà trovato affatto. L'assioma: più condizioni ci sono nel modello, meno ce ne sono nella storia!
Nell'apprendimento automatico si chiama "la maledizione della dimensionalità" Wiki è la tua guida
10000 iterazioni. Se assumiamo che l'aspettativa=0, allora le deviazioni massime sono +-18000. Il tuo risultato è 28280, sembra essere un vero modello.
Nel peggiore dei casi il sistema inizierà a dare profitto dopo 2300 scambi.
Se calcolate semplicemente e prendete 4 sko come soglia, allora per 7345 trade 4 sko = 16120.
Ugh, così arrabbiato - indicatori identificati dalla consegna standard, che danno indicatore diverso nello stesso momento nel tempo, se sono stati eseguiti in diversi periodi nel tester - non so come sono contati, ma per l'apprendimento automatico sono pericolosi!
Questo include anche iAD() - probabilmente questi tipi di indicatori usano l'accumulo da tutta la storia, ma come sapete nel tester non c'è tutta la storia. In alternativa, modificate l'algoritmo per pulire l'indicatore una volta al trimestre, poi potrete imparare. È interessante che il modello fallisca su questi indicatori, gli piace qualcosa di loro...
Ho preso uno zigzag con un passo fisso. Condizione: si è formato un nuovo ginocchio, previsione = 'long', stop dopo l'ultimo estremo, prendere nel punto dell'estremo precedente con lo stesso estremo. (massimo se si compra, minimo se si vende).
Perché prendere il punto all'ultimo estremo? La correzione potrebbe essere stata del 50%, il che significa che dovremmo prendere uno stop a circa il 100% dall'intervallo precedente.
10000 iterazioni. Se assumiamo aspettativa=0, allora le deviazioni massime sono +-18000. Il tuo risultato è 28280, sembra davvero un modello.
Nel peggiore dei casi il sistema inizierà a dare profitto dopo 2300 scambi.
Se calcolate semplicemente e prendete 4 sko come soglia, allora per 7345 trade 4 sko = 16120.
Questi sono calcoli interessanti. Quindi, possiamo sviluppare la strategia, ma la cosa principale è capire come insegnarla...