L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3253
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https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes
Identificatore
Descrizione
PERIODO_CORRENTE
Periodo corrente
PERIODO_M1
1 minuto
PERIODO_M2
2 minuti
PERIODO_M3
3 minuti
PERIODO_M4
4 minuti
PERIODO_M5
5 minuti
PERIODO_M6
6 minuti
PERIODO_M10
10 minuti
PERIODO_M12
12 minuti
PERIODO_M15
15 minuti
PERIODO_M20
20 minuti
PERIODO_M30
30 minuti
PERIODO_H1
1 ora
PERIODO_H2
2 ore
PERIODO_H3
3 ore
PERIODO_H4
4 ore
PERIODO_H6
6 ore
PERIODO_H8
8 ore
PERIODO_H12
12 ore
PERIODO_D1
1 giorno
PERIODO_W1
1 settimana
PERIODO_MN1
1 mese
https://www.mql5.com/ru/docs/constants/chartconstants/enum_timeframes
Non potrò farlo così presto, più vicino alla sera, o l'altro giorno.
Overflow di memoria su TF piccoli. La memoria trabocca con 16 osu e un file di swap (swap su un mac) di 30 giga. C'è una matrice di correlazione 50k per 50k, per esempio.
Una matrice di 16 g diventerà di 4 g.
.
E tutti i calcoli vengono eseguiti nella RAM: è necessario aggiungerne altra. La memoria è oggi poco costosa.
Eseguite la quantizzazione? Lo scopo principale della quantizzazione è ridurre le dimensioni dei dati. Da 4 byte float a 1 byte uchar o char.
Una matrice di 16 g diventerà di 4 g.
.
Tutti i calcoli vengono eseguiti nella RAM: è necessario aggiungerne altra. La memoria è oggi poco costosa.
Non so come calcolare la correlazione
Non è così facile aggiungere memoria a un macbook). È ancora estremamente inefficiente per le serie temporali, devo rifarlo in qualche modo.
Soprattutto perché scenderò di un altro TF e avrò bisogno di 5 volte più risorse.
Sarà efficiente calcolare attraverso SQL?
Non so come calcolare la correlazione in seguito
Non è facile aggiungere memoria a un macbook) È ancora molto inefficiente per le serie temporali, devo rifarlo in qualche modo.
Soprattutto perché scenderò a un TF inferiore e avrò bisogno di 5 volte più risorse.Esiste una funzione di calcolo della doppia correlazione in alglib. Credo che basti cambiare tutte le variabili in char/uchar e tutto funzionerà. Ci sono decine di altre funzioni usate che devono essere rifatte. E da CMatrixDouble si passa ad array dinamici o a qualcos'altro.
//| INPUT PARAMETERS: |
//| X - array[N,M], sample matrix: |
//| * J-th column corresponds to J-th variable |
//| * I-th row corresponds to I-th observation |
//| N - N>=0, number of observations: |
//| * if given, only leading N rows of X are used |
//| * if not given, automatically determined from input |
//| size |
//| M - M>0, number of variables: |
//| * if given, only leading M columns of X are used |
//| * if not given, automatically determined from input |
//| size |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| C - array[M,M], correlation matrix (zero if N=0 or N=1) |
//+------------------------------------------------------------------+
static bool CBaseStat::PearsonCorrM(const CMatrixDouble &cx,const int n,
const int m,CMatrixDouble &c)
E se avete un programma fatto in casa, dovrete fare anche la quantizzazione, se non avete un pacchetto già pronto che lo faccia.
sarebbe efficiente leggere l'SQL?
Overflow di memoria su TF piccoli. La memoria trabocca con 16 osu e un file di swap (swap su un mac) di 30 giga. C'è una matrice di correlazione 50k per 50k, per esempio.
Perché hai bisogno di una matrice di correlazione?
C'è un modello, c'è una matrice di storia con cui confrontare il modello, qual è il problema?
Perché è necessaria una matrice di correlazione?
C'è un modello, c'è una serie di dati storici con cui confrontare il modello, qual è il problema?
Non c'è alcun modello, i modelli sono ricercati dalla matrice di correlazione.