L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1006
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Prima di tutto, devi definire cosa intendi per frattali: un indicatore, come nella foto, o un modello matematico?
Se è un indicatore, allora su mcl4 puoi mettere 100 barre a sinistra e a destra, e conterà.
Ho scritto degli esempi prima, ovviamente il modello. Quello che avete nella foto è un frattale del fumatore.
Ho scritto degli esempi prima, ovviamente il modello. Quello che hai nella foto sono i frattali del fumatore
Beh, ci sono intere comunità che costruiscono linee di tendenza su di esse e fanno trading su di esse). Ma l'ho provato in un tester e so come stanno le cose).
Ah. Sì, ho ricordato qualcosa di Almazov lì).
Qual è il problema di automatizzare un algoritmo complesso come arim?
Ah. Sì, ho ricordato qualcosa di Almazov lì).
E qual è il problema di automatizzare un algoritmo complesso come arim?
Non è chiaro cosa automatizzare... se i modelli o le correlazioni
Ho deciso di provare una delle caratteristiche dei frattali - una sorta di autosimilarità.
Non so davvero cosa automatizzare... che si tratti di modelli o correlazioni
Ho deciso di provare una delle caratteristiche dei frattali - l'autosimilarità, ma non credo che funzionerà, ma ci proverò
Era da molto tempo che volevo fare una domanda. Supponiamo che io abbia un modello testa e spalle lungo 150 barre. Ho bisogno di trovare modelli simili, ma saranno trovati se il numero di barre è quasi lo stesso nel modello stesso e nel modello trovato. Come posso trovare il numero esatto di barre e produrre il numero medio di barre o qualcos'altro?
È da molto tempo che volevo chiederlo. Supponiamo che io abbia un modello testa e spalle lungo 150 barre. Ho bisogno di trovare pattern simili per storia, ma saranno trovati se il numero di barre è quasi lo stesso nel pattern stesso e nel pattern trovato. Come allontanarsi dal numero esatto di barre per cercarne una frequente e produrre la media per essa o qualcos'altro?
Non so, cambiare il modello più grande in modo casuale e portare il tutto più volte alla dimensione richiesta.
ah, si può fare anche con la convoluzione, ma non so comeNon so, possiamo sfoltire un modello più grande in modo casuale e poi portarlo più volte alla dimensione richiesta, quando la correlazione sarà migliore e prenderlo come copia (se non differiscono molto dal numero di barre)
Ah, si può fare con la convoluzione, ma non so comeHo pensato che sarebbe stato possibile raccogliere in aggiunta una collezione di storia e poi confrontare ogni modello.
Non capisco, chi è che Gramazeka1 si nasconde dietro il mio nome. Qual è l'accordo su......????
Scherzo, sono tutto ciò che... Я!!!!
Sono sicuro che molti conoscono il lavoro di Reshetov, ma nessuno ha compreso appieno il suo concetto. Uno dei punti del suo lavoro è attenersi all'assioma di Shepley. Francamente, devo ammettere che anch'io ci nuoto dentro, ma in parole povere, la somma dei coefficienti di peso del polinomio della rete è uguale a uno, o meno uno. Così il compito dell'ottimizzatore è di trovare i coefficienti della rete, che sono distribuiti in limiti da 0 a 1. Non è importante quale lunghezza è polinomiale, è importante che la somma dei coefficienti è uguale a uno e quando includiamo nella formazione qualsiasi segno non informativo assegniamo la risorsa dei coefficienti per esso (la risorsa è limitata da 0 a 1) a causa dei coefficienti del predittore informativo, rendendolo meno significativo. Ecco perché questo algoritmo è impegnativo per la pre-elaborazione dei dati. Meglio li puliamo, migliore sarà il risultato dell'allenamento e il funzionamento del modello sull'AOS in generale. Per quanto ne so, nessuno dei pacchetti e degli insiemi di reti in R usa l'assiomatica di Shepley. Da qui il risultato....
"Dovresti imparare a leggere i libri prima, non a bruciarli" Voglio dire che nessuno dei rappresentanti di questo thread si è preoccupato di entrare nell'essenza dell'opera. L'ha guardato superficialmente e l'ha buttato con successo in un cassetto della scrivania...... IMHO!!!!!
Questo è il punto... come sono fatte le conversioni lì, qualche esempio? Ci sono trucchi del kernel secondo me... e mi è venuto in mente che il mio algoritmo magico è molto carente.
Ora stavo pensando che in aggiunta potremmo costruire una collezione di storia e poi confrontare ogni modello, ci vorrebbe molto tempo, ma si conterebbe velocemente sugli indici.
La cosa divertente è che il modello può andare alla deriva così tanto che non sarai in grado di dire se è simile o no... dovrai fare delle trasformazioni affini per ognuno di loro.
E se il modello viene fatto galleggiare, allora anche tutto quello che viene dopo viene fatto galleggiare.
ed è abbastanza facile trovare la somiglianza a occhio... :) ecco perché non posso automatizzarlo
Misha, possiamo dare un'occhiata ai tuoi scambi? Al diavolo il segnale - ma mostratemi un paio di trade reali con commenti.
La cosa divertente è che il modello può diventare così fluttuante che non c'è modo di dire se è simile... devi fare trasformazioni affini per ognuno di loro.
e se il modello viene fatto fluttuare, allora anche tutto ciò che viene dopo viene fatto fluttuare.
Ho un caso simile.