L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2545
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Non negando le onde... Le onde sono secondarie, gli impulsi di notizie/eventi sono primari. Che si trasformano in onde. Ma è un problema di livello, quali saranno le onde di un sasso che vola lungo tale e tale traiettoria, con tale e tale peso e tale configurazione. Le onde dipendono da tutti e tre e non solo da tre parametri del ciottolo, ma anche da influenze esterne non solo sul ciottolo.
Così è.
Ed ecco come il machine learning può essere applicato alle notizie, alle voci e alle dichiarazioni dei politici).
Ho letto le sciocchezze del MoD qui per alcuni anni. È un thread divertente.
Scusate l'off-topic. Mi sono allontanato in silenzio.
Le cose stanno così.
Ed è così che il machine learning può essere attaccato alle notizie, alle voci, alle dichiarazioni dei politici).
Apparentemente solo di recente. Quando è andato da qualche parte il NS dovrebbe imparare a unirsi al movimento.
Apparentemente solo di recente. Quando va da qualche parte il NS dovrebbe imparare ad unirsi al movimento.
Allora l'intero svantaggio di MO è che NS dovrebbe rifiutarsi di imparare o essere molto ritardato come la maggior parte degli indicatori tecnici. Allora che senso ha imparare se non si adatta alle nuove realtà del mercato?
Non sono contro NS. Io stesso uso NS, ma senza addestramento. Io uso rapporti rigorosi. NS è usato come elemento in TS per confermare altre fonti di segnale. Si può-posso-non-posso aspettare.
Risultato di uscita in percentuale. In realtà questo è il potere del movimento direzionale. In questo modo è anche conveniente osservare l'inversione dell'onda o, come dicono alcuni, la tendenza. Questo approccio è disponibile per qualsiasi TF. L'addestramento e la riqualificazione dei NS non sono necessari, poiché il comportamento dei prezzi è identico in qualsiasi TF.
Allora l'intero svantaggio di MO è che NS deve o rifiutarsi di imparare o rimanere indietro di brutto come la maggior parte degli indicatori tecnici. Allora che senso ha imparare se non si adatta alle nuove realtà del mercato?
Non sono contro NS. Io stesso uso NS, ma senza addestramento. Io uso rapporti rigorosi. NS è usato come elemento in TS per confermare altre fonti di segnale. Si può, si può, si può, si può non aspettare.
Risultato di uscita in percentuale. In realtà questo è il potere del movimento direzionale. In questo modo è anche conveniente osservare l'inversione dell'onda o, come dicono alcuni, la tendenza. Questo approccio è disponibile per qualsiasi TF. L'addestramento e la riqualificazione dei NS non sono necessari, poiché il comportamento dei prezzi è identico in qualsiasi TF.
Ecco come puòsembrare facile il risultato.
Trovando situazioni simili nella storia, il MO riferirà che per esempio in 7 casi su 10 simili c'è stata una crescita. C'è un ritardo, ma non grande. MO ricorda quello che è successo e non aspetta che il MA giri. In generale, i modelli testa-spalla il MO troverà e suggerirà il risultato più probabile. Il problema è che otteniamo circa il 50/50 sui nuovi dati.
Bene, non avremo il tempo di seguire le notizie anche quando siamo seduti davanti al terminale. Di solito la notizia appare quando il movimento è già iniziato da qualche secondo.
Mi piace la definizione di "database basato su rete neurale" bene o foresta/busto.
Trovando situazioni simili nella storia, il MO riferirà che per esempio in 7 casi su 10 simili c'è stata una crescita. C'è un ritardo, ma non grande. MO ricorda quello che è successo e non aspetta che il MA giri. In generale, i modelli testa-spalla il MO troverà e suggerirà il risultato più probabile. Il problema è che otteniamo circa il 50/50 sui nuovi dati.
Bene, non avremo il tempo di seguire le notizie anche quando siamo seduti davanti al terminale. Di solito la notizia appare quando il movimento è già iniziato da qualche secondo.
Ho un dovere di prognosi sulla NS in generale.
Non ci si può aspettare che un NS con MO reagisca ad un cambiamento di prezzo istantaneo, perché il prezzo di mercato non è una perfetta onda sinusoidale. Addestrato su un dato non sarà più adatto per i nuovi dati, inoltre su un breve intervallo di tempo per un segnale.
A proposito, ultimamente la testa e le spalle non sono le stesse di 15 anni fa). Gli squali hanno imparato a catturare abilmente la liquidità su di loro. La vita scorre e tutto cambia. I peeps stanno diventando più furbi. Sono necessari nuovi modi e trucchi per guadagnare. Oggi è il trading a breve termine. Sto lavorando in quella direzione.
Ecco un paio di citazioni dall'articolo:
"La peculiarità dell'intelligenza artificiale è che la tecnologia non è in grado di navigare in situazioni nuove e non standard. Se si verifica una situazione anomala nel mercato, è improbabile che il modello suggerisca la migliore via d'uscita. La pandemia è un primo esempio di questo. L'Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico (OCSE)cita dati che, secondo un sondaggio dellaBanca d'Inghilterra, circa il 35% delle banche ha avuto un impatto negativo del modello AI basato sull'apprendimento automatico durante questo periodo. Ciò è dovuto principalmente al fatto che la pandemia ha causato il cambiamento di molti indicatori macroeconomici, che sono i parametri coinvolti nello sviluppo dei modelli.
Date queste caratteristiche dell'intelligenza artificiale, molte istituzioni finanziarie non le danno piena latitudine. Alla Sberbank, per esempio, l'AI non può controllare direttamente i robot di trading. Piuttosto, agisce come un assistente "intelligente" e dà al trader raccomandazioni su come configurare l'algoritmo di esecuzione. Detto questo, la decisione finale è sempre presa da un umano."
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"Grazie agli algoritmi, le operazioni possono essere eseguite automaticamente, con un coinvolgimento minimo del trader.Nel 2018, circa l'80% degli scambi nel mercato azionario statunitense è stato quasi interamente controllato dalle macchine, ciha dettoJupiter Asset Management. "
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NS non è ancora AI, ma già un elemento di essa, con problemi ancora più grandi nel commercio.
Ecco un paio di citazioni dall'articolo:
"La peculiarità dell'intelligenza artificiale è che la tecnologia non è in grado di navigare in situazioni nuove e non standard. Se si verifica una situazione anomala nel mercato, è improbabile che il modello suggerisca la migliore via d'uscita. La pandemia è un primo esempio di questo. L'Organizzazione per la cooperazione e lo sviluppo economico (OCSE)cita dati che, secondo un sondaggio dellaBanca d'Inghilterra, circa il 35% delle banche ha sperimentato un impatto negativo del modello AI basato sull'apprendimento automatico durante questo periodo. Ciò è dovuto principalmente al fatto che la pandemia ha causato il cambiamento di molti indicatori macroeconomici, che sono i parametri coinvolti nello sviluppo dei modelli.
Date queste caratteristiche dell'intelligenza artificiale, molte istituzioni finanziarie non le danno piena latitudine. Alla Sberbank, per esempio, l'AI non può controllare direttamente i robot di trading. Piuttosto, agisce come un assistente "intelligente" e dà al trader raccomandazioni su come configurare l'algoritmo di esecuzione. Detto questo, la decisione finale è sempre presa da un umano."
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"Grazie agli algoritmi, le operazioni possono essere eseguite automaticamente, con un coinvolgimento minimo del trader.Nel 2018, circa l'80% degli scambi nel mercato azionario statunitense è stato quasi interamente controllato dalle macchine, ciha dettoJupiter Asset Management. "
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NS non è ancora AI, ma già un elemento di essa, con problemi ancora più grandi nel commercio.
Qualcuno ha scaricato qualcosa di interessante, vale la pena perfezionarlo?
Forse c'è qualcosa nel confrontare la previsione di qualche componente principale con la componente effettiva nel futuro.
Ricordando la previsione stiamo confrontando la componente attuale con quella che "avrebbe dovuto essere" secondo la previsione di correlazione ...
Se la correlazione è forte, allora facciamo una specie di scambio...
Solo un'idea di dove andare.
Così, finché la correlazione tra la previsione e la realtà è forte, allora cerchiamo di credere alla previsione...
Previsione di SSA sulla seconda componente principale dalla media mobile, la prima eliminata Te detrendil
Forse c'è qualcosa nel confrontare la previsione di qualche componente principale con la componente reale nel futuro.
Così ricordando la previsione confrontiamo la componente attuale con quella che "avrebbe dovuto essere secondo la previsione" per la correlazione ...
Se la correlazione è forte, allora facciamo una specie di scambio...
Solo un'idea di dove andare.
Così, finché la correlazione tra la previsione e la realtà è forte, allora cerchiamo di credere alla previsione...
Previsione della seconda componente principale dalla media mobile, la prima eliminata Te detrendil
La domanda è in quanti casi la previsione funzionerà.
https://www.mql5.com/ru/forum/330111/page2#comment_16078211
https://www.mql5.com/ru/articles/318 (5 stima della precisione delle previsioni)