NS + indicatori. Esperimento. - pagina 5
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Non ho questa comprensione e continuo a non averla. Prival, non accetto la tua ipotesi che si tratti di una specie di pre-intervallo (ti ricordi il picco di 200 punti sul cavo, che si fa con un tick?). Non si può prevedere, ma Fibami... penso che sia abbastanza probabile...
Perché, Mathemat, una rete neurale dovrebbe essere in grado di prevedere tali borchie? E in generale, qualsiasi TC, dovrebbe fare una cosa del genere? Ciò significa che il vostro requisito per un TS è quello di prevedere tutti i tick con precisione nel tempo e nella grandezza. È troppo da chiedere?
a klot
Vorrei davvero aiutarvi, visto che uso senza scrupoli la vostra libreria FFT e non ho nemmeno mandato una bottiglia di champagne per il nuovo anno. E a molti altri, che stanno cercando di costruire un sistema di trading (TS) basato su reti neurali, vorrei aiutare anch'io.
Vorrei commentare alcuni dei miei commenti in questo thread. Forse la mia conoscenza non è così antiquata e può essere utile. Da qualche parte nel 1987 stavo facendo una ricerca sulla creazione di un algoritmo che riconosce i carri armati. A quel tempo non c'erano pacchetti software così belli, e il computer 286 era una benedizione lontana. Così le idee, che ora vedo nell'Assemblea Nazionale, sono state studiate lì.
Uno dei più sorprendenti è Fain Reader, ciò che potrebbe davvero venire fuori da quegli algoritmi in tali compiti hanno lavorato abbastanza bene. Cioè, all'ingresso dell'algoritmo un'immagine fotografica (testo scannerizzato) è stata divisa in cluster, i bordi di queste macchie sono stati smussati e la nitidezza dell'immagine è stata migliorata, poi per la massima correlazione integrale questa macchia è stata assegnata a una classe di serbatoio, BMP, APC, KamAZ, ecc. Al Fain Reader è la lettera a, b, c, ecc.
Da allora ho avuto l'atteggiamento verso questi algoritmi"In effetti, alimentare NS semplicemente provando vari indicatori è quasi lo stesso che provare tutte le combinazioni conosciute di indicatori e vedere se qualcosa salta fuori. Tutto è determinato dall'architettura, da quello che c'è dentro. E l'input corretto è solo uno, è un flusso di citazioni. Tutto il resto è una trasformazione di questo flusso.
Un algoritmo non può essere universale per tutto in una volta, deve essere adattato per eseguire un compito specifico. E ha un solo ingresso, una foto (foglio scannerizzato). Provate a muovere il foglio durante la scansione e l'algoritmo si sgretola come un castello di carte. Questi algoritmi lavorano bene con oggetti stazionari e li riconoscono, cioè li assegnano a una certa classe a,b,c, ecc.
Possono anche essere in grado di rilevare (riconoscere) lo stato in cui ci troviamo ora (a, b, c, ecc.) ma non possono prevedere. Esso (l'algoritmo) non sa cosa farò nel prossimo minuto con questo foglio.
Come tutto questo si manifesta nel forex. NS può riconoscere lo stato in cui siamo ora e non ci dice cosa succederà tra 5 minuti. Trasformando l'intero flusso di dati, trova i picchi (bottom), costruisce una linea, aspetta che il prezzo arrivi di nuovo a questa linea (riconosce la situazione) e decide di giocare sul breakout di questa linea o su un rimbalzo. Allo stesso modo penso che NS possa riconoscere che siamo ad un certo punto (a.b.c. ...), ma non ci dice cosa fare dopo.
Ci vuole molto tempo per spiegare tutto. Secondo me, l'output di NS dovrebbe essere come questo 'Random Flow Theory and FOREX'.
E se si desidera utilizzare ancora il NS, poi dare all'ingresso della derivata di questo indicatore 'Optimized version of Kaufman's adaptive moving average AMA from wellx' e penso che hanno bisogno di un sacco (dovrebbe differire periodAMA nfast nslow G) fino a quando la 'maledizione della dimensionalità' non ucciderà (per non passare attraverso tutti in una riga, cercare di scegliere il più uncorrelated). Tornando ai serbatoi, non mi interessa dove si trova ora, ho bisogno di sapere dove sarà quando il guscio lo raggiungerà (dove le quotazioni saliranno o scenderanno dal punto di entrata nel mercato). Pertanto, è necessario analizzare il vettore velocità come si comporta.
Penso che molti di voi siano già arrivati a questa conclusione che è necessario applicare la MA e lo zigzag per entrare. Mi sembra che il MA prenda la derivata del MA e lo zigzag è punti in cui il vettore velocità cambia la sua direzione, quindi la derivata di questo indicatore dovrebbe funzionare.
Quindi va così. Forse vi ho ingannato e la mia conoscenza è obsoleta come quella di un dinosauro. E mi sbaglio sul fatto che il solo input è un flusso di citazioni (foglio di carta, foto) e dovrebbe essere di buona qualità. E usare NS per riconoscere una classe non ha senso.
Ma sto sinceramente cercando di aiutare.
un po' dalla parte dei carri armati. quando ero uno studente del terzo anno, ricordo di aver fatto il riconoscimento delle immagini, applicando vari filtri Kuwahara, vettorializzazione e pr..... e poi ns. poi ho trovato una soluzione. il compito era quello di riconoscere i volti sull'immagine. e poiché era stupido inviare l'intera immagine alla rete, mi sono limitato a una finestra. e la stessa rete neurale poteva ridimensionare la finestra e spostarla lungo due assi. Sembrava molto interessante, il tutto al lavoro. La vita è movimento. La vita artificiale, insomma. )) In seguito, sono venuti in mente algoritmi più avanzati. Ma non ha mai raggiunto il punto di attuazione.
Il giorno dopo cercherò di implementare qualcosa basato sui filtri con NS. Come no. mmm... Sì.
(x-ma(x,n))/(3*stdev(x,n)), ultimamente uso sempre questa formula. E, in realtà, vai avanti per la formazione, il controllo incrociato e l'OOS.
Capisco, grazie. E ho dato un'occhiata al tuo esempio. Risulta che la normalizzazione per formare -1 +1. Proverò a sperimentare la tua versione.
Ho dimenticato di fare un'altra domanda. Ho capito che stai usando NeuroShell DayTrader. Perché non sei soddisfatto di NeuroShell2? Lo chiedo perché ho NS2 versione 4.0, e non sono interessato ad altri pacchetti simili. Forse mi sbaglio? Cosa le piace personalmente di DayTrader?
Klot, esiste un tale suggerimento. Usate solo le differenze di prezzo. Cioè, si tiene conto solo del valore del prezzo. Cercate anche di usare intervalli di tempo. La maggior parte degli indicatori funziona solo con il prezzo. E non solo gli indicatori, ma la maggior parte dei commercianti usano i cambiamenti di prezzo nel mercato. Ma il prezzo è molto legato al tempo. Le versioni disponibili di indicatori per la ricerca di pattern (non solo Gartley) considerano principalmente solo il prezzo. In relazione a ZZ possiamo proporre l'uso di un tale parametro. Il numero di battute durante le quali il raggio ZZ è stato costruito.
È possibile utilizzare lo strumento Fibo Time. Cercherò di mostrare i grafici utilizzando Fibo Time su Onyx nel prossimo futuro. Più vicino al nuovo anno o dopo il nuovo anno.
Sono d'accordo, un intervallo di confidenza nel significato reale del termine non si adatta qui. Ma credo che Prival si riferisse più a un'analogia. Dopo tutto, infatti, il valore del prezzo (perché necessariamente Close?) è in questo intervallo. Ma il mo qui cambia, imho, quindi non c'è guadagno.
E ottenere un vero intervallo di confidenza almeno sulla barra attuale, per non parlare del futuro, sarebbe più che figo. In effetti, sarebbe una soluzione pronta al problema di costruire una strategia.
Sono d'accordo, un intervallo di confidenza nel significato reale del termine non si adatta qui. Ma credo che Prival si riferisse più a un'analogia. Dopo tutto, infatti, il valore del prezzo (perché necessariamente Close?) è in questo intervallo. Ma il mo qui cambia, imho, quindi non c'è guadagno.
E ottenere un vero intervallo di confidenza almeno sulla barra attuale, per non parlare del futuro, sarebbe più che figo. In effetti, sarebbe una soluzione pronta al problema della costruzione di una strategia.
Bene, sembra che i miei pensieri inizino a convergere. Ora guardate dallo stesso punto di vista (intervallo di confidenza) qui 'Serve un indicatore che rifletta il prezzo nel tempo di funzionamento'.
Prima di cercare altrove, vale la pena di risolvere i problemi di base, dopo tutto. Secondo me, ce ne sono due.
1. L'intervallo di confidenza è, dopo tutto, un'analogia. Il valore dell'intervallo di confidenza per i valori di prezzo sulla barra data non è noto a priori. Possiamo fare alcune previsioni a questo proposito, ma è già un elemento di TS e quindi deve essere sostanziato almeno ideologicamente. Dove sono? Il valore di High-Low cambia su ogni barra. Quindi qualsiasi previsione di questo "intervallo di confidenza" può essere fatta solo statisticamente. Sulla base di quali statistiche? Quali sono le sue proprietà? Forse queste statistiche possono essere collegate alla volatilità locale quale? Da dove viene? Come descrivere la sua dinamica? Come determinare l'Alto-Basso da esso? Ci sono idee classiche, ma forse ci sono idee più fruttuose?
2. Il valore High-Low su una barra del futuro è solo la metà. Se non c'è la possibilità di prevedere la dinamica di mo almeno con lo stesso livello di affidabilità, allora è tutto vanità e prendere il vento. Da qui la domanda: come prevedere la dinamica dei mo?