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ANG3110 se non è un segreto come hai filtrato i dati lisciati o cosa?
Sì, l'ho smussato un po'. Uso diversi metodi di filtraggio. Nel caso mostrato nel grafico di previsione a 3 mesi, è stato utilizzato il filtro adattivo regressivo.
Questo è l'aspetto senza previsioni:
Ho usato una rete di regressione generale (GRNN) per costruire le immagini di cui sopra. Si tratta di una modifica della PNN probabilistica progettata per approssimazioni e previsioni. Qual è una variante di una stima abbastanza accurata della predizione della rete subito nella predizione? Descrivi qualcosa, sei già a pagina 2 accennando a qualcosa, ma non hai scritto una sola parola nel merito. Ho lavorato con quasi tutte le principali reti e penso che capire di cosa sto parlando non sia difficile.
Spero di continuare la conversazione quando i vostri impegni saranno diminuiti.
Nel caso mostrato nel grafico di previsione a 3 mesi, è stato applicato il filtro adattivo regressivo.
Il filtraggio sembra molto buono. Posso avere più informazioni sull'algoritmo di filtraggio?
Il filtraggio sembra molto buono. Posso avere maggiori dettagli sull'algoritmo di filtraggio?
Prendete 2 array a[] e b[]. Mettiamoci dentro Close[i]. Poi si prende un breve periodo di regressione lineare N e si corre in una direzione. Ad ogni passo successivo i dati vengono sommati. Poi si corre nella direzione opposta. Si fa la stessa cosa. E così via (una specie di lisciatura). Poi le corse in avanti e indietro sono sommate e mediate (a[i]+b[i])/2. aa e bb sono coefficienti di regressione lineare.
Si scopre che questo muving è eccessivo. È per questo che ha un bell'aspetto?
Si scopre che questo muving è eccessivo. È per questo che ha un bell'aspetto?
Beh, non è un muving come punto finale di tipo indicatore - è un filtro. Inoltre, la rete ha bisogno di dati veramente centrati, e qualsiasi indicatore non ridisegnato come un muvinge o qualsiasi altro indicatore non è al centro dei dati, ma spostato, e inoltre la fine è sempre traballante. Per la rete, si tratta di dati di bassa qualità e si darà la stessa immagine irrealistica usando questi dati. Una media mobile normale è mezzo periodo fuori centro. EMA di un terzo e LWMA di un quarto. La regressione lineare è spostata di un angolo, e il suo spostamento orizzontale è variabile, ma è comunque spostata. Ma un tale filtro è ben centrato esattamente sui dati attuali che sono alimentati all'ingresso della rete. Ma a proposito, se non viene ridisegnato e usato come punto finale, sarà vicino alla regressione lineare ordinaria, solo più dolce. La rete viene ridisegnata pre-flash. Se ti interessa un indicatore non ridisegnante con un'ottima scorrevolezza, è T3, ma è un po' in ritardo, dipende dal coefficiente b. Ma l'indicatore veloce con meno scorrevolezza è il DCT.
Capisco tutto.
Ci sono alcuni piccoli disaccordi da parte mia, come:
...неперерисовывающийся индикатор - типа мувинга или любого другого проходит-то не посередине данных, а со сдвигом, и к тому же конец всегда болтается.
Non è previsto che rimanga qui.
I muwings normali, d'altra parte, sono mezzo periodo fuori centro. EMA di un terzo, LWMA di un quarto.
EMA e LWMA sono un tipo ricorsivo di filtri digitali. Per questo tipo, in linea di principio, non si può definire la nozione di larghezza di una finestra di smoothing, quindi non è opportuno parlare di "centro" e "periodo". Si può parlare di ritardo di gruppo e di ritardo di fase.
Anche se questo è solo per la mia rilevanza :-)
ANG3110, in un thread vicino stavo discutendo sulla rappresentazione alternativa delle proprietà predittive dell'algoritmo, forse possiamo usare il tuo NS per questo? Molto curiosi i risultati che si ottengono.
Grazie per l'invito, forse lo controllerò con calma. È la stessa cosa con la scrittura, scrivi qualcosa una volta e poi ne sei attratto. È bene che ci siano delle pause nel lavoro. Ma può distrarre, almeno per me.
Sui turni di diversi tipi di muwings...
Ecco lo script che ho allegato e si può vedere quali spostamenti si verificano realmente.
Se per esempio è Daily e il periodo è 5, allora la fine traballa visibilmente sulla 0a barra in modalità indicatore.
Buon pomeriggio.
Qualcuno ha provato a cercare dei pattern (sul MACD per esempio) usando la rete di Kohonen?
Se è così, per favore condividi le tue impressioni ed esperienze.
Se qualcuno ha idee simili - invito a chiacchierare. Preferibilmente qui, se serio, per e-mail.
Si prega di scrivere sul tema e di essere specifici.
Risultato del riposo del nuovo anno:
Un po' più tardi posterò nella base.
Chi vuole partecipare alla ricerca? Per favore, esprimete qui i vostri pensieri.
Ignorerò post come "posso aggiungere lo stocastico qui" o "fare stop fissi con trawl in . punti" che ignorerò.
Apprezzo i suggerimenti e le critiche costruttive.
Voglio fornirvi alcuni dettagli sull'Expert Advisor. Questo è un normale Expert Advisor per segnali. L'indicatore AutoMACD dà i segnali.
A proposito dell'indicatore - questa è una semplice variante dell'indicatore di segnale adattivo.
I segnali sono generati secondo le statistiche del modello.
Gli schemi sono ammassi di reti di Kohonen.
La rete di Kohonen (modelli) è allenata (riformata) parallelamente alla formazione del prezzo e abbastanza rapidamente.
Diventerà più chiaro quando guarderete il codice. Mi scuso subito per una logica un po' complicata, questa è una bozza di lavoro.
if (Volume[0] == 1) a cosa serve questa condizione?
Ho capito che tutta l'elaborazione viene fatta nell'indicatore? molto interessante, non l'ho ancora capito bene, grazie