Dalla teoria alla pratica - pagina 337
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Tuttavia, gli intervalli di tempo reale sonohttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221,
In effetti, 0 significa che la marca temporale, in secondi, non è cambiata e la citazione sì. (Ovviamente, questo è l'arrotondamento a 0 del tempo di una citazione ricevuta in più di 1 secondo).
E siccome sto lavorando con una discrezione = 1 sec, quegli 0 sono stati trasferiti in 1 e si è ottenuta una distribuzione logaritmica discreta, che non è corretta.
PS
E ancora, cosa - sono incredibilmente fortunato con il flusso della citazione e involontariamente, pensando di fare una buona azione, l'ho distorta così male che non ho nessun accordo? È così?
Continuo a chiedermi cosa farete con intervalli così brevi. Supponiamo che tu ottenga un risultato soddisfacente, ma che usi i tick in un secondo. E poi? Pensate a come può essere applicato nel trading reale con 1-3 scambi al giorno.... Perché abbiamo bisogno di così tanti dati di spunta ????
È sempre interessante osservare gli "statalisti" su esattamente!!!! Ora vi chiamerò "STATISTICA" Queste sono persone che vedono una citazione come una serie temporale non stazionaria e niente di più. Che usano parole come "distribuzione", "dispersione" o "legge di Markov" o "non legge di Markov" come dicono gli esperti in questo campo.
Ora sei STATISTICS!!!!! :-)
Misha! Sei il nostro caro uomo! Tutta questa spazzatura con i flussi Erlang è scritta per voi! Convertire BP iniziale in flusso Erlang di 150° ordine - ottenere l'analogo M15 dei prezzi. Prendete i loro rendimenti e inseriteli in una rete neurale. TUTTI.
Quindi cerchiamo di capire cos'è un analogo del prezzo? Come sarebbero diversi dai normali 15 minuti. E spiegare cosa sono i ritorni, perché tutti ne parlano ma io non capisco il significato della parola...... ad essere onesti...????
Misha! Sei il nostro caro uomo! Tutta questa spazzatura con i flussi Erlang è scritta per voi! Convertire BP iniziale in flusso Erlang di 150° ordine - ottenere l'analogo M15 dei prezzi. Prendete i loro rendimenti e inseriteli in una rete neurale. TUTTI.
Ho, infatti, la stessa domanda di Michael - perché tutto questo? Cosa fare con tutto questo?
I tick sono effettivamente necessari, ma nelle ultime decine di secondi prima di entrare nel commercio. Durante il tempo di riposo, anche per 5-10 scambi al giorno, non contribuiscono in alcun modo alle informazioni esistenti sulla 1F. E anche se aumenta la precisione, il suo uso reale non dà nulla - si otterrà +/- frazioni di per cento di profitto in un commercio, e niente di più.
A proposito, nel tuo grafico postato di recente è già visibile che si può fare a meno dei tick, e senza Erlangs, e senza molti altri trucchi - e non influenzerà nulla. Non attirare entità inutili (c).
La differenza tra il prezzo attuale e quello precedente. Questo dovrebbe produrre una serie stazionaria in cui qualsiasi rete neurale, in generale qualsiasi rete con un singolo input, predirà il prossimo valore corrente con una probabilità molto alta.
Bene, il rientrante è stato preso in carico. Anche se non sono sicuro che la serie sarà stazionaria. Sarà normalizzato, ma non stazionario e se il prossimo è previsto con alta precisione, allora si dovrebbe almeno lavorare su timeframe orari per fare profitto e avere abbastanza tempo per costruire un modello. Perché avete bisogno di zecche allora????
E non si lusinghi sui ritorni. È improbabile che siano così buoni come dite. Troppo facile. A quest'ora tutti sarebbero milionari....
In realtà ho la stessa domanda di Mikhail - qual è lo scopo di tutto questo? Cosa c'è da fare con tutto questo?
I tick sono effettivamente necessari, ma nelle ultime decine di secondi prima di entrare nel commercio. Durante il tempo di riposo, anche per 5-10 scambi al giorno, non contribuiscono in alcun modo alle informazioni esistenti sul 1F. E anche se aumenta la precisione, il suo uso reale non dà nulla - si otterrà +/- frazioni di per cento di profitto in un commercio, e niente di più.
A proposito, nel tuo grafico pubblicato di recente è già visibile che si può fare a meno sia dei tick che degli Erlang. Non attirare entità inutili (c).
D'accordo. Ci deve essere un equilibrio nel mercato!!!! Tra semplicità e complessità nella costruzione della ST nel suo insieme. Ecco un esempio con i modelli: un modello troppo semplice non funzionerà a lungo e sarà accettato come casuale. Troppo complesso lavorerà più a lungo ma peggio. Sotto la soglia di redditività richiesta. Dovreste scegliere tali modelli che non sono troppo grandi e non troppo piccoli. Questa conclusione l'ho tratta dalla mia esperienza ....
Allenando uno stesso file di allenamento ottengo diversi modelli. E non importa quanti ne scelgo, vince sempre quello che ha il numero medio di ingressi e la dimensione polinomiale tra i modelli ottenuti. Come esempio:
1. 4 ingressi, dimensione polinomiale piccola
2. 5 ingressi dimensione polinomiale media
3. 8 ingressi di dimensione polinomiale grande.
Il confronto della dimensione polinomiale avviene naturalmente tra i modelli. Quindi, come regola, vince il modello numero 2, che ha 5 ingressi e dimensione media del polinomio. Non importa quante volte ho cercato di ottenere modelli con più input (dalla teoria che più il modello è parametrico, più è intelligente) di regola si sono tutti fusi in feedback.
Ancora una volta - ho fatto un errore grossolano - ho distorto il mio flusso con un esponente e poi ho iniziato a raccogliere i flussi giusti. Sarà corretto.
ecco qui...
Molto tempo fa ho detto che la bilancia è uscita.
Le uniche persone che hanno bisogno di usare i tic sono quelle che siedono dalla parte del broker e scrivono arbitraggi HFT.
Non puoi vincerli, credimi.
La differenza tra il prezzo attuale e quello precedente. Questo dovrebbe produrre una serie stazionaria in cui qualsiasi rete neurale, in generale qualsiasi rete con un singolo input, predirà la prossima più alta probabilità del valore corrente.
D'accordo. Ci deve essere un equilibrio nel mercato!!!! Tra semplicità e complessità nella costruzione della ST nel suo insieme. Vi faccio un esempio con i modelli: un modello troppo semplice non funzionerà a lungo e sarà accettato come casuale. Troppo complesso lavorerà più a lungo ma peggio. Sotto la soglia di redditività richiesta. Dovreste scegliere tali modelli che non sono troppo grandi e non troppo piccoli. Questa conclusione l'ho tratta dalla mia esperienza ....
Allenando uno stesso file di allenamento ottengo diversi modelli. E non importa quanti ne scelgo, è sempre quello che ha il numero medio di ingressi e la dimensione polinomiale tra tutti i modelli ottenuti, che vince. Come esempio:
1. 4 ingressi, dimensione polinomiale piccola
2. 5 ingressi dimensione polinomiale media
3. 8 ingressi di dimensione polinomiale grande.
Il confronto della dimensione polinomiale avviene naturalmente tra i modelli. Quindi, come regola, vince il modello numero 2, che ha 5 ingressi e dimensione media del polinomio. Ho cercato di ottenere modelli con più ingressi (dalla teoria un modello più parametrico è più intelligente), come regola sono stati tutti fusi in feedback.
Sì, ci deve essere qualcosa del genere. Una volta sono stato a un seminario nell'istituto Keldysh, dove si discuteva di modelli matematici di sistemi complessi. Brevemente:
Modello semplice - descrive male.
Media complessità - molto meglio,
Alta complessità - diventa instabile o non dà alcun guadagno significativo.
Cioè, per i modelli di processo c'è una certa complessità ottimale e un limite di complessità oltre il quale non si dovrebbe andare.
Tornando ai fatti - perché Doc nella sua spazzatura di tick con intervalli di tempo = Gamma+Koshi ottiene 0 e il mio cristallino flusso di 2° ordine è sfrenatamente felice? Dopo tutto, questa è la chiave, signori!!! E voi state cercando di gettarlo nel fango.
Vuoi che indovini?
Nelle riflessioni e ricerche teoriche si dimentica la fisica del processo e si dicono le "sfumature". Per fare un'analisi affidabile dei tick con DDE si dovrebbe innanzitutto rispondere alle domande: cosa sono i tick, come e in cosa consistono (modello di processo minimo), cosa contiamo, perché, cos'è DDE, in che modo funziona, c'è perdita di dati, come scegliamo gli intervalli di tempo e perché. E c'è molto di più. Come controllare i risultati intermedi è fuori questione per qualche motivo...
il tuo "flusso cristallino" è un analogo stretto di s2 s3 s15. Cosa vuoi ottenere? Una specie di indicatore frattale o qualcosa del genere? Quanto sono reciprocamente auto-simili i diversi fotogrammi.
Affinché un thread piuttosto curioso abbia buone maniere, è necessaria una chiara introduzione - cosa stiamo facendo, in base a cosa, perché e per cosa. Finora, le cose più utili sono le critiche e i riferimenti rari.
Finora, il beneficio maggiore è solo la critica a cui si risponde in modo inadeguato e il riferimento occasionale.
Le critiche qui sono inutili. Sono pazzi).
Penso che ora starò zitto. Stanco, lo confesso.