Dalla teoria alla pratica - pagina 534
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Grazie per il link, mi sono lasciato trasportare alla ricerca di idee correlate. Non credo che abbiate bisogno di affrontare la questione come lì, dal punto di vista delle funzioni R. Approccio con mezzi convenzionali:
Direttamente dall'equazione di un cerchio di raggio R con coordinate centrali Xc, Yc, ignorando la perdita di significato delle unità (numero, rotta, distanza)
R^2 = (X-Xc)^2 + (Y-Yc)^2
facciamo una funzione dell'incoerenza nel punto con il numero i (Xi = i). È la differenza tra la distanza dal punto (Xi, Yi) al centro Xc, Yc e il raggio R:
Di = ((Xi-Xc)^2 + (Yi-Yc)^2)^0.5 - R.
I quadrati di Di e si sommano per ottenere la funzione obiettivo da minimizzare. Ci sono tre parametri da variare: R, Xc, Yc. I punti più esterni (primo e ultimo) hanno meno influenza dei punti intermedi (non adiacenti), penso che sia meglio moltiplicare la Di^2 corrispondente per due. E per i vostri scopi di adattamento con enfasi sugli ultimi punti, potete anche giocare con i pesi di diversi ultimi punti impostando una colonna in più per i pesi.
Se non è dritto, si dovrà tener conto delle unità di misura. Per rendere l'influenza di X e Y quasi uguale nel calcolo della distanza (e R è influenzato da entrambi), è necessario prendere non i numero come X, ma lo stesso numero moltiplicato per la scala di allineamento, in modo che gli intervalli X e Y siano vicini nella dimensione.
P.S. Si scopre che sernam.ru si è sbarazzato molto abilmente delle accuse di violazione del copyright pubblicando i testi dei libri solo in parti e senza specificare i dati di uscita, in particolare i titoli dei libri. Su sernam.ru è possibile trovare testi che non si trovano da nessun'altra parte su internet.
Ho capito che devo minimizzare usando Di = ((Xi-Xc)^2 + (Yi-Yc)^2)^0.5 - R.
Poi sarà necessario tracciare il cerchio trovato per giochi.
l'equazione sarà.
y=(R^2-(X-Xc)^2)^0.5+Yc
Quindi, non perdere tempo con questa direzione. Anche se, potresti costruire un indicatore basato su un arco, piuttosto che su una linea retta, come il mashka. forse funzionerà meglio della sma.
questa è la formula che ho preso.
l'equazione generale dell'arco:
(x - L)^2+ (y + (R - H))^2 = R^2
y = sqrt(R^2 - (x - L)^2) - (R - H) , dove la formula per R è nella figura.
Ma è adatto solo per il piano positivo. Per l'esperimento ho preso un "canale di prezzo ad arco" che si trova nel piano positivo.
forse è solo un bel nome scelto...
RRR5:
...
Ma questo è adatto solo per il piano positivo. Per l'esperimento ho preso un "canale di prezzo su un arco", che si trova nel piano positivo.
Cos'è un "piano positivo"?
Cos'è il "piano positivo"?
ma non questo arco.
Beh, per un arco come questo, funzionerà.
ma non per questo.
RRR5, fai disegni velocemente. Con cosa, mi chiedo?
Ho letto qui di polinomi, ANC, vari metodi di approssimazione, capacità di previsione, ecc...
Alcuni credono nella predizione, altri no.
Ma quello che speravo di trovare non l'ho mai visto.
Per cercare di spiegare quello che voglio dire, ricorrerò a un'analogia con la gravità nell'universo.
Ecco uno sguardo alla gif animata che ho registrato.
Rispondi da solo alla domanda. È possibile prevedere la traiettoria di ogni oggetto?
Beh, certo che si può.
Ma solo se si conoscono le informazioni su ogni oggetto al momento: la sua massa, la posizione attuale e la direzione del movimento, il tempo della sua comparsa e il tempo della sua scomparsa.
E poi è una questione di matematica e di calcoli, utilizzando essenzialmente una sola formula (per una variante della meccanica classica per velocità lontane dalla velocità della luce):
il programma stesso è un disturbatore di gravità proprio qui. Puoi giocarci un po'.
Bisogna anche capire che anche il nostro pianeta non si muove in un cerchio chiuso, ma in realtà una sinusoide tridimensionale (spirale).
Questo video lo dimostra chiaramente:
Cosa succede se non abbiamo informazioni su tutti gli oggetti?
Possiamo prevedere la traiettoria conoscendo solo la traiettoria stessa nel passato?
È qui che inizia il divertimento.
Se qualcuno dice che non è possibile, la risposta è sbagliata. Anche una risposta affermativa sarebbe sbagliata.
La soluzione di questo problema sarà solo probabilistica.
Il problema deve essere risolto dalla direzione opposta. In base alla traiettoria passata, dobbiamo prima calcolare le traiettorie probabilistiche dei principali "grumi" di oggetti e la loro massa. Per poi prevedere modelli probabilistici di traiettorie possibili.
Questo è il compito di base dell'IA: il riconoscimento dei modelli.
Questo, a quanto ho capito, è ciò di cui parlava Maxim Dmitrievsky.
Circa sei anni fa, ho pubblicato i miei primi sviluppi in questo campo nella KB:https://www.mql5.com/ru/code/10882. Ho appena usato un polinomio di grado 1 (regressione lineare) per il riconoscimento dei canali. Dopo di che ho progredito considerevolmente in questo settore. Ma non pubblico nulla e non lo farò per ovvie ragioni. Do solo dei suggerimenti per le menti curiose.
Trovare i canali lineari è essenzialmente trovare i centri di queste masse gravitazionali.
Di solito ci sono 5-10 di questi centri (canali) in qualsiasi strumento (simbolo). Per la previsione del prezzo si deve tener conto di tutti loro simultaneamente. Solo in questo caso l'accuratezza della previsione che va su o giù sarà molto più alta del 50%.
Ma tutti cercano di trovare una serie speciale di numeri e credono ingenuamente che essi possano predire il futuro.
La questione è che questo "insieme di numeri" è vivo, dinamico, cambia costantemente, così come cambia la posizione dei centri di massa locali degli insiemi di oggetti in analogia con una gravitazione materiale. E il problema si riduce a trovare la legge del cambiamento di questo "insieme di numeri" e anche a trovare la legge del cambiamento della legge stessa :))
Idealmente, questo "insieme di numeri" dovrebbe essere ricalcolato ad ogni tick. Questo è esattamente il motivo per cui ho detto più di una volta che ciò che molti chiamano ottimizzazione, trovare un particolare "set di numeri" è un banale armeggiare con i dati storici.
Penso che l'analogia con la gravità sia molto appropriata. Nel mercato, la gravità è creata dal denaro. Alcuni entreranno con 100 dollari, altri con qualche miliardo. Qui si applicano le stesse leggi di gravità, e anche la stessa formula che ho dato sopra. La forza di attrazione è inversamente proporzionale al quadrato della distanza e direttamente proporzionale alle masse. Quindi una regressione polinomiale di grado 2 (parabola) è lo strumento più appropriato. Anche se sarebbe più logico usare un'iperbole, perché è secondo le leggi dell'iperbole che due corpi gravitazionali interagiscono. Ma il fatto è che la parabola è molto più conveniente per i calcoli, così come la parabola e l'iperbole sono molto simili tra loro nell'intervallo più importante.
Potete vederlo chiaramente qui. La linea rossa è la parabola e la linea blu è l'iperbole.
La differenza principale tra la gravità del denaro e quella dei corpi celesti è che il denaro può apparire e scomparire improvvisamente, creando potenti fluttuazioni gravitazionali. Ma per calcolare questo evento e c'è una cosa come una rottura del canale.
La soluzione di questo problema sarà solo probabilistica.
Il problema deve essere risolto dalla direzione opposta. Dalla traiettoria passata, bisogna prima calcolare le traiettorie probabilistiche dei principali "grumi" di oggetti e la loro massa. Per poi prevedere modelli probabilistici di traiettorie possibili.
Temo che la "soluzione probabilistica" qui sarebbe l'intero insieme di qualsiasi traiettoria in un dato spazio - e qual è il valore di questa soluzione?
Sarebbe come affermare "con alta probabilità" che l'eurodollaro non sarà negativo quest'anno, non più di 100. Notate che la probabilità di questa affermazione è vicina al 100%. Ma vi servirebbe a molto una tale "previsione"?
Nella teoria della probabilità, si dimostra che quando lo stato di un oggetto è influenzato da molte forze indipendenti, la probabilità dello stato comincia a obbedire alla legge gaussiana. Tuttavia, il corso e il valore dei prezzi non obbedisce a questa distribuzione, per la semplice ragione che gli input e gli output dei partecipanti al mercato sono dipendenti.
RRR5:
понял, что минимизировать нужно по формуле Di = ((Xi-Xc)^2 + (Yi-Yc)^2)^0.5 - R.
...
Ma è adatto solo per il piano positivo. Per l'esperimento ho preso un "canale di prezzo su un arco", che si trova nel piano positivo.
Ancora non capisco perché non ti piace l'MNC. Va bene tracciare una qualsiasi delle curve di cui sopra.
Mi piace lavorare su piccoli TF, ma non mi piacciono questi snafus.
Come si fa a prevederli?