Cosa inserire nell'ingresso della rete neurale? Le vostre idee... - pagina 41
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Grazie per l'idea. Purtroppo i tick sono difficili da lavorare, io lavoro con i prezzi di apertura.
Ho guadagnato il 60% al giorno su un grafico tipico.
Mi dica le regole del trading
Mi spieghi le regole del mestiere
Ho letto il libro di Bill Williams "Masters of the Markets". Se il volume aumenta nelle barre ascendenti, bisogna comprare. Se il volume diminuisce nelle barre ascendenti, bisogna vendere. Lo stesso vale per la vendita. Una pin bar con un'ombra in basso è un segnale di acquisto. Una barra piccola con un'ombra piccola indica la fine del trend. È possibile osservare il volume dei tick, che è integrato negli indicatori di base di mt.
Ok, grazie.
Il rosso dovrebbe descrivere il verde in modo tale da cercare un'utilità massima globale.
Beh, certo che dovrebbe! Ma come, meglio :) ?
Si possono prendere metriche standard - la stessa Accuratezza o Precisione, o altre metriche che descrivono l'efficienza della classificazione.
A ndrey Dik #: E, cosa sono esattamente gli "standard", con cosa confrontarli?
I metodi standard qui significano piuttosto noti, l'elenco non è a portata di mano ora, ma sono essenzialmente tre categorie:
1. Enumerazione - qui si parte dall'aggiunta/rimozione pezzo per pezzo o in gruppi - cioè ci si affida al risultato.
2. Analisi dei modelli ad albero per la frequenza e l'uso dei predittori in essi.
3. Valutazioni statistiche delle distribuzioni reciproche con esclusione delle caratteristiche correlate e altre valutazioni statistiche di utilità.
Immaginiamo di avere già molti predittori che non vediamo l'ora di inserire nell'input del NS. Ma il computer potrebbe sovraccaricarsi per l'eccesso di dati in arrivo - non abbiamo milioni di dollari per i supercomputer. Cosa fare in questo caso, quale algoritmo di ottimizzazione sarà ideale per il compito di selezionare i predittori più utili, che tipo di FF si può inventare, e sarà più efficiente dei metodi standard dal punto di vista economico? Questa è una domanda che non smette mai di preoccupare i poveri :))))) Quali sono le vostre idee?
A leksey Vyazmikin #:
1. Beh, certo, è necessario! Ma, come, meglio :) ?
2. Si possono prendere le metriche standard - Accuratezza o Precisione, o altre metriche che descrivono le prestazioni di classificazione.
Per metodi standard qui si intendono piuttosto quelli ben noti, non ho l'elenco a portata di mano ora, ma sono fondamentalmente tre categorie:
1). Overshooting - qui iniziamo ad aggiungere/rimuovere uno per uno o in gruppo - cioè ci affidiamo al risultato.
2). Analisi dei modelli ad albero per verificare la frequenza e l'uso dei predittori.
3). Stima statistica delle distribuzioni reciproche con esclusione delle caratteristiche correlate e altre stime statistiche di utilità.
1- È meglio quando il massimo globale dell'efficienza del sistema FF è singolare e stazionario. Sembrerà un'isola di superficie solida e stabile in mezzo a un mare di onde (o onde del mare). I parametri robusti implicano prestazioni simili a quelle del sistema su nuovi dati. Se non ci sono isole stabili, ci sono almeno due possibilità: o il sistema non ha parametri robusti, oppure l'intera FF (o una o più metriche in essa incluse) è stata scelta per essere incoerente con il processo. Cosa si intende per "processo inappropriato"? Ad esempio, un razzo viene lanciato nello spazio e una delle metriche del veicolo viene implementata per misurare la dinamica della variazione della percentuale di schiusa dei pulcini di cormorano negli ultimi 100 anni. In che modo questa metrica influisce sul successo del lancio del veicolo spaziale? - Nulla, tale metrica non fa altro che diluire la metrica complessiva del processo di lancio del veicolo spaziale.
2. In che modo l'applicazione della FF differisce dai metodi "standard"?
1. è meglio quando il massimo globale dell'efficienza del sistema FF è singolo e stazionario. Sembrerà un'isola solida e stabile della superficie in mezzo a un mare di onde (o onde del mare). La robustezza dei parametri implica prestazioni simili a quelle del sistema su nuovi dati. Se non ci sono isole stabili, ci sono almeno due possibilità: o il sistema non ha parametri robusti, oppure l'intera FF (o una o più metriche in essa incluse) è stata scelta per essere incoerente con il processo. Cosa si intende per "processo inappropriato"? Ad esempio, un razzo viene lanciato nello spazio e una delle metriche del veicolo viene implementata per misurare la dinamica della variazione della percentuale di schiusa dei pulcini di cormorano negli ultimi 100 anni. In che modo questa metrica influisce sul successo del lancio del veicolo spaziale? - Nulla, una metrica del genere non fa altro che diluire la metrica complessiva del processo di lancio.
Esatto, il 100% è positivo.
È questo che dobbiamo scoprire: ci sono isole o solo oceani!
A ndrey Dik #: 2. In che modo l'applicazione di FF differisce dai metodi "standard"?
Algoritmo? Ma vorrei rispondere in modo diverso: "efficienza" e velocità nel trovare una buona soluzione.
1. Esatto, il 100% è positivo. È questo che dobbiamo scoprire: ci sono isole o solo oceani!
2. in base all'algoritmo? Ma vorrei rispondere in modo diverso: in base all'"efficienza" e alla velocità di trovare una buona soluzione.
1. Quindi è facile da controllare - in una finestra fluttuante. Il FF dei parametri non robusti assomiglierà a delle onde, mentre quelli robusti a un'isola stabile.
2. È difficile dire che per quanto riguarda la velocità, ma per quanto riguarda l'efficienza - non c'è differenza, sia lì che lì tutto è nella FF. Un'altra cosa, dove c'è un più alto livello di controllo su ogni componente del sistema.
1. È facile da controllare in una finestra flottante. FF di parametri non robusti apparirà come un'onda e quelli robusti come un'isola stabile.
2. È difficile parlare di velocità, ma di efficienza: non c'è differenza, sia in questo caso che in quello in cui tutto risiede nel FF. Un'altra cosa, dove c'è un più alto livello di controllo su ogni componente del sistema.
1. Sincronizziamo gli orologi! Abbiamo un insieme di predittori - il nostro compito è quello di selezionare quelli efficaci, cioè quelli che contribuiscono al miglioramento del nostro indicatore - sia esso la precisione. Effettuiamo una selezione, costruiamo un semplice modello in legno e valutiamo le prestazioni di classificazione su un campione di convalida, quindi per ogni agente. E così via: ottenuto il risultato, inviamo gli agenti a esplorare nuove coordinate.
Alla fine abbiamo un sacco di variabili binarie - un interruttore - on/off.
Come possiamo tracciare il grafico delle onde in questo caso e in quale punto?
2- Efficienza per numero di iterazioni/tempo sprecato, inoltre ho descritto 3 metodi diversi a livello globale - è interessante fare un confronto completo tra di essi.