トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1516

 
ビクビク

こんにちは。

目で見ているパターンがあるのだが、その複雑さと、見ているものがよくわからないためにコード化できない。 コアは理解され形式化されているが、「側視」によって捉えられ、考慮されているが、意識には伝わっていない細部があるのである。このパターンは、長年、 私の手でうまく取引 されてきたものです。


それを見て(というか1を設定したその部分)2つの問題を解決するために神経学を教えたいと思います。

1) 彼女が見たものを取り出して、セットアップの中で「彼女が何に引っかかったのか」を理解し、これを通して私が見たもの、チャートの重要な特性は一体何なのかをより良く理解することです。

2) トレードをそれにシフトするか、(最小限のオプションとして)ベルを置くこと。

プロへの質問ですが、問題が正しく設定されているのか、どこに行けば解決するのか、アドバイスをお願いします。

P.S. 私は、それが決定するために1年か2年を費やす必要があり、さらにプロとのコラボレーションにリラックスしているという事実に簡単です。

今回、5年チャートを視覚的に分析したのは、TF D1

このようなパターンは見たことがありません。

実際のチャートから例を挙げてください。

 
このスレッドの親愛なるメンバー、誰かWindows 7 64xコンピュータを持っていますか - 本当にCatBoostの 最新のコンソールバージョンが動作するかどうかを確認する必要があります - ちょうどダウンロードし、exeを実行します。過去2つのバージョンは動作しなくなりました。開発者は動作するはずだと主張していますが、彼らのマシンはすべてWindows 10で、そこですべてが動作しているようなものです。
 
アレクセイ・ヴャジミキン
このブランチの参加者の皆さん、Windows 7 64xを搭載したコンピュータがありますか - CatBoostの最後のコンソールバージョンの動作確認に非常に必要です - exeをダウンロードして実行するだけで十分です。過去2つのバージョンは動作しなくなりました。開発者は動作するはずだと主張していますが、彼らのマシンはすべてWindows 10で、そこですべてが動作しているようなものです。
私は64プロを搭載した古いブナを持っています、リンクをチェックさせてください。
 
イワン・ネヒリシニ
64プロを搭載した古いブナがある

以下はダウンロードのリンク です。

 
アレクセイ・ヴャジミキン

ダウンロードリンクは こちら

ダウンロードはOKです。何か複雑な問題があれば、アドバイスをお願いします。

1.ダウンロード後のプロテクトの叱咤激励

2. 起動時に0xc0000005エラーが発生する。

ファイルが壊れているのか、私のファイルサイズは148 395 520 catboost-0.15.2.exe です。
 
イワン・ネヒリシニ

OKダウンロード、難しいところはヒントで...。

1.ダウンロード後、プロテクトが叱られる

2. 起動時に0xc0000005エラーが発生する。

多分ファイルが壊れている 私はサイズ148 395 520 catboost-0.15.2.exe を持っています。

ありがとうございます - Windows 7で作業しているときにはいエラー - 私は同じトラブルを持っている - あなたがエラーを確認するためにここに戻って 書き込む機会があれば。

 
ケシャ・ルートフ

ニューラルネットワーク(MLP)やその他の分類器(ランダムフォレスト、SVM、kNNなど)が必要となる 一人で のような、もっともっと非自明なパターンを探します。 あなたの問題に対しては、単純な畳み込み(スライディングスカラー積)で十分です。1時間もあればゼロからプログラムできますし、数分の間に既製のツールがあれば、1年も必要ないでしょう。

しかし、私は成功の確率がゼロに近いことを事前に失望させることができます。なぜなら、このような単純な構造は すべてオートマトンによって問題なく発見され、あなたが利益の手を取引することができた場合、それはパターンから離れて、あなたはおそらくあなたにとって「明白」であるにもかかわらず、大幅に結果を左右する補助条件の数に依存していることを意味します。 斧のスープ」の話を覚えていますか?それはマニュアルトレーダーの多くのローソク足の形と同じです、それは単純なパターンに見えますが、その前に、トレーダーはすべてのニュース、すべての市場を見て、ゴシップに耳を傾け、彼の単純なパターンを取引するかどうか)))。

タスクは以下の通りです。

1)既知のパターンがあるこのとき、セクション2(セットアップ後の結果)とその前のN本のバーのデータを与えて、そのN本のバーの中から自分で何かを見つけるようにしたいのです。 同じ自動検索でも、チャート全体ではなく、あらかじめそこにあることがわかっているセクションを選択する、ということです。

2)神経細胞の内部を見て、何を発見したかを理解すること。

パターンは複雑で、絵はエリア1とエリア2があることを理解するためだけに描かれたものです。

 

ほぼトピックに沿った理論哲学的な質問をさせていただきます。

急いで生まれるのではなく、多少なりとも詳細な回答が欲しいところです。

 

質問01.

以下のインジケータは、外部入力パラメータが1つしかありません。

  • 指数平滑化 - 期間/係数。
  • PriceChannel(区間ごとの最高値と最安値) - 区間のサイズ。
  • ZigZag - 最小限の膝の大きさ。

これらの指標を選んだのは、まさに外部入力パラメータが最小であるためです。

そのアルゴリズムをMOの手法で再現することは可能でしょうか。すなわち、任意の履歴を取り、任意のパラメータで指標を実行し、それをMOに供給する。出力に適切な指標となるアルゴリズムを得ることは可能ですか?

 

質問02.

4つの入力パラメータを持つTSが、ある間隔で何千もの取引を行うようにします。可能なバリエーション数の少ない2つの入力パラメータをフィルタとして追加する。出力では、約1,000トレードで直線的なグラフが表示されています。そして、そのどれもがテストエリア全体に多かれ少なかれ均等に配置されています。


OOSで初期間隔の5%を失う確率が高い理由は何でしょうか?大きな間隔とたった6つの入力で、実に多くのトレードでストレートアップを実現しました。そして出てきたのは、素っ頓狂なフィット感だった。

パラメータが6つ以上あるということでしょうか?これは、最初の問いに対する 言及のようなもので、私たちにとって単純なアルゴリズムが、実はその性質上複雑ではないか?

理由: