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 2246

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Oleg avtomat:

スタジオはここではない、これらはあなたが理解しているようなマッシュアップではない、コードは私が開発したものであり配布されていない、このブランチはあなたのものではない、あなたはここでのゲストでありあなたの権利はゲストである。

もう十分すぎるほど見せましたよ。

見せるのが好きな人と、見るのが好きな人がいるんです。そこで、"やりすぎ "は禁物です
 
Oleg avtomat:

スタジオはここではない、これらはあなたが理解しているようなマッシュアップではない、コードは私が開発したものであり配布されていない、このブランチはあなたのものではない、あなたはここでのゲストでありあなたの権利はゲストである。

もう十分すぎるほど見せましたよ。

図面ではわかりにくいですね。先に示した計算式もそうです。

 
同じものを作って、NSに入れるつもりです
 
Maxim Dmitrievsky:
同じものを作って、NSに入れる。

はやくやってくれ、NSはどうなるんだろう

 
Evgeni Gavrilovi：

もし、すべてのニュアンスを詳しく説明したくないのであれば、あなたの取引の例を示してください - 少なくとも1年間は、有料のシグナルを発行してください。

市場でのあなたのスキルは誰もが認めるところであり、同時に、この間、購読者から100万ポンドを得ることができるのです。何を待っているんだ！)

何を待っているんだ？あなたの魅力が足りなかっただけ、今ならできる ;))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))

 
Oleg avtomat:

やれやれ、NSで何が出るかなぁ。

そうなんですか？)))残り期間


 
マキシム・ドミトリエフスキー：

100年前からやっている人たちの引用に、DSPの効果的な活用法を教えてほしい

そのフィルターをかけて、履歴のテストなどをして、ボットという形で既成のTSを吐き出すことができました。しかし、彼らはそれを望んでいない。というか、何も持っていない。

一部のMAを他のMAに置き換えることは、何も複雑なことではありません

ここで一例を...。

psa分解でインジケータをフィルタリングしようとするとどうなるか...。

純粋な例、指標は悪だ!!!


1 ) RSIインジケータを30の要素に分解してみました。

2）すべての部品を捨て、3と4だけを残した。


その結果

トップはPSI

ご覧の通り、信号がよりクリアになりました。


相互相関を見てみよう

ご覧の通り、Polyarnyインジケーターは、従来のPSIに追いつくだけでなく、さらに先を行っています。



結論は以下の通りです。

1）マシュカが遅れている。

2）マシュカはすべてをなめらかにする


1) 分解（任意）により、より正確にフィルタリングやスムージングができる。

2) リーディング効果を得ることができる

 
mytarmailS:

ここで一例を...。

psa分解でインジケータをフィルタリングしようとするとどうなるか...。

純粋な例、指標は悪だ!!!


1 ) PSI指標を30の要素に分解した。

2）すべての部品を捨て、3と4だけを残した。


その結果

トップはPSI

ご覧の通り、信号がよりクリアになりました。

見ての通り、既に他の信号になっています

このようにすれば、MAが遅れることはありません。

prices = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range(SYMBOL, TIMEFRAME, START, STOP),
                          columns=['time', 'close']).set_index('time')
prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
prices = prices.reset_index(drop=True)
prices = prices.dropna()
prices['MA'] = prices['close'].rolling(10).mean()
prices = prices.dropna()
prices['returns'] = prices['close'].diff(10)
prices = prices.dropna()
prices['MAreturns'] = prices['returns'].rolling(10).mean()
prices = prices.dropna()
prices['diff_ma'] = prices['close'] + prices['MAreturns']
prices = prices.dropna()
prices['diff_ma_smoothed'] = prices['MA'] + prices['MAreturns']
prices = prices.dropna()

御免なさい

オートマトンを素早く非難し、超シンプルなコードでDSPを公開し、任意のフィルタを作成しましょう......そして、安心してコフィーを飲みに行ってください。

は、通常のMAの特性を向上させるシンプルな計量的アプローチです。実はこれ、フィルターなんです。RMSエラー低減の観点からの改善

 

John EhlersのDSPに関する素晴らしい本があります。

株式と先物のサイバネティック分析 最先端のDSP技術があなたの取引を向上させる

トレーダーのためのサイクル分析 高度なテクニカルトレーディングの概念

MESAとトレーディング 市場サイクルの予測とトレーディング戦略

トレーダーのためのロケットサイエンス デジタル信号処理アプリケーション

 
Evgeni Gavrilovi：

もし、すべてのニュアンスを詳しく説明したくないのであれば、あなたの取引の例を示してください - 少なくとも1年間は、有料のシグナルを発行してください。

市場でのあなたのスキルは誰もが認めるところであり、同時に、この間、購読者から100万ポンドを得ることができるのです。何を待っているんだ！)


以下はその一例です。


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