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 2771

 

ところで、ウィンドウの扱いにくさについてだが、等ボリュームのウィンドウを 使うことができる。例えば、1000本のティックボリュームを持つウィンドウです。これは、一定の時間(バーの数)のウィンドウよりも、プロセスの物理学に少し近いです。

ティック・チャートの場合はもっと複雑で、ティック・サイズ以上に気配値を動かすティックや、ビッドとアスクの両方を同時に変更するティックは、tick_volumeを修正しなければなりません。

しかし、これをNNに適合させるのは容易ではない。

 

2021.03.01,00:00からのEURUSDのシグナル受信結果です。

トレーニングサンプルと "out of training "サンプルはありません。

モデルはH1で動作します。

各時間のデータマイニングとモデルのトレーニング。

予測変数の初期数は約170。

MOの数= 5 から 10 のデータマイニングされた予測変数を用いた3つのモデル

1000本のバーを実行。計算時間=6.78時間。

ショート、ロング、アウト・オブ・マーケットを予測 - 三項モデル

予測結果:

1時間先の予測

ショート <- 0.8947

ロング_er <- 0.9285


2時間先の予測

short_er <- 0,6578

ロングer <- 0,8928

3時間先の予測

ショート<- 0, 5789

ロング er <-0, 6785


 

5時間先(!!)の正確な予測:レートは変わらない...取引はない。

 
Maxim Dmitrievsky #:

サンシュの再訓練と吃音窓を支持する奇妙なメモ

https://medium.com/towards-data-science/ai-in-industry-why-you-should-synchronize-features-in-time-series-f8a2e831f87

月曜の最初の数時間はトレードしない方がいい。ちなみに、金曜日の最後の数時間もそうだ。

ところで、あなたのEA


 
СанСаныч Фоменко #:

2021.03.01,00:00:00以降のEURUSDのシグナル結果

トレーニングサンプルと "out of training "サンプルはありません。

モデルはH1で動作します。

毎時のデータマイニングとモデルのトレーニング。

予測変数の初期数は約170である。

MOの数= 5 ~ 10個のデータマイニングされた予測変数を用いた3つのモデル

1000本のバーを実行する.計算時間 = 6.78時間。

ショート、ロング、アウト・オブ・マーケットを予測 - 三項モデル

予測結果:

1時間先予測

ショート <- 0.8947

ロングer <- 0.9285


2時間先予測

ショート <- 0,6578

ロングer <- 0,8928

3時間先予測

ショート<- 0, 5789

ロング < -0, 6785


取引を見ることはできますか?
 
mytarmailS #:
契約内容を見ることはできますか?

既製品はなく、自分の手を動かさなければならない。もっと重要なのは、時間の大幅な短縮だ。1000本なんて何でもない。それが今日の主な問題だ。


私は、予想屋の予測力に関するキャンペーンのために、この言葉を出した。

 
mytarmailS #:
取引を見ることはできますか?

私にとっては簡単なことではないのですが、とても興味深いです。

 
СанСаныч Фоменко #:

既製品はなく、自分の手を動かさなければならない。それよりも重要なのは、時間の大幅な短縮だ。1000小節は何でもない。それが今日の主な問題だ。


私は予測器の予測力を煽るためにこの言葉を出した。

何が使えないのか?
 
mytarmailS #:
何が準備できていないのか?

見積もり表にバインドする。

 
СанСаныч Фоменко #:

見積もり表へのバインディング。

取引は行われていたのでしょうか? それとも、すべてr-keのテストレベルだったのでしょうか?

理由: