無駄な取引をしない方法とは? - ページ 7

 
Swetten:


)))) 面白い......要点だけ!

それが私たちの取引です )) みんなが一番賢い......でもみんな赤字 )))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))))

 
私たちは群衆の中で生活し、群衆とともに働き、群衆と取引し、群衆とともに生きているのです。そして、それに影響されないためにはどうすればいいのか。
 
Richie:

俺が風呂に入ってる間、お前らで喧嘩してろ。大変な作業はスヴェータが手伝ってくれる。そうでなければ、すぐに暑さが終わってしまう。


私は悪気はないんです...誰かと争うつもりもありません...ただ事実と真実に興味があるだけなんです...と言っておきましょう。というわけで、質問...とは言っても、また本の中の言葉だと理解していますが...。

 
典型的なトレーダーは、何らかの理由で、オープンポジションの 総量を見る以上に、群衆に対して、あるいは群衆とともに取引することを考えません。典型的なトレーダーは、何となく、それが群衆のポジション であると考えているのです。
 

ここに人が集まる。ここに市場の秘密がある。「違うことを考える」人がいかに多いかに注目してほしい。

)))

 

すみません...何か新しいことを学べるかもしれないと思ったのですが...正弦波(またはそれに相当するもの)のトレーニングは本来失敗する運命にあるのですが...イマイチ万全とは言えません...。グッドラック
 
Vizard:


そうですね...こちらの方が規則性がないのは同意ですが...。試してみますが、信号そのもの(ライン)をcsfファイルかtxtファイルで欲しいのですが・・・。フォーマット = 1列目時間、2列目信号...+ 2〜3倍の長さの線...短すぎる...。


このスレが洪水になってしまったのは残念です。ぜひお願いします!NSが何か得られるかどうかが気になるところです。

最初の列が時間、2番目の列が値で、ファイルに書き込ま れます。

データファイル添付

今はmatcadで読み込んでスペクトルをプロットしていますが、つまり入力の中身については何も知りません

スペクトルにこのような成分があることがわかり、それを取り出すことができるのですが、ニューラルネットワークはそれを処理することができるのでしょうか...。と思っているところです。

ファイル:
data.rar  2 kb
 
Prival:


このスレが洪水になってしまったのは残念です。ぜひお願いします!私としてはNSが何かを得られるかどうかが気になるところです。

私はファイルに値を書き込んだ、最初の列の時間、2番目の値。

データファイルが添付されています。

今、matcadを使ってそれを読み、スペクトルをプロットしているところですが、つまり、入力の中身については何も知りません。

スペクトルにこのような成分があることがわかり、それを取り出すことができるのですが、ニューラルネットワークはそれを処理することができるのでしょうか...。と思っていたら

そうですね、私も建設的でありたいと思います...著者は質問をしました - 彼は答えを得ようとしています...という質問には、答えではなくSFが返ってくるのです。

ちょっと形式を変えて、予想をしてみようと思います...。

 

その方法はこうだ。

青がノイズのない元の信号、赤が信号+ノイズの混合物から再構成された信号です。上方へのシフトはノイズ特性によるもので、関数rnd(20)は1〜20の範囲の乱数を生成する。つまり、ランダム成分に加えて、10の定数成分も加わっている。これは写真でも確認できます。

平均値(rnd(20))=10

 

ノイズがあるともっと悪くなります。散布図が それを裏付けていますし、予測自体もそうです(55ポイント先)。

しかし、ここでもデータに周期性がある.これがなくなると、グリッドも予測モデルも正しく予測できなくなる......(将来の予測について)。

ノイズを除去する......ノイズを除去するのは素晴らしいことで、何が上がって何が下がるかは重要ではない - 我々はラインそのもの、あるいはむしろピークとトラフ(意思決定に最も有益な部分)が必要なのだ......。

実際の見積もりで試してみて、例えばMAと比較してみるとか...。どちらがいいのか......興味のある方は試してみてください。

https://www.mql4.com/go?http://i065.radikal.ru/1007/f9/a83289a5b256.jpg
https://www.mql4.com/go?http://s001.radikal.ru/i193/1007/60/96290849aa4b.jpg

2.最初の信号(=ノイズのない信号)をネットワークの教師として設定すると、確かに学習して入力(ノイズのある信号)のポイントを見つけることができる...が、それは役に立たない-データが変化(入力)すると、後で悪化するだけである......。

...すべてのバーで訓練する場合は、より良いですが、あまり実用的な使用はありません...ちょうど指標(予測)をスピードアップするために、100%以上ではなく、100%の精度ではありません...遠くから...100%...。