문제는 미래의 가격 변동 벡터를 고려해야 하며, 비록 다른 불연속성을 가지고 있지만 이를 예측하려고 노력하고 있다는 것입니다. 그러나 저는 가격이 교차점을 향해 움직일지, 이상적으로는 교차점을 계산하여 이동 가격을 결정하는 더 간단한 문제를 해결하는 데 관심이 있습니다.
안타깝게도 MQL에서 회귀 모델이나 다중 분류 모델을 만드는 방법을 모르며 다른 언어의 패키지에서 문제 해결을 시작할 인센티브가 없습니다. 하지만 그런 작업이 있으므로 계산을 포함하여 관심있는 사람과 함께 해결할 준비가되어 있습니다.
가격이 SMA 방향으로 움직이고 크로스오버가 필요한 경우 문제는 정확히 동일합니다(미리 방향을 알고 있음에도 불구하고 크로스오버가 필요하기 때문에 더 복잡할 수도 있습니다).
dSMA 기울기=(가격[N]-가격[0])/N과 호가의 통계적 특성(틱 수, 주어진 시간 동안 포인트로 변환되는 틱 수)을 알면 "미래" 확률 필드(여기에는 가격 필드, 여기에는 SMA 필드, 여기_there_price_will_meet_SMA가 있습니다)를 만들 수 있습니다.
그러나 이것은 통계 분석 솔루션이 될 것이며 돈을 벌 수는 없습니다. 그런 다음 ML/NN을 통해 같은 방식으로 이러한 필드를 좁힌 다음 알고리즘을 통해 수익을 창출하는 방법을 생각해 내야 합니다.)
가격이 SMA로 이동하고 크로스오버가 필요한 경우 작업은 정확히 동일합니다(알려진 방향에도 불구하고 크로스오버가 필요하기 때문에 더 어려울 수도 있습니다).
dSMA=(가격[N]-가격[0])/N의 기울기와 호가의 통계적 특성(얼마나 많은 틱이 있는지, 주어진 시간 동안 얼마나 많은 틱이 포인트로 변환되는지)을 알면 "미래" 확률 필드(여기 가격 필드, 여기 SMA 필드, 여기_there_price_will_meet_SMA)를 구축할 수 있습니다.
그러나 이것은 통계 분석 솔루션이 될 것이며 돈을 벌 수는 없습니다. 그런 다음 ML/NN을 통해 같은 방식으로 이러한 필드를 좁힌 다음 알고리즘을 통해 수익을 창출하는 방법을 생각해 내야 합니다.)
나는 돈을 버는 방법을 알고 있습니다-수정을 기다리는 채널에서 거래합니다. 그리고 나머지는 다중 분류 또는 회귀를 위한 것입니다. 실제로 확률 막대 모델을 구축한 다음 모델을 계산해야 합니다.
Maxim Dmitrievsky #: 시계열뿐만 아니라 시계열을 분석한다면 물론입니다. 하지만 시계열은 누구나 분석할 수 있는 것이 아니기 때문에 저는 MO의 방법으로 시장을 가격 계열의 형태로 명확하게 표현하는 것을 연구 대상으로 삼았습니다.
그렇지 않았다면 스택, 뉴스 분석, 페어 트레이딩, 차익 거래 등과 같은 다른 레이블을 붙였을 것입니다.
분석에는 이산화가 필요하며, 이산화가 없으면 분석할 방법이 없습니다. 일반적으로 시계열은 동일한 시간 간격으로 이산화됩니다. 하지만 렌코 또는 지그재그와 같은 다른 방식으로도 할 수 있습니다.
제가 보기에 이산화의 근원은 멍청한 기본 TS이며, 그런 다음 모델의 필터를 통해 개선하려고 합니다. 예를 들어, 초기 TS는 "시간 시작 시 매수하고 종료 시 매도" 또는 "지그재그 방향의 무릎이 형성될 때 오픈하고 다음 무릎이 형성될 때 마감"하고, 일부 지표-예측자를 기반으로 한 최종 TS는 일부 입력을 거부합니다.
다양한 방식의 재량화를 공허한 시도로 여기고 그 안에 어느 정도 이유가 있다고 생각하지만, 항상 동의하지 않는 사람들이 있을 것입니다. 이것이 이 스레드에서 구체적인 사항에 대한 건설적인 논의가 불가능한 또 다른 이유입니다.
분석에는 이산화가 필요하며, 이산화가 없으면 분석할 방법이 없습니다. 일반적으로 시계열은 일정한 간격으로 이산화됩니다. 하지만 렌코 또는 지그재그와 같은 다른 방법으로도 할 수 있습니다.
제가 보기에 이산화의 근원은 멍청한 기본 TS이며, 그런 다음 모델에서 필터를 사용하여 개선하려고 합니다. 예를 들어 초기 TS는 "시간 시작에 매수하고 종료에 매도" 또는 "지그재그 방향의 무릎이 형성될 때 오픈하고 다음 무릎이 형성될 때 마감"하고 일부 지표-예측자를 기반으로 한 최종 TS는 일부 입력을 거부합니다.
다양한 방식의 재량화를 공허한 시도로 여기고 그 안에 어느 정도 이유가 있다고 생각하지만, 항상 동의하지 않는 사람들이 있을 것입니다. 이것이 이 스레드에서 구체적인 사항에 대한 건설적인 토론이 불가능한 또 하나의 이유입니다.
저는 제 의견 만 표현할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 조건에서 진드기를 기반으로 다양한 유형의 막대를 만들려고했지만 아무것도 얻지 못했습니다. 이 단계에서는 지금까지 모든 것이 명확하므로 불필요한 용어를 많이 소개하지 않으면 건설적인 대화를 나눌 수 있습니다 :).
지금은 무작위로 기능과 레이블 세트를 가져와서 새로운 데이터에 대한 유효성 검사를 통해 해당 세트를 반복하고 있습니다. 또한 상호 정보를 기반으로 레이블을 도출하여 레이블과 특성 사이에 가능한 한 많은 정보, 즉 상관관계가 있도록 하려고 노력하고 있습니다.
다람쥐를 잡았거나 거창한 망상에 사로잡혀 있습니다.
아이디어 생성자로서: 따옴표나 막대 색상을 결정하는 것이 아니라, 예를 들어 하나의 이벤트가 아닌 덜 노이즈가 있고 절반만 알려진 것을 결정해야 할 수도 있습니다.
예를 들어 7개의 막대에서 LWMA 20의 위치 ?? 간단한 수학을 사용하여 대략적인 위치를 파악할 수 있으며, ML/NN 방법으로 이 영역을 좁힐 수 있다면 수익을 낼 수 있는 트레이딩 알고리즘을 생각해 내기만 하면 됩니다.
향후 가격 움직임의 벡터를 고려해야 하는 것이 있고, 불연속성은 다르지만 이를 예측하려고 노력하고 있습니다. 그러나 저는 가격이 교차점을 향해 움직일 경우 이동 가격을 결정하고 이상적으로는 교차점을 계산하는 더 간단한 문제를 해결하는 데 관심이 있습니다.
안타깝게도 MQL에서 회귀 모델이나 다중 분류 모델을 만드는 방법을 모르며 이것이 없으면 다른 언어의 패키지에서 문제 해결을 시작할 인센티브가 없습니다. 하지만 그런 작업이 있으므로 계산을 포함하여 관심있는 사람과 함께 해결할 준비가되어 있습니다.
네, 저도 무엇을 어떻게 하고 싶은지, 어떻게 정의하고 싶은지 잘 모르겠습니다.
나는 그것이 모두 쓸모없고 샘플이 클수록 더 좋다고 생각하지만 테스트 할 준비가되어 있으며이를 위해 적절한 도구가 필요합니다. 모델 학습을 위한 최적의 영역을 결정하고, 처음에는 역사에 맡긴 다음 미래를 보지 않고도 할 수 있는지 알아볼 수 있는 도구입니다.
문제는 미래의 가격 변동 벡터를 고려해야 하며, 비록 다른 불연속성을 가지고 있지만 이를 예측하려고 노력하고 있다는 것입니다. 그러나 저는 가격이 교차점을 향해 움직일지, 이상적으로는 교차점을 계산하여 이동 가격을 결정하는 더 간단한 문제를 해결하는 데 관심이 있습니다.
안타깝게도 MQL에서 회귀 모델이나 다중 분류 모델을 만드는 방법을 모르며 다른 언어의 패키지에서 문제 해결을 시작할 인센티브가 없습니다. 하지만 그런 작업이 있으므로 계산을 포함하여 관심있는 사람과 함께 해결할 준비가되어 있습니다.
가격이 SMA 방향으로 움직이고 크로스오버가 필요한 경우 문제는 정확히 동일합니다(미리 방향을 알고 있음에도 불구하고 크로스오버가 필요하기 때문에 더 복잡할 수도 있습니다).
dSMA 기울기=(가격[N]-가격[0])/N과 호가의 통계적 특성(틱 수, 주어진 시간 동안 포인트로 변환되는 틱 수)을 알면 "미래" 확률 필드(여기에는 가격 필드, 여기에는 SMA 필드, 여기_there_price_will_meet_SMA가 있습니다)를 만들 수 있습니다.
그러나 이것은 통계 분석 솔루션이 될 것이며 돈을 벌 수는 없습니다. 그런 다음 ML/NN을 통해 같은 방식으로 이러한 필드를 좁힌 다음 알고리즘을 통해 수익을 창출하는 방법을 생각해 내야 합니다.)
가격이 SMA로 이동하고 크로스오버가 필요한 경우 작업은 정확히 동일합니다(알려진 방향에도 불구하고 크로스오버가 필요하기 때문에 더 어려울 수도 있습니다).
dSMA=(가격[N]-가격[0])/N의 기울기와 호가의 통계적 특성(얼마나 많은 틱이 있는지, 주어진 시간 동안 얼마나 많은 틱이 포인트로 변환되는지)을 알면 "미래" 확률 필드(여기 가격 필드, 여기 SMA 필드, 여기_there_price_will_meet_SMA)를 구축할 수 있습니다.
그러나 이것은 통계 분석 솔루션이 될 것이며 돈을 벌 수는 없습니다. 그런 다음 ML/NN을 통해 같은 방식으로 이러한 필드를 좁힌 다음 알고리즘을 통해 수익을 창출하는 방법을 생각해 내야 합니다.)
나는 돈을 버는 방법을 알고 있습니다-수정을 기다리는 채널에서 거래합니다. 그리고 나머지는 다중 분류 또는 회귀를 위한 것입니다. 실제로 확률 막대 모델을 구축한 다음 모델을 계산해야 합니다.
시계열뿐만 아니라 시계열을 분석한다면 물론입니다. 하지만 시계열은 누구나 분석할 수 있는 것이 아니기 때문에 저는 MO의 방법으로 시장을 가격 계열의 형태로 명확하게 표현하는 것을 연구 대상으로 삼았습니다.
분석에는 이산화가 필요하며, 이산화가 없으면 분석할 방법이 없습니다. 일반적으로 시계열은 동일한 시간 간격으로 이산화됩니다. 하지만 렌코 또는 지그재그와 같은 다른 방식으로도 할 수 있습니다.
제가 보기에 이산화의 근원은 멍청한 기본 TS이며, 그런 다음 모델의 필터를 통해 개선하려고 합니다. 예를 들어, 초기 TS는 "시간 시작 시 매수하고 종료 시 매도" 또는 "지그재그 방향의 무릎이 형성될 때 오픈하고 다음 무릎이 형성될 때 마감"하고, 일부 지표-예측자를 기반으로 한 최종 TS는 일부 입력을 거부합니다.
다양한 방식의 재량화를 공허한 시도로 여기고 그 안에 어느 정도 이유가 있다고 생각하지만, 항상 동의하지 않는 사람들이 있을 것입니다. 이것이 이 스레드에서 구체적인 사항에 대한 건설적인 논의가 불가능한 또 다른 이유입니다.
분석에는 이산화가 필요하며, 이산화가 없으면 분석할 방법이 없습니다. 일반적으로 시계열은 일정한 간격으로 이산화됩니다. 하지만 렌코 또는 지그재그와 같은 다른 방법으로도 할 수 있습니다.
제가 보기에 이산화의 근원은 멍청한 기본 TS이며, 그런 다음 모델에서 필터를 사용하여 개선하려고 합니다. 예를 들어 초기 TS는 "시간 시작에 매수하고 종료에 매도" 또는 "지그재그 방향의 무릎이 형성될 때 오픈하고 다음 무릎이 형성될 때 마감"하고 일부 지표-예측자를 기반으로 한 최종 TS는 일부 입력을 거부합니다.
다양한 방식의 재량화를 공허한 시도로 여기고 그 안에 어느 정도 이유가 있다고 생각하지만, 항상 동의하지 않는 사람들이 있을 것입니다. 이것이 이 스레드에서 구체적인 사항에 대한 건설적인 토론이 불가능한 또 하나의 이유입니다.
다양한 샘플링 방식을 공허한 시도로 여기고 그 안에 어느 정도 이유가 있다고 생각하지만 항상 동의하지 않는 사람들이 있습니다. 이것이 구체적인 사안에 대해 건설적인 토론이 불가능한 또 하나의 이유입니다.