여기에는 고전적인 기술 분석이 없습니다. 자산 수익률에 대한 다중 프랙탈 모델이 있습니다(예, 예, 저도 있습니다. 제가 방금 생각해낸 것이 아닙니다). 이 모델은 통계 모델에 기인할 수 있습니다. 특정한 고정 패턴은 없습니다. 패턴으로 표현할 수 있는 결과는 더 이상 없습니다.
고전적인 기술 분석은 가격 패턴의 그래픽 분석입니다. 즉, 이것은 특정한 "고전적인" 인물들의 집합이 아니라 사람의 시선의 초점이 바뀔 때 시각의 "산물"에 대한 분석이다. 분석된 매개변수는 무엇이든 될 수 있습니다. 가격, 거래량, 미결제약정 또는 통계 지표 세트의 매개변수가 될 수 있습니다. 이 모든 값은 변화에 따라 곡선을 "그립니다". 이 곡선은 그래픽으로("눈으로") 분석하거나 다양한 수학적 필터를 사용하여 분석할 수 있습니다. 그래픽 분석의 자동화는 초점을 변경하고 곡선 세그먼트 사이를 이동하고 새롭고 새로운 수치를 보는 "눈으로" 분석의 자동화입니다.
문양은 인쇄소에서 도표를 인쇄하고 자에 추세선을 그렸을 때부터 인간의 지각의 산물이다.
따라서 개발 중인 접근 방식에는 의심할 여지 없이 고전적인 기술 분석이 포함되어 있습니다. )
다음에는 누군가의 의견이 "완전한 넌센스"라고 즉시 선언해서는 안되지만 먼저 그 본질을 이해해야합니다.
추신 " 예측 패턴 "이 그래픽 표현을 가지고 있다면 그 분석은 필연적으로 고전적인 기술적 분석에 속하며 여러 그래픽 현상의 인식 자동화는 매우 고전적인 시스템 중 하나의 자동화입니다 기술적 분석.
따라서 개발 중인 접근 방식에는 의심할 여지 없이 고전적인 기술 분석이 포함되어 있습니다. )
어떤 형태로든 존재하지 않습니다. 다시 한 번 :) 출력에서 우리는 눈으로 그리고 통계적으로 패턴으로 나타낼 수 있는지 여부에 상관없이 시계열을 얻습니다 . 그리고 한 가지 더 - 나는 그것이 전혀 작동하는지 확신하지 못하므로 고전적인 기술적 분석이라고 생각하고 작동하지 않는다면 전혀 모순이 없을 것입니다 :)
어떤 형태로든 존재하지 않습니다. 다시 한 번 :) 출력에서 우리는 눈으로 그리고 통계적으로 패턴으로 나타낼 수 있는지 여부에 상관없이 시계열을 얻습니다. 그리고 한 가지 더 - 나는 그것이 전혀 작동하는지 확신하지 못하므로 고전적인 기술적 분석이라고 생각하고 작동하지 않는다면 전혀 모순이 없을 것입니다 :)
편견의 모든 징후 앞에서. :)
"고전적 기술적 분석"의 개념을 너무 좁게 이해하거나 내가 너무 넓게 이해하고 있습니다.
내가 말했듯 이, 고전적인 기술 분석은 인물의 상호 전환 및 변형 패턴의 관찰 및 일반화를 기반으로 한 사람의 시선으로 강조 표시된 곡선 세그먼트의 그래픽 분석 및 결론을 도출하는 것입니다. 값 변경의 시각적 "곡선"은 가능한 모든 매개변수에 속할 수 있으며 가격에만 국한되지 않습니다. 사람 시선의 초점을 모방하여 작동하는 모든 접근 방식의 자동화는 그래픽 기술 분석의 자동화입니다.
내가 말했듯 이, 고전적인 기술 분석은 인물의 상호 전환 및 변형 패턴의 관찰 및 일반화를 기반으로 한 사람의 시선으로 강조 표시된 곡선 세그먼트의 그래픽 분석 및 결론을 도출하는 것입니다. 값 변경의 시각적 "곡선"은 가능한 모든 매개변수에 속할 수 있으며 가격에만 국한되지 않습니다. 사람 시선의 초점을 모방하여 작동하는 모든 접근 방식의 자동화는 그래픽 기술 분석의 자동화입니다.
임호.
아니요, 고전적인 기술적 분석이 고전이 된 것입니다. 엘리엇 파동, 추세선, 기술적 분석 수치, 이동 평균 , 일부 지표 등. 다른 모든 것은 단지 기술적 분석일 뿐이며 매트입니다. 모델은 기술적 분석보다 수학적 분석에 가깝습니다. 교차점은 시도해도 찾을 수 없습니다.
아니요, 고전적인 기술적 분석이 고전이 된 것입니다. 엘리엇 파동, 추세선, 기술적 분석 수치, 이동 평균 , 일부 지표 등. 다른 모든 것은 단지 기술적 분석일 뿐이며 매트입니다. 모델은 기술적 분석보다 수학적 분석에 가깝습니다. 교차점은 시도해도 찾을 수 없습니다.
너무 많은 개념을 공유합니다. 불필요한 개체가 생성되지 않도록 본질적으로 수렴하는 것을 일반화하는 것이 좋습니다. 그러나 이들은 사고의 다른 특징입니다.
따라서 Elliot Waves, 이동 평균, 추세선 등은 "고전적인 기술적 분석"에 속하고 나머지는 "단순한 기술적 분석"이라고 생각하십니까? 동시에 고전적인 기술적 분석은 작동하지 않지만 "그냥 기술적 분석"이 작동합니까? 무역 분야에서 "단순한 기술적 분석"과 "수학적 분석"의 개념에 무엇이 포함되어 있다고 생각하십니까? 이것은 무지한 사람들의 지원을 받고 "하위 전문가"가 퍼뜨리는 순진한 "성배 추구자"의 환상의 열매가 아닙니까? 이러한 접근 방식의 효과에 대한 증거는 어디에 있습니까? (젠장, 테스터에 대해 계속 잊고 있어요!!! :) ).
이것은 오만하고 교육을 제대로 받지 못한 "가금류"의 표시가 아닙니까?
다시 한 번 말하지만, 쓰레기통에 버리는 것이 맞다는 것을 확인할 수 있는 고전적인 기술적 분석(추세, 수준, 평균 등... 포함)의 비효율성에 대한 충분한 증거가 있습니까? 레벨, 추세, 아파트의 인식을 적절하게 프로그래밍한 사람이 있습니까? 내 의견으로는 모든 패턴이 매우 원시적이고 품질이 좋지 않은 것으로 인식됩니다. 역사의 어느 부분에서나 평면을 완벽하게 찾는 알고리즘을 지적한다면 나는 내가 틀렸음을 인정합니다.
너무 많은 개념을 공유합니다. 불필요한 개체가 생성되지 않도록 본질적으로 수렴하는 것을 일반화하는 것이 좋습니다. 그러나 이것들은 생각의 다른 특징입니다.
따라서 Elliott Waves, 이동 평균, 추세선 등은 "고전적인 기술적 분석"에 속하고 나머지는 "단순한 기술적 분석"이라고 생각하십니까? 동시에 고전적인 기술적 분석은 작동하지 않지만 "그냥 기술적 분석"이 작동합니까? 무역 분야에서 "단순한 기술적 분석"과 "수학적 분석"의 개념에 무엇이 포함되어 있다고 생각하십니까? 이것은 무지한 사람들의 지원을 받고 "하위 전문가"가 퍼뜨리는 순진한 "성배 추구자"의 환상의 열매가 아닙니까? 이러한 접근 방식의 효과에 대한 증거는 어디에 있습니까? (젠장, 테스터에 대해 계속 잊고 있어요!!! :) ).
이것은 오만하고 제대로 교육받지 못한 "가금류"의 표시가 아닙니까?
다시 한 번 말하지만, 쓰레기통에 버리는 것이 맞다는 것을 확인할 수 있는 고전적인 기술적 분석(추세, 수준, 평균 등... 포함)의 비효율성에 대한 충분한 증거가 있습니까? 레벨, 추세, 아파트의 인식을 적절하게 프로그래밍한 사람이 있습니까? 내 의견으로는 모든 패턴이 매우 원시적이고 품질이 좋지 않은 것으로 인식됩니다. 역사의 어느 부분에서나 평면을 완벽하게 찾는 알고리즘을 지적한다면 나는 내가 틀렸음을 인정합니다.
헛되이 시간을 낭비하지 않기 위해 실수했다는 것을 즉시 인정하십시오 :) TA의 효과에 대한 최소한 하나의 증거를 찾아보고 이것부터 시작하십시오. 머리에 혼란이 없도록 범주로 나누어야합니다. 그렇지 않으면 결국 모든 것이이 논리에 따라 키를 누르는 손가락으로 축소 될 수 있습니다 .. 결국, 어쨌든 사람은 결국 버튼을 누릅니다
Maxim Dmitrievsky : 어떤 수준, 어떤 추세 및 아파트? 당신은 당신이 쓰는 것에 대해 이해하고 있습니까? 한 쌍의 동일한 Elliott 파도 표시를 찾지 않고 사실 이후에야 밝혀진 일부 신화적인 경향과 플랫에 대한 동일한 정의를 찾지 않는 방법
우리 대화의 본질로 돌아가 봅시다. 당신은 고전적인 기술 분석 방법이 거래에서 작동하지 않는다고 단호하게 말했습니다. 그들은 수익성이 없습니다. 프로그래밍과 테스터를 도구로 사용하여 증명할 것을 제안했습니다. 이렇게 하려면 고전적인 기술적 분석 방법을 프로그래밍하고, 이를 바탕으로 전략을 세우고, 역사에 대한 테스터에서 실행해야 합니다.
평면도, 추세도, 엘리엇 파동 도, 수준도 아닌 단일 패턴을 찾는 것을 정성적으로 프로그래밍할 수는 없지만 동시에 이것이 모두 넌센스라고 근거 없이 주장합니다.
추신 : 테스터에서 고전적인 기술 분석이 넌센스라는 것을 증명할 수 없습니다. 알고리즘 거래에 쓸모가 없다고 주장하지 마십시오.
내 가장 가까운 이웃 지표에 대한 코드베이스를 검색합니다. 방법은 매우 간단합니다. 현재 패턴의 길이를 설정하고, 기록에서 유사한 패턴을 찾고(예: 패턴 간의 거리로 상관 관계를 사용), 개별 예측에 가중치를 주어 과거 패턴에서 미래 가격 행동을 예측합니다. 이것은 본질적으로 동일한 클러스터링 또는 RBF 또는 SVM 또는 GRNN입니다. 그것은 모두 현재 패턴에서 유사한 과거 패턴까지의 거리를 측정하는 방법에 달려 있습니다. GRNN 및 Bayes에 대해 읽어보십시오. 거기에서 예측 이론은 통계적 분포 의 관점에서 설명됩니다. 위에서 언급한 GRNN과 예측 방법에 대해 많이 작성되었지만 모두 하나의 간단한 공식으로 귀결됩니다.
예측 y = SUM y[k]*exp(-d[k]/2s^2) / SUM exp(-d[k]/2s^2)
여기서 y[k]는 k번째 과거 패턴이고 d[k]는 k번째 패턴에서 현재 패턴까지의 거리입니다. 거리에 가우스 분포가 있는 경우 d[k] = (x - x[k])^2입니다. 임의(수퍼 가우시안) 분포의 경우 d[k] = |x - x[k]|^p, 여기서 가장 가까운 이웃(큰 p)에 더 많은 가중치를 줄 것인지 아니면 모든 값을 줄 것인지에 따라 p를 선택합니다. 이웃은 사회주의에서와 거의 같은 가중치(작은 p)입니다. p=0이면 완전한 사회주의입니다.
가장 가까운 이웃과 GRNN에 익숙해지면 다음 질문은 분명합니다. 그리고 시간 축을 따라 왜곡을 고려한다면 현재 패턴과 과거 패턴 사이의 거리를 어떻게 측정합니까(예: 과거 패턴은 현재 패턴처럼 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 늘어나거나 압축됨). 이곳은 개가 묻힌 곳입니다.
안녕하세요, 만나서 반갑습니다. 여전히 주제에 관심이 있고 부진한 모드로 작업할 준비가 되어 있다면(내일 국내에 갈 예정입니다) 협력을 제안하고 싶습니다.
저는 사이버네틱스 분야의 ctn이지만 고대에 오랫동안 유휴 상태였습니다. 프로그래머는 아니지만 할 수 있습니다. 라디오 운영자가 아닙니다.
우리 대화의 본질로 돌아가 봅시다. 당신은 고전적인 기술 분석 방법이 거래에서 작동하지 않는다고 단호하게 말했습니다. 그들은 수익성이 없습니다. 프로그래밍과 테스터를 도구로 사용하여 증명할 것을 제안했습니다. 이렇게 하려면 고전적인 기술적 분석 방법을 프로그래밍하고, 이를 바탕으로 전략을 세우고, 역사에 대한 테스터에서 실행해야 합니다.
당신은 평면도, 추세도, 엘리엇 파동도, 수준도 아닌 단일 패턴을 찾기 위한 고품질 프로그래밍을 할 수 없지만 동시에 이것이 모두 넌센스라고 근거 없이 주장합니다.
추신 : 테스터에서 고전적인 기술 분석이 넌센스라는 것을 증명할 수 없습니다. 알고리즘 거래에 쓸모가 없다고 주장하지 마십시오.
무슨 말을 해야 할지 알려주지 마세요. 그리고 저는 당신이 어떤 고전적인 기술적 분석을 해야 하는지 말하지 않을 것입니다. 그러나 나는 한 가지에 동의합니다. 나는 무언가를 질적으로 프로그래밍 할 수 없으며 무엇을 알 수 없습니다.
여기에는 고전적인 기술 분석이 없습니다. 자산 수익률에 대한 다중 프랙탈 모델이 있습니다(예, 예, 저도 있습니다. 제가 방금 생각해낸 것이 아닙니다). 이 모델은 통계 모델에 기인할 수 있습니다. 특정한 고정 패턴은 없습니다. 패턴으로 표현할 수 있는 결과는 더 이상 없습니다.
고전적인 기술 분석은 가격 패턴의 그래픽 분석입니다. 즉, 이것은 특정한 "고전적인" 인물들의 집합이 아니라 사람의 시선의 초점이 바뀔 때 시각의 "산물"에 대한 분석이다. 분석된 매개변수는 무엇이든 될 수 있습니다. 가격, 거래량, 미결제약정 또는 통계 지표 세트의 매개변수가 될 수 있습니다. 이 모든 값은 변화에 따라 곡선을 "그립니다". 이 곡선은 그래픽으로("눈으로") 분석하거나 다양한 수학적 필터를 사용하여 분석할 수 있습니다. 그래픽 분석의 자동화는 초점을 변경하고 곡선 세그먼트 사이를 이동하고 새롭고 새로운 수치를 보는 "눈으로" 분석의 자동화입니다.
문양은 인쇄소에서 도표를 인쇄하고 자에 추세선을 그렸을 때부터 인간의 지각의 산물이다.
따라서 개발 중인 접근 방식에는 의심할 여지 없이 고전적인 기술 분석이 포함되어 있습니다. )
다음에는 누군가의 의견이 "완전한 넌센스"라고 즉시 선언해서는 안되지만 먼저 그 본질을 이해해야합니다.
추신 " 예측 패턴 "이 그래픽 표현을 가지고 있다면 그 분석은 필연적으로 고전적인 기술적 분석에 속하며 여러 그래픽 현상의 인식 자동화는 매우 고전적인 시스템 중 하나의 자동화입니다 기술적 분석.
따라서 개발 중인 접근 방식에는 의심할 여지 없이 고전적인 기술 분석이 포함되어 있습니다. )
어떤 형태로든 존재하지 않습니다. 다시 한 번 :) 출력에서 우리는 눈으로 그리고 통계적으로 패턴으로 나타낼 수 있는지 여부에 상관없이 시계열을 얻습니다 . 그리고 한 가지 더 - 나는 그것이 전혀 작동하는지 확신하지 못하므로 고전적인 기술적 분석이라고 생각하고 작동하지 않는다면 전혀 모순이 없을 것입니다 :)
어떤 형태로든 존재하지 않습니다. 다시 한 번 :) 출력에서 우리는 눈으로 그리고 통계적으로 패턴으로 나타낼 수 있는지 여부에 상관없이 시계열을 얻습니다. 그리고 한 가지 더 - 나는 그것이 전혀 작동하는지 확신하지 못하므로 고전적인 기술적 분석이라고 생각하고 작동하지 않는다면 전혀 모순이 없을 것입니다 :)
편견의 모든 징후 앞에서. :)
"고전적 기술적 분석"의 개념을 너무 좁게 이해하거나 내가 너무 넓게 이해하고 있습니다.
내가 말했듯 이, 고전적인 기술 분석은 인물의 상호 전환 및 변형 패턴의 관찰 및 일반화를 기반으로 한 사람의 시선으로 강조 표시된 곡선 세그먼트의 그래픽 분석 및 결론을 도출하는 것입니다. 값 변경의 시각적 "곡선"은 가능한 모든 매개변수에 속할 수 있으며 가격에만 국한되지 않습니다. 사람 시선의 초점을 모방하여 작동하는 모든 접근 방식의 자동화는 그래픽 기술 분석의 자동화입니다.
임호.
편견의 모든 징후 앞에서. :)
"고전적 기술적 분석"의 개념을 너무 좁게 이해하거나 내가 너무 넓게 이해하고 있습니다.
내가 말했듯 이, 고전적인 기술 분석은 인물의 상호 전환 및 변형 패턴의 관찰 및 일반화를 기반으로 한 사람의 시선으로 강조 표시된 곡선 세그먼트의 그래픽 분석 및 결론을 도출하는 것입니다. 값 변경의 시각적 "곡선"은 가능한 모든 매개변수에 속할 수 있으며 가격에만 국한되지 않습니다. 사람 시선의 초점을 모방하여 작동하는 모든 접근 방식의 자동화는 그래픽 기술 분석의 자동화입니다.
임호.
아니요, 고전적인 기술적 분석이 고전이 된 것입니다. 엘리엇 파동, 추세선, 기술적 분석 수치, 이동 평균 , 일부 지표 등. 다른 모든 것은 단지 기술적 분석일 뿐이며 매트입니다. 모델은 기술적 분석보다 수학적 분석에 가깝습니다. 교차점은 시도해도 찾을 수 없습니다.
아니요, 고전적인 기술적 분석이 고전이 된 것입니다. 엘리엇 파동, 추세선, 기술적 분석 수치, 이동 평균 , 일부 지표 등. 다른 모든 것은 단지 기술적 분석일 뿐이며 매트입니다. 모델은 기술적 분석보다 수학적 분석에 가깝습니다. 교차점은 시도해도 찾을 수 없습니다.
너무 많은 개념을 공유합니다. 불필요한 개체가 생성되지 않도록 본질적으로 수렴하는 것을 일반화하는 것이 좋습니다. 그러나 이들은 사고의 다른 특징입니다.
따라서 Elliot Waves, 이동 평균, 추세선 등은 "고전적인 기술적 분석"에 속하고 나머지는 "단순한 기술적 분석"이라고 생각하십니까? 동시에 고전적인 기술적 분석은 작동하지 않지만 "그냥 기술적 분석"이 작동합니까? 무역 분야에서 "단순한 기술적 분석"과 "수학적 분석"의 개념에 무엇이 포함되어 있다고 생각하십니까? 이것은 무지한 사람들의 지원을 받고 "하위 전문가"가 퍼뜨리는 순진한 "성배 추구자"의 환상의 열매가 아닙니까? 이러한 접근 방식의 효과에 대한 증거는 어디에 있습니까? (젠장, 테스터에 대해 계속 잊고 있어요!!! :) ).
이것은 오만하고 교육을 제대로 받지 못한 "가금류"의 표시가 아닙니까?
다시 한 번 말하지만, 쓰레기통에 버리는 것이 맞다는 것을 확인할 수 있는 고전적인 기술적 분석(추세, 수준, 평균 등... 포함)의 비효율성에 대한 충분한 증거가 있습니까? 레벨, 추세, 아파트의 인식을 적절하게 프로그래밍한 사람이 있습니까? 내 의견으로는 모든 패턴이 매우 원시적이고 품질이 좋지 않은 것으로 인식됩니다. 역사의 어느 부분에서나 평면을 완벽하게 찾는 알고리즘을 지적한다면 나는 내가 틀렸음을 인정합니다.
너무 많은 개념을 공유합니다. 불필요한 개체가 생성되지 않도록 본질적으로 수렴하는 것을 일반화하는 것이 좋습니다. 그러나 이것들은 생각의 다른 특징입니다.
따라서 Elliott Waves, 이동 평균, 추세선 등은 "고전적인 기술적 분석"에 속하고 나머지는 "단순한 기술적 분석"이라고 생각하십니까? 동시에 고전적인 기술적 분석은 작동하지 않지만 "그냥 기술적 분석"이 작동합니까? 무역 분야에서 "단순한 기술적 분석"과 "수학적 분석"의 개념에 무엇이 포함되어 있다고 생각하십니까? 이것은 무지한 사람들의 지원을 받고 "하위 전문가"가 퍼뜨리는 순진한 "성배 추구자"의 환상의 열매가 아닙니까? 이러한 접근 방식의 효과에 대한 증거는 어디에 있습니까? (젠장, 테스터에 대해 계속 잊고 있어요!!! :) ).
이것은 오만하고 제대로 교육받지 못한 "가금류"의 표시가 아닙니까?
다시 한 번 말하지만, 쓰레기통에 버리는 것이 맞다는 것을 확인할 수 있는 고전적인 기술적 분석(추세, 수준, 평균 등... 포함)의 비효율성에 대한 충분한 증거가 있습니까? 레벨, 추세, 아파트의 인식을 적절하게 프로그래밍한 사람이 있습니까? 내 의견으로는 모든 패턴이 매우 원시적이고 품질이 좋지 않은 것으로 인식됩니다. 역사의 어느 부분에서나 평면을 완벽하게 찾는 알고리즘을 지적한다면 나는 내가 틀렸음을 인정합니다.
헛되이 시간을 낭비하지 않기 위해 실수했다는 것을 즉시 인정하십시오 :) TA의 효과에 대한 최소한 하나의 증거를 찾아보고 이것부터 시작하십시오. 머리에 혼란이 없도록 범주로 나누어야합니다. 그렇지 않으면 결국 모든 것이이 논리에 따라 키를 누르는 손가락으로 축소 될 수 있습니다 .. 결국, 어쨌든 사람은 결국 버튼을 누릅니다
레벨, 추세, 아파트의 인식을 적절하게 프로그래밍한 사람이 있습니까? 내 의견으로는 모든 패턴이 매우 원시적이고 품질이 좋지 않은 것으로 인식됩니다. 역사의 어느 부분에서나 평면을 완벽하게 찾는 알고리즘을 지적한다면 나는 내가 틀렸음을 인정합니다.
어떤 수준, 어떤 추세 및 아파트? 당신은 당신이 쓰는 것에 대해 이해하고 있습니까? 한 쌍의 동일한 Elliott 파도 표시를 찾지 않고 사실 이후에야 밝혀진 일부 신화적인 경향과 플랫에 대한 동일한 정의를 찾지 않는 방법
우리 대화의 본질로 돌아가 봅시다. 당신은 고전적인 기술 분석 방법이 거래에서 작동하지 않는다고 단호하게 말했습니다. 그들은 수익성이 없습니다. 프로그래밍과 테스터를 도구로 사용하여 증명할 것을 제안했습니다. 이렇게 하려면 고전적인 기술적 분석 방법을 프로그래밍하고, 이를 바탕으로 전략을 세우고, 역사에 대한 테스터에서 실행해야 합니다.
평면도, 추세도, 엘리엇 파동 도, 수준도 아닌 단일 패턴을 찾는 것을 정성적으로 프로그래밍할 수는 없지만 동시에 이것이 모두 넌센스라고 근거 없이 주장합니다.
추신 : 테스터에서 고전적인 기술 분석이 넌센스라는 것을 증명할 수 없습니다. 알고리즘 거래에 쓸모가 없다고 주장하지 마십시오.
내 가장 가까운 이웃 지표에 대한 코드베이스를 검색합니다. 방법은 매우 간단합니다. 현재 패턴의 길이를 설정하고, 기록에서 유사한 패턴을 찾고(예: 패턴 간의 거리로 상관 관계를 사용), 개별 예측에 가중치를 주어 과거 패턴에서 미래 가격 행동을 예측합니다. 이것은 본질적으로 동일한 클러스터링 또는 RBF 또는 SVM 또는 GRNN입니다. 그것은 모두 현재 패턴에서 유사한 과거 패턴까지의 거리를 측정하는 방법에 달려 있습니다. GRNN 및 Bayes에 대해 읽어보십시오. 거기에서 예측 이론은 통계적 분포 의 관점에서 설명됩니다. 위에서 언급한 GRNN과 예측 방법에 대해 많이 작성되었지만 모두 하나의 간단한 공식으로 귀결됩니다.
예측 y = SUM y[k]*exp(-d[k]/2s^2) / SUM exp(-d[k]/2s^2)
여기서 y[k]는 k번째 과거 패턴이고 d[k]는 k번째 패턴에서 현재 패턴까지의 거리입니다. 거리에 가우스 분포가 있는 경우 d[k] = (x - x[k])^2입니다. 임의(수퍼 가우시안) 분포의 경우 d[k] = |x - x[k]|^p, 여기서 가장 가까운 이웃(큰 p)에 더 많은 가중치를 줄 것인지 아니면 모든 값을 줄 것인지에 따라 p를 선택합니다. 이웃은 사회주의에서와 거의 같은 가중치(작은 p)입니다. p=0이면 완전한 사회주의입니다.
가장 가까운 이웃과 GRNN에 익숙해지면 다음 질문은 분명합니다. 그리고 시간 축을 따라 왜곡을 고려한다면 현재 패턴과 과거 패턴 사이의 거리를 어떻게 측정합니까(예: 과거 패턴은 현재 패턴처럼 보일 수 있지만 시간이 지남에 따라 늘어나거나 압축됨). 이곳은 개가 묻힌 곳입니다.
안녕하세요, 만나서 반갑습니다. 여전히 주제에 관심이 있고 부진한 모드로 작업할 준비가 되어 있다면(내일 국내에 갈 예정입니다) 협력을 제안하고 싶습니다.
저는 사이버네틱스 분야의 ctn이지만 고대에 오랫동안 유휴 상태였습니다. 프로그래머는 아니지만 할 수 있습니다. 라디오 운영자가 아닙니다.
우리 대화의 본질로 돌아가 봅시다. 당신은 고전적인 기술 분석 방법이 거래에서 작동하지 않는다고 단호하게 말했습니다. 그들은 수익성이 없습니다. 프로그래밍과 테스터를 도구로 사용하여 증명할 것을 제안했습니다. 이렇게 하려면 고전적인 기술적 분석 방법을 프로그래밍하고, 이를 바탕으로 전략을 세우고, 역사에 대한 테스터에서 실행해야 합니다.
당신은 평면도, 추세도, 엘리엇 파동도, 수준도 아닌 단일 패턴을 찾기 위한 고품질 프로그래밍을 할 수 없지만 동시에 이것이 모두 넌센스라고 근거 없이 주장합니다.
추신 : 테스터에서 고전적인 기술 분석이 넌센스라는 것을 증명할 수 없습니다. 알고리즘 거래에 쓸모가 없다고 주장하지 마십시오.
무슨 말을 해야 할지 알려주지 마세요. 그리고 저는 당신이 어떤 고전적인 기술적 분석을 해야 하는지 말하지 않을 것입니다. 그러나 나는 한 가지에 동의합니다. 나는 무언가를 질적으로 프로그래밍 할 수 없으며 무엇을 알 수 없습니다.