Excel에서는 1부터 카운트가 시작되고, CatBoost 및 mql(및 기타 언어)에서는 0부터 카운트가 시작됩니다.
즉, 제가 알기로는 마지막 열을 가져와서 배열을 누적하여 그래프를 만든 것입니다. 예를 들어 보겠습니다. 이 데이터를 기반으로 몇 가지 예측자를 만들었습니다. 그리고 목표는 이 계열의 다음 값입니까, 아니면 원래 값, 즉 델타입니까? 즉, 조건부(+x||-x)로 결과를 제공하는 회귀 모델이고, +x가 나오면 거래를 시작하겠죠?
마지막 열에 대한 데이터를 제공하려고 노력할 것이지만 조금 후에 - 그 이후로 코드를 일부 변경 한 다음 손실되어 모든 것이 다시 재 작업되었습니다 - 하드 케이스.
맞습니다! 그래프에서 목표가 형성됩니다. 그런 다음 유전학을 통해 칠면조 한 마리, 즉 오실레이터를 이 표적에 '장착'합니다. 오실레이터는 예측자로 사용되며, 다음 단계인 표적이 되기도 합니다. 그런 다음 목표의 다음 예측 단계가 하락하면 매도하고 상승하면 매수합니다. 이것이 전체 간단한 알고리즘입니다. 수익은 반대 신호에만 있기 때문에 테이크아웃이 없습니다. 그리고 스톱은 통계적 접근법(마이너스 거래의 5 시그마 평균)을 통해 샘플 트레인의 모든 마이너스 거래에서 계산되지만 위 그림에서는 스톱이 0이 되어 조여집니다.
맞습니다! 차트에서 목표가 형성됩니다. 그런 다음 유전학을 통해 이 목표에 단 하나의 칠면조, 즉 오실레이터만 "적합"됩니다. 오실레이터는 예측 지표로 사용되며 목표(다음 단계)이기도 합니다. 그런 다음 목표의 다음 예측 단계가 하락하면 매도하고 상승하면 매수합니다. 이것이 전체 간단한 알고리즘입니다. 수익은 반대 신호에만 있기 때문에 테이크아웃이 없습니다. 그리고 스톱은 통계적 접근법(마이너스 거래의 5 시그마 평균)을 통해 샘플 트레인의 모든 마이너스 거래에서 계산되지만 위 그림에서는 스톱이 0이 되어 조여집니다.
제가 알기로는 재무 결과는 한 열로 계산되었습니다.
마지막 열은 판매, 두 번째 열은 구매로 두 개를 시도해 보세요. 이 경우 Target_P 열은 필터가되어야합니다. 차트가 +1이고 구매에 대한 시갈이면 만들고 그렇지 않으면 항목을 건너 뛰고 판매에 대해서도 동일하게 -1입니다.
Excel에서는 1부터 카운트가 시작되고, CatBoost 및 mql(및 기타 언어)에서는 0부터 카운트가 시작됩니다.
즉, 제가 알기로는 마지막 열을 가져와서 배열을 누적하여 그래프를 만든 것입니다. 예를 들어 보겠습니다. 이 데이터를 기반으로 몇 가지 예측자를 만들었습니다. 그리고 목표는 이 계열의 다음 값입니까, 아니면 원래 값, 즉 델타입니까? 즉, 조건부(+x||-x)로 결과를 제공하는 회귀 모델이고, +x가 나오면 거래를 시작하겠죠?
마지막 열에 대한 데이터를 제공하려고 노력할 것이지만 조금 후에 - 그 이후로 코드를 일부 변경 한 다음 손실되어 모든 것이 다시 재 작업되었습니다 - 하드 케이스.
맞습니다! 그래프에서 목표가 형성됩니다. 그런 다음 유전학을 통해 칠면조 한 마리, 즉 오실레이터를 이 표적에 '장착'합니다. 오실레이터는 예측자로 사용되며, 다음 단계인 표적이 되기도 합니다. 그런 다음 목표의 다음 예측 단계가 하락하면 매도하고 상승하면 매수합니다. 이것이 전체 간단한 알고리즘입니다. 수익은 반대 신호에만 있기 때문에 테이크아웃이 없습니다. 그리고 스톱은 통계적 접근법(마이너스 거래의 5 시그마 평균)을 통해 샘플 트레인의 모든 마이너스 거래에서 계산되지만 위 그림에서는 스톱이 0이 되어 조여집니다.
아직도 이해가 안 되세요... :( 어떤 거래, 어떤 표시?
거래 방식은 다음과 같습니다:
1) 가격 움직임이 있습니다(예: 종가 차트, 비트코인). 주기 9와 시프트 -2의 움직임이 차트에 표시되어 명확하게 볼 수 있습니다.
2) 위에서 설명한 접근법으로 거래한다는 것은 로트에 묶이지 않고 자산을 매도 또는 매수하라는 신호를 의미합니다. 한 순간에 자산에 대해 하나의 거래가 있습니다.
3) 거래에서 수익이 발생하면 총합에 +A 포인트가, 그렇지 않으면 -A 포인트가 기록됩니다.
4) 이것이 포인트 수입이 형성되는 방식입니다.
위에서 언급 한 수익 차트에 스프레드와 수수료를 추가하면 그림이 그렇게 장밋빛이되지 않을 것임이 분명합니다.
맞습니다! 차트에서 목표가 형성됩니다. 그런 다음 유전학을 통해 이 목표에 단 하나의 칠면조, 즉 오실레이터만 "적합"됩니다. 오실레이터는 예측 지표로 사용되며 목표(다음 단계)이기도 합니다. 그런 다음 목표의 다음 예측 단계가 하락하면 매도하고 상승하면 매수합니다. 이것이 전체 간단한 알고리즘입니다. 수익은 반대 신호에만 있기 때문에 테이크아웃이 없습니다. 그리고 스톱은 통계적 접근법(마이너스 거래의 5 시그마 평균)을 통해 샘플 트레인의 모든 마이너스 거래에서 계산되지만 위 그림에서는 스톱이 0이 되어 조여집니다.
제가 알기로는 재무 결과는 한 열로 계산되었습니다.
마지막 열은 판매, 두 번째 열은 구매로 두 개를 시도해 보세요. 이 경우 Target_P 열은 필터가되어야합니다. 차트가 +1이고 구매에 대한 시갈이면 만들고 그렇지 않으면 항목을 건너 뛰고 판매에 대해서도 동일하게 -1입니다.
차트가 플러스에 있으면 감탄할 것입니다.
전략에는 이미 방향이 있으므로 반대쪽 항목에 대한 핀 결과는 실제로 계산되지 않았습니다.
제가 알기로는 재무 결과는 한 열에 집계되었습니다.
마지막 열은 판매에 대한 열이고 두 번째 열은 구매에 대한 열입니다. 이 경우 Target_P 열은 필터가되어야합니다. +1이고 구매에 대한 시그널이 있으면 수행 한 다음 그렇지 않으면 항목을 건너 뛰고 판매 -1에 대해서도 동일합니다.
차트가 플러스에 있으면 감탄할 것입니다.
전략에는 이미 방향이 있으므로 반대 항목에 대한 핀 결과는 실제로 계산되지 않았습니다.
미안하지만 시도조차 하지 않겠습니다. 누가 Target_P가 올바른 "필터"라고 말했나요? 음, 마지막 두 열은 반대 신호입니다. 값은 같지만 부호가 다릅니다. 그래서 우리가 가지고 있는 데이터에서 위의 결과가 나온 것입니다.
새로운 샘플을 만들자는 제안이 있습니다. 적어도 "혼돈" 또는 실제 악기입니다. 두 개의 샘플이면 충분합니다: (1) 훈련과 (2) 테스트. 10k 값에서 샘플링 훈련의 깊이. 누가 무엇을 필요로하지만 ... :)
안부, 롬필.
죄송하지만 시도조차 하지 않겠습니다. 누가 Target_P가 올바른 "필터" 라고 말했나요? 음, 마지막 두 열은 반대 신호입니다. 값은 같지만 부호가 다릅니다. 그래서 사용 가능한 데이터에서 위의 결과를 얻은 것입니다.
새로운 샘플을 만들자는 제안이 있습니다. 적어도 "혼돈" 또는 실제 악기. 두 개의 샘플이면 충분합니다 : (1) 훈련 및 (2) 테스트. 10k 값에서 샘플링 훈련의 깊이. 누가 무엇을 필요로하지만 ... :)
안부, 롬필.
각 샘플에 대한 분류 결과를 개별적으로 드롭 할 수 있습니까?
얻은 결과를 어떻게 적용 할 수 있는지 이해하고 싶습니다. 지금까지 내 생각은 손절매없이 입력해야하며 결과가 일치 할 수 있다는 것입니다.
그리고 오실레이터는 무엇입니까?
다른 샘플을 만들 수 있지만 전체 샘플이 필요한지 아니면 재무 결과의 마크 업 / 계산 데이터가있는 꼬리 만 필요한지 이해가되지 않습니까?
그런 다음 각 샘플에 분류 결과를 개별적으로 드롭할 수 있나요?
얻은 결과를 어떻게 적용할 수 있는지 알고 싶습니다. 지금까지는 손절매 없이 입력하면 결과가 일치할 것이라는 생각입니다.
오실레이터가 무엇인지 알려주실 수 있나요?
다른 샘플을 만들 수 있지만 전체 샘플이 필요한지 아니면 재무 결과의 마크 업 / 계산 데이터가있는 꼬리 만 필요한지 이해가되지 않습니까?
오실레이터는 무엇이든 될 수 있습니다! 오실레이터의 주요 임무는 차트를 다른 차트로 변환하는 것인데, 미리 진폭을 알고 있어야 합니다. 저는 제가 직접 작성한 것을 사용하지만 그게 중요한 것은 아닙니다.
샘플은 무엇이든 될 수 있습니다! 결과 없이도 할 수 있습니다.
그러나 방금 0에서 1까지 일반 난수 생성기를 시도했는데 ... 접근 방식을 사용하지 못했습니다 !!!
그 이유는 이미 결정되었으며 매우 시끄러운 데이터입니다. 그러나이 상황에서 벗어날 방법이 있습니다! 샘플링 기간을 늘리세요! 샘플이 수익성이 없는 경우 M2를 만들어 다시 확인합니다. 샘플이 다시 수익성이 없으면 M3 등을 만듭니다.
추신 10번의 확인 중 한 번만 실패했지만 ... :) 그리고 그 부정적인 결과는 트레이 샘플에 대한 신경망 위원회를 훈련 한 후였습니다. 이러한 결과를 통해 우리는 일반적으로 샘플이 전혀 예측할 수 없다고 말할 수 있습니다.
오실레이터는 무엇이든 될 수 있습니다! 오실레이터의 주요 작업은 차트를 다른 차트로 변환하는 것이지만 미리 알려진 진폭을 사용하는 것입니다. 저는 제가 직접 작성한 것을 사용하지만 이것이 중요한 것은 아닙니다.
샘플은 무엇이든 될 수 있습니다! 결과 없이도 가능합니다.
그러나 방금 나 자신이 0에서 1까지 일반적인 무작위 생성기를 시도하고 .... 접근 방식을 사용하지 못했습니다 !!!
그 이유는 이미 결정되었으며 매우 시끄러운 데이터입니다. 그러나이 상황에서 벗어날 방법이 있습니다! 샘플링 기간을 늘리세요! 샘플이 수익성이 없는 경우 M2를 만들어 다시 확인합니다. 다시 수익성이 없으면 M3 등을 만들면 됩니다.
추신 10번의 확인 중 한 번만 실패했지만 ... :) 그리고 그 부정적인 결과는 트레이 샘플에 대한 신경망위원회의 훈련 후였습니다. 이러한 결과를 통해 우리는 일반적으로 샘플이 전혀 예측할 수 없다고 말할 수 있습니다.
글쎄, 물론 그럴 수 있지만 모든 사람이 효과적이지는 않습니다.
이미 훈련 한 것과 유사한 마크 업이있는 파일을 첨부하고 모델을 확인합니다.
그리고 마크업된 파일이 모델을 예측할 수 있는지 아닌지 잘 모르겠어요.
물론 누구나 할 수 있지만 모든 사람이 효과적이지는 않을 것입니다.
이미 공부 한 것과 유사한 마크 업이있는 파일을 첨부합니다. 모델을 확인하십시오.
그리고 마크 업 파일이 모델을 예측할 때까지 기다려야하는지 여부를 잘 모르겠습니다.
" 예측에 의한 마크 업 파일 " 을 명확히하고 싶습니다. 새 열을 만들고 어떤 단계가 구매인지, 어떤 단계가 판매인지 지정하는 것입니까?
나는 " 예측으로 표시된 파일" 을 명확히하고 싶습니다 - 새 열을 만들고 어떤 단계가 구매인지, 어떤 단계가 판매인지 지정하는 것입니까?
네, 그런 것 같습니다.
이 열만 보낼 수 있으며 나머지는 필요하지 않습니다. 그리고 날짜는 동기화를 제어하기 위한 것입니다.네, 그런 것 같아요.
이 열만 보낼 수 있으며 나머지는 필요하지 않습니다. 그리고 날짜는 동기화를 제어하기 위한 것입니다.열을 추가했습니다: "1" 매수, "-1" 매도. 신호가 반대 신호로 변경되는 경우 거래를 시작합니다. 나는 그것을 올바르게했다고 생각하지만 확인하지 않았습니다 ... :) 게으름.
스프레드와 커미션이 없는 차트에서 이것은 포인트 단위의 결과입니다:
결과: PR=157488 +거래=778 -거래=18 (수익, 포지티브 및 네거티브 거래 수).
스프레드 0.00050:
결과: PR=117688 +거래=629 -거래=167
스프레드 0.00100:
PR=77888 +거래수=427 -거래수=369
200에서 스프레드:
PR=-1712 +거래=241 -거래=555