Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1129

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Vizard_:
radikal.ru/video/1JIag8ds57s

)))

 
Vizard_:

Não fiques eufórico. Demora uns dias a digeri-lo calmamente, a girá-lo...

É um bom conselho. Leva o tempo que quiseres... :-)

 
mytarmailS:

os habituais volumes horizontais!!! Jesus! De onde é que vocês vieram? )) Ah, eu esqueci que este é um fórum de Forex)


Na pequena janela? No monitor da esquerda?

 
Sergey Chalyshev:

O que está errado?

Eu próprio tenho o mesmo problema. Alguém me pode dizer porque é que isto pode estar a acontecer?

 
Mikhail Khlestov:

Eu próprio tenho este problema. Alguém me pode dizer porque é que isto pode estar a acontecer?

Este é o caso de todos, não faz sentido olhar para os resultados da bandeja, apenas no OOS, mas se o sistema não tiver identificado padrões reais (e algumas centenas de pessoas no mundo identificam), então o OOS será nivelado por espalhamento ou algo pior. Mas para corrigir um vestígio - não há problema para qualquer graylist com 100$ e um par de horas.

 
Igor Makanu:

1.eu vou tentar citar livremente Haikin: o conjunto de dados deve conter tanto exemplos positivos como negativos

parece estar claro com exemplos positivos, o que falta esclarecer é como ensinar exemplos negativos?

2.ruído também deve ser dado, mas não é exactamente um exemplo negativo, pois não?

1. É um bom ponto de vista. Mas você esqueceu - a proporção de positivo para negativo tem que corresponder à prática. Também uma citação de memória.

Para ensinar da mesma maneira. Sirva a entrada em misturas com os positivos.

2. a partir de 1. segue - sem ruído.

Se você tem apenas positivo e nenhum negativo, você não tem idéia do que está ensinando.

 
Igor Makanu:

1. eu não esqueci, porque não sei - não há nada para esquecer, ainda quero ler, mas são estas pequenas coisas que começam tudo!

2. individualmente todos, imho, bem, meus objetivos são bons - eu não quero prever o imprevisível, eu quero adaptar o adaptativo ))))

A propósito, de onde tirar o negativo. Como eu não sei a tarefa, em termos gerais.

Se você está ensinando, digamos, a reconhecer triângulos, então a amostra de treinamento deve conter não apenas uma variedade de triângulos, mas também uma variedade de não-triângulos.

 
Vizard_:

radikal.ru/video/m9Ct2f9xDCn

Merda... que tipo de música você está ouvindo))

 

Então, sobre o flotsam, se você se lembra, eu trouxe à tona um tópico sobre como algoritmar o flotsam. Não obtive respostas claras, por isso tive de pensar por mim...

No início eu experimentei com distribuições - quanto mais o preço flutuava em um nível e quanto mais essas flutuações eram mais provável o fracasso; no entanto, esse método tem desvantagens e eu desisti dele.

O segundo método era melhor e gostaria de o partilhar contigo caso alguém esteja interessado...

Para o segundo método utilizei a autocorrelação de preço e procurei durante muito tempo por sinais de planicidade nas indicações ACF e encontrei dois sinais simples.

Este é o preço e a ACF

o código no R-ke

layout(1:2)
x <- cumsum(rnorm(100))
plot(x,t="l")
acf(x,plot = T,lag.max = length(x))

Agora sobre os sinais

O primeiro sinal é o número de extrema na ACF (azul)

O segundo indicador é o número de intersecções da linha zero com o eixo (vermelho)

Quanto mais crossovers e extrema, mais forte é o plano.

Uma função que retorna os dois atributos ou parâmetros acima

get_parameters <- function(x){
  ac <- acf(x,lag.max = length(x),plot = F)
  
  
  library(quantmod)
  
  xx <- ac$acf
  
  pi <- findPeaks(xx)
  va <- findValleys(xx)
  length(c(pi,va))
  
  flet <- rep(0,length(xx))
  for(i in 5:length(xx)){
    
    if(xx[i-1]>0 && xx[i]<0)  flet[i] <- 1
    if(xx[i-1]<0 && xx[i]>0)  flet[i] <- 1
  }
  
  x1 <- length(c(pi,va))
  x2 <- sum(flet)
  
  return(c(x1,x2))
}

O método tem uma desvantagem - é uma janela deslizante de tamanho fixo, mas pode ser evitado, embora o algoritmo abrande cem vezes, o que é mau...


Agora o resultado é, na verdade.

Consideramos "plana" a situação quando o primeiro e segundo sinais são mais de 7

o algoritmo em uma janela deslizante de 30 pontos

algoritmo em uma janela deslizante de 200 pixels

e o próprio código

layout(1:1)
x <- cumsum(rnorm(1000))
plot(x,t="l")
n <- 200  # length roll window
for(i in n:length(x)){
  ii <- (i-(n-1)):i
  gp <- get_parameters(x[ii])
 flat <- gp[1]>=8 && gp[2]>=8
if(flat){
   rect(i-length(ii), min(x[ii]), i, max(x[ii]), col = "aquamarine3",border = "aquamarine3")
 }}
lines(x,t="l")


Se alguém souber como melhorar o algoritmo, não hesite em

 
mytarmailS:

Veja .....

Algoritmo em uma janela deslizante de 30 pixels

Algoritmo em uma janela deslizante de 200 pixels

Então, se tomar a história toda como uma janela, será um apartamento do início ao fim?

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