Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2076
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você deve escrever uma enumeração aleatória de tudo e aprender com ela, selecionar o que é aprendível + genética para encurtar a busca, e deixar o computador por alguns meses....
estou prestes a escrever um artigo sobre amostragem aleatória em python
então há isso.)
https://www.mql5.com/ru/articles/8642
Eu pretendo compará-lo com o RNN, CNN, etc. Mas primeiro faça mais algumas modificações no catbust.
Acho que é melhor não procurar um padrão depois do padrão, mas procurar um ressalto de preço ligado a este padrão, é muito mais difícil de formalizar, mas parece-me
Podemos calcular na história quantos por cento do crescimento dos preços estavam a um determinado padrão (média aritmética, raiz-meios-quadrado), por exemplo.
É possível calcular no histórico, por exemplo, quantos por cento do aumento de preço foi para um determinado padrão (média aritmética, desvio padrão).
Você pode simplesmente normalizar o padrão para o intervalo 0-1, por exemplo, e depois normalizar o espaço relativo a este padrão, e pronto.
percebes o que quero dizer?você pode simplesmente normalizar o padrão para o intervalo 0-1, por exemplo, e depois normalizar o espaço relativo a esse padrão, e é isso
percebes o que quero dizer?Eu não entendo.
Aqui eu tenho o padrão actual:
padrão 'longo' = X ,
Padrão 'curto' = B,
Evento passado = L.
Eu posso usar a história para encontrar quando era a mesma.
Então normalize o espaço relativo a esse padrão - pelo tipo de função na faixa fixa (ou lá 25% abaixo do máximo, etc.)
Eu não entendo.
Olha, é mais simples do que isso, eu também tenho andado intrigado com isso há anos...
nós temos o x1 patren
x1 <- rnorm(40)
temos dois outros padrões x2 e x3 eles são os mesmos que x1 mas com volatilidade diferente
consideramos os 5 primeiros pontos como padrões, todos os pontos seguintes serão considerados o espaço relativamente ao padrão
1) os padrões devem estar dentro de um único intervalo, digamos 0-1
normalização
os três padrões devem ser os mesmos
agora normalizar o espaço em relação ao padrão
isto é feito por fuction r02
onde " y " é espaço , e " x " não é um padrão normalizado
Depois conectamos os resultados das transformações das funções r01 e r02 em uma linha (vetorial)
e obtemos um padrão normalizado para a faixa 0-1 e o espaço é normalizado em relação a este padrão.
as semelhanças devem ser procuradas não por correlação, mas pela métrica euclidiana
quanto menor o valor, mais próximos estão os padrões um do outro
Eu vejo que é diferente.
Você tem um padrão que descreve o preço, eu tenho segmentos (mais curtos, mais longos). Se um padrão for igual a um B, então apenas o mesmo B é idêntico a ele.
O espaço em torno do padrão é obviamente diferente por causa da volatilidade, mas eu não preciso dele porque me preocupo com a formalidade (mais curta ou mais longa).
Eu vejo que é diferente.
Você tem um padrão que descreve o preço, eu tenho segmentos (mais curtos, mais longos). Se um padrão for igual a um B, então apenas o mesmo B é idêntico a ele.
Que diferença faz o que estás a comparar?
O seu padrão 10-20-10 e 20-40-20 é o mesmo padrão ou não?
Que diferença faz o que comparar?
O seu padrão de tamanho 10-20-10 e 20-40-20 é o mesmo padrão ou não?
Que tamanho? Tenho vários padrões claramente descritos, todos eles são diferentes, como por exemplo 0110 e 1001.
Que tamanho? Tenho vários padrões claramente descritos e todos eles são diferentes, como 0110 e 1001.
Bem, as secções são suas.
10 velas - 20 velas - 10 velas
não abrande)
Bem, as secções são suas.
10 velas - 20 velas - 10 velas
não abrande)
Que velas são 10-20-10 ?