Etiqueta de mercado ou boas maneiras em um campo minado - página 52
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E o comprimento do vetor de erro é algo novo... não passamos -:)
Como você procura o comprimento do lado de um triângulo? Isso mesmo! - Você pega a soma dos quadrados sob a raiz.
O mesmo aqui, somente você o normaliza pelo comprimento do vetor de dados. Portanto, isto não é novidade. É tudo científico.
Aqui está um exemplo de um dos ciclos de "compressão" através de todos os pesos:
Eu também tenho todos os pesos na mesma matriz e a indexação é mais ou menos a mesma
Você está prevendo a "cor" da futura barra +1 ou você está estimando o movimento com mais precisão, usando a história da barra atual?
Entendido, obrigado. Diga-me, como você estima o resultado ótimo de seu NS, ou seja, quantos por cento das barras do volume total da experiência serão bem sucedidos? Bem, por exemplo, 99% de 1000 barras previam corretamente. Qual é a sua estimativa?
Então... enquanto você pensa na questão (e dada a diferença de tempo com Novosibirsk, você provavelmente está dormindo), decidi, por curiosidade, tentar prever a cor da barra usando o método AR. Eu tentei prever o "lob" e depois tentei prever a cor da barra. Eu tentei prever a direção "diretamente" ("+" ou "-") de x[n]-x[n-1] (H+L)/2 sem identificação do modelo. Da mesma forma, como eu esperava, é um lixo, porque não se pode fazer isso de uma só vez. Mas eu me lembrei de uma antiga idéia de processamento em série e obtive qualquer resultado experimental (em 15 minutos de EURUSD 5 000 amostras):
O mais decepcionante é que não há erro... Mas você está certo, Serega. Conhecendo a "direção" em um bar e o "respirar" médio quadrado (para algum misticismo), podemos construir uma boa estratégia. Então quais são seus resultados? Você deve ter estimado o quanto o sistema é permitido mentir, certo?
Entendido, obrigado. Diga-me, como você estima o resultado ótimo de seu NS, ou seja, quantos por cento das barras do volume total da experiência serão bem sucedidos? Bem, por exemplo, 99% de 1000 barras previam corretamente. Qual é a sua estimativa ou qual é o resultado existente.
Se quisermos prever apenas a direção do movimento esperado, devemos estimar a porcentagem de previsões corretas usando a fórmula: p=n(+)/N, onde N é o número total de experimentos, n(+) é o número de sinais corretamente adivinhados.
Se estamos falando de prever o movimento esperado levando em conta sua amplitude, podemos estimar corretamente a confiabilidade da previsão construindo uma nuvem de previsão pelo algoritmo descrito neste tópico acima, e traçar uma linha reta através dela usando o método dos mínimos quadrados. A tangente de sua inclinação caracteriza a precisão da previsão do algoritmo selecionado, enquanto a dispersão dos pontos experimentais mostra os riscos.
Aqui está um exemplo de tal conspiração para a amostra de treinamento (vermelha) e para uma amostra de teste (que não participou do treinamento):
Você está certo, Seryoga. Conhecendo "direção" em um bar, significa "respiração quadrada de bar" (para algum misticismo) podemos construir uma boa estratégia. Então quais são seus resultados? Você deve ter estimado o quanto o sistema é permitido mentir, certo?
Eu fiz. É disso que se trata a primeira parte deste fio. Leia-o. De acordo com os resultados desta estimativa, se o sistema dá vantagem estatisticamente confiável (>50% das entradas corretas), então ele define sem ambigüidade parâmetros ótimos para MM, permitindo levar o mercado ao máximo.
P.S. É incrível o tempo que você levou para finalmente entender! E quantos apelidos insultantes eu já ouvi de você ao mesmo tempo? E a quantos mais terei de ouvir...
ao Neutron
Если говорить о прогнозе ТОЛЬКО направления ожидаемого движения, то оценивается процент правильно угаданных движений по формуле: p=n(+)/N, где N - полное число экспериментов, n(+) - число правильно угаданных знаков.
Se estamos falando de prever o movimento esperado levando em conta sua amplitude, devemos estimar corretamente a confiabilidade da previsão usando o algoritmo descrito neste tópico acima e traçar uma linha reta através dela usando o método dos mínimos quadrados. A tangente de sua inclinação caracteriza a precisão da previsão do algoritmo selecionado, enquanto a dispersão dos pontos experimentais mostra os riscos.
Aqui está um exemplo desse desenho para a amostra de treinamento (o vermelho) e para a amostra de teste (que não participou do treinamento):
Estimado. A primeira parte deste fio é dedicada a ele. Leia. De acordo com os resultados desta estimativa, se o sistema tem uma vantagem estatisticamente significativa (>50% das entradas corretas), então ele define sem ambigüidade os parâmetros ótimos para MM, permitindo apertar ao máximo o mercado.
Você pode me dizer claramente qual é a sua taxa de adivinhação no seu sistema super duper NS. Além disso, você disse que estava apenas prevendo a cor, o que isso tem a ver com a amplitude? Não era sobre isso que tratava o tema. Você não precisa me forçar a ler tudo, especialmente seus números podem já ter mudado.
P.S. É incrível o tempo que você levou para finalmente entender! E quantos apelidos insultantes eu já ouvi de você ao mesmo tempo? E quantos mais vou conseguir...
Seryoga, você tem uma psique danificada e um ego inflado. Apresse-se e não escreva tais disparates. Além disso, você tem uma memória curta e esqueceu como você costumava chamar esquizoides de pessoas normais e basicamente boas. Aye-aye, doHur.
PS: É incrível quanto tempo levará para você finalmente entender que os modelos AR pyremy não lhe darão resultados piores em comparação com seu NS.