Comparação de dois gráficos de cotações com distorções não lineares no eixo X - página 11
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O sistema se baseia na suposição de que existem padrões de repetição nas citações. Na página 9 deste tópico, descrevi o método para encontrar estes padrões (codificação desencadeada). Existem outros métodos. Você também pode comparar os preços usando o método do vizinho mais próximo. Leia meus posts anteriores. Eu não quero me repetir.
Para evitar abrir um fio separado, decidi descrever aqui os resultados de minha pesquisa sobre padrões. Talvez isso poupe o tempo de alguém e dê novas idéias a alguém.
Em 2006, quando me interessei pela primeira vez pelo Forex, minha primeira idéia foi comparar as últimas barras N (padrão atual) com todos os padrões passados da mesma cotação, usando o coeficiente de correlação como medida de similaridade. Este é o mesmo método do vizinho mais próximo (SN). A vantagem do coeficiente de correlação sobre o comprimento euclidiano é que ele leva em conta a distorção do eixo de preços. Construí um consultor especializado usando este método que demonstrou uma rentabilidade extraordinária durante 2 a 3 meses de testes prospectivos (10к em 10М ou algo semelhante), mas depois estava perdendo de 2 a 3 meses. E assim a seqüência: um enorme lucro, depois uma perda total. Voltei várias vezes a este método BS, fiz comitês de vizinhos, etc., mas o resultado foi o mesmo. No final, fiquei decepcionado e coloquei o código do método BS na base em 5.
Em 2007-2008 eu me interessei pelo PNN, particularmente pelo GRNN. A essência é a mesma da BS, mas em vez de selecionar alguns (ou poucos, como no comitê) vizinhos semelhantes, todos os padrões passados são automaticamente selecionados e sua influência na previsão é ponderada por função exponencial como exp(-measure_difference). Assim, partes mais parecidas da história têm um peso exponencialmente maior. Você pode tomar os preços padrão (menos a média) e calcular a distância euclidiana como medida de diferença, ou tomar a diferença nas leituras vetoriais de alguns índices. A precisão da previsão era ligeiramente superior ao método BS, 52% ao invés de 50,5% (não me lembro exatamente).
Minha última idéia foi usar métodos usados por nosso cérebro para transformar informações. Descrevi estes métodos em detalhes no dia 5. A essência de um deles é encontrar padrões (ou funções básicas) nos quais os preços atuais possam ser decompostos. Como
Preço[i] = soma (a[k]*função[i][k], k=1...L) i=1...N
Naturalmente, podemos assumir funções trigonométricas em vez de procurar bases e usar a transformada de Fourier. Mas é mais perspectiva encontrar as funções básicas sobre a história usando o método de codificação rarefeita. A essência deste método consiste em ajustar o modelo linear mencionado nos preços em vários intervalos históricos de comprimento N por ANC, de tal forma que o erro especificado seja alcançado pelo menos o número de coeficientes não zero a[k], k=1...L. Idealmente, cada vetor histórico de preços contém apenas uma função (ou padrão) de base. A cada passo, os coeficientes e as próprias funções são otimizados. Há muitos parâmetros que não são conhecidos de antemão. Por exemplo, o comprimento do padrão N, o número de funções de base no dicionário L, o número de coeficientes não zero em nossa decomposição (seleciono 3, como todo segmento de preço consiste na cauda do padrão antigo, o padrão atual e o início do novo padrão). É importante que N*L seja muito menor que toda a duração do histórico, caso contrário o algoritmo encontrará padrões iguais aos próprios preços do passado e então teremos algo como o método dos vizinhos mais próximos. Por exemplo, o dicionário de 64 padrões cada 64 barras para EURUSD H1 treinado usando o método de codificação rarefeita aplicado à história de 1999-2010 (74 barras) terá a seguinte aparência
Tenho notado a seguinte regularidade: quanto maior o padrão e maior o número deles no dicionário, maior o lucro no bactest, o que pode ser explicado pelo supertreinamento. Mas em qualquer caso, com diferentes N e L, o teste prospectivo parece tagarelar em torno do lucro zero. Começam a ficar frustrados com os padrões. Aparentemente eles não são constantes em Forex, ou em outras palavras, não têm memória para padrões - novos padrões são criados a cada vez.
Você tem alguma experiência com a Echo State Network? http://www.scholarpedia.org/article/Echo_state_network
Você tem alguma experiência com a Rede Echo State? https://www.mql5.com/go? link=http://www.scholarpedia.org/article/Echo_state_network
Pergunte ao TheXpert . Ele tem experiência.
Pesquisei no Google a correlação de sinais binários, pareceu-me mais fácil XOR e contar o número 1 no resultado
você pegou 6 ZZ joelhos, esse é o problema: não sei quantas barras (uso barras com fractais, de 8 a 16) usar para análise
A suposição de que o mercado tem padrões ou regularidades é correta, mas estas regularidades aparecem ou não sem uma periodicidade aparente. Ou seja, a análise técnica funciona, mas ninguém pode dizer em que momento no tempo. Aparentemente, a busca e análise de padrões é semelhante à tarefa de otimizar os especialistas em indicadores, se assim for, acabamos perdendo nosso tempo - é mais fácil escrever um especialista auto-optimizador que escolheria a seleção de indicadores (estratégias) de acordo com a história atual
Eu tenho querido fazer algumas pesquisas para o euro, mas até agora não encontrei nenhuma - talvez as cruzes tenham mais regularidades?
Claro que já li. É o que estou dizendo.
Então eu não entendo sua pergunta: "Não consegui encontrar nenhuma justificativa para que seu sistema funcionasse". Justificativa para o quê:
1. Justificação para a suposição de que existem padrões repetitivos? Ou
2. A lógica por trás do método de codificação desarticulado para encontrar esses padrões?
3. ou uma razão para algo mais?
Pesquisei no Google a correlação de sinais binários, pareceu-me mais fácil XOR e contar o número 1 no resultado
você tomou 6 Knees de ZZ, esse é o problema: você não sabe quantas barras (uso barras com fractais, de 8 a 16) a usar para análise
A suposição de que o mercado contém padrões ou regularidades é correta, mas estas regularidades aparecem ou não sem uma periodicidade aparente. Ou seja, a própria análise técnica funciona, mas ninguém pode dizer em que momento no tempo. Aparentemente, a busca e análise de padrões é semelhante à tarefa de otimizar os especialistas em indicadores, se for assim, acontece que perdemos nosso tempo - é mais fácil escrever um especialista auto-optimizador que escolheria a seleção de indicadores (estratégias) de acordo com a história atual
Eu tenho uma idéia para procurar o euro, mas nunca o encontrei - talvez as cruzes tenham mais regularidade?
6 joelhos para cima e 6 joelhos para baixo foi o suficiente no período de tempo H1. Julgue por si mesmo. Suponha que temos o último joelho zz é o joelho para cima. Vamos numerar os joelhos 1v-6v, 1n-6n. Depois temos esta seqüência de bits:
Bit 1: -1 = 1v < 2v, 1 = 1v > 2v
bit 2: -1 = 1v < 3v, 1 = 1v > 3v
...
Bit 5: -1 = 1v < 6v, 1 = 1v > 6v
bit 6: -1 = 2v < 3v, 1 = 1v > 3v
e assim por diante, para todos os joelhos para cima e para baixo. Um total de 30 bits. O número de padrões que podem ser descritos por 30 bits = 2^30. Mas nem todas as partes são importantes. Por exemplo, comparar o joelho mais recente 1v com os joelhos 4v, 5v, e 6v não é importante na maioria dos casos. Mas não se pode determinar antecipadamente quais são os pedaços importantes e quais não são. Você precisa otimizar pela história para que cada padrão seja descrito com o menor número possível de bits não-zero ("importantes"). Isto é o que leva muito tempo. Adicionar mais joelhos a uma descrição de padrões leva a um dicionário de padrões excessivamente instruído e a uma falta de generalização.
Comparar padrões "não rigidamente" e permitir que alguns bits não correspondam significa que esses bits não são importantes para esse padrão e são nulos no meu sistema. Zero bits não foram correspondidos de forma alguma. Novamente, este sistema de descrição de padrões baseado em zz usando bits binários não tem nada em comum com o sistema de localização de padrões baseado em codificação descarregada, o que relatei na página anterior. Nesse sistema, as amostras-padrão consistiam dos próprios preços e se enquadravam no padrão atual do ISC. A semelhança do padrão atual com o padrão exemplar foi julgada pelo erro do ISC (embora na verdade fosse mais complicado do que isso).
Um total de 30 bits. O número de padrões que podem ser descritos por 30 bits = 2^30. Mas nem todas as partes são importantes. Por exemplo, comparar o joelho mais recente 1v com os joelhos 4v, 5v, e 6v não é importante na maioria dos casos.
voltou a se ocupar com a pesquisa estatística de padrões, procurando correspondências na história com "padrões de 8 bits", basicamente não importa como...
Notei uma característica interessante: existem seqüências repetidas (pelo meu algoritmo) de barras na história, menos de 30% da história cai sob a codificação, o que imediatamente provoca a conclusão anunciada anteriormente de que a negociação por padrões é difícil de implementar devido à sua rara ocorrência ....
aproximadamente:
Mas se não há muitos padrões no histórico de acordo com meu algoritmo de codificação, então mais de 60% do histórico não contém as partes repetíveis do histórico, e podemos supor que esses 60% de informações não aparecerão no futuro
É um pouco caótico até agora, vou pensar um pouco mais sobre isso.
No início pensei que seria mais lógico usar os padrões resultantes por analogia com as ações do mercado na história, mas decidi exibir os padrões simplesmente por números:
A altura da barra indicadora é o número do padrão, os vazios são a ausência de combinações similares na história, até agora cheguei ao seguinte - parece que os padrões são os chamados atrativos, do Wiki eles se encaixam na descrição: ".... e odd (irregular - muitas vezes fractal e / ou em alguma seção disposta como um conjunto de cantores; a dinâmica sobre eles é geralmente caótica)". De fato, no estágio inicial de projeto de um algoritmo de busca de padrões, eu usei os conjuntos Cantor
SZZ: Até agora tão caótico, vou pensar um pouco mais :)
Alguma das pessoas intradiárias notou que frequentemente dois gráficos intraday EURUSD ou GBPUSD são semelhantes? Nem sempre, é claro, mas muitas vezes o padrão de ontem se repete surpreendentemente hoje, no qual você pode tentar lucrar. Mas...
Os picos e os canais, embora repetindo o padrão, não coincidem no tempo. Por exemplo, o mergulho do meio-dia de ontem começou às 14h15 e o de hoje às 13h. Há muitos critérios de semelhança - Spearman, Pearson, mínimos quadrados, mas não conheço nenhum que compare gráficos sujeitos a pequenas distorções no eixo X. Ninguém conhece nenhum desses métodos?
Você não está sozinho neste mundo.
No início pensei que seria mais lógico utilizar os padrões obtidos por analogia com as ações do mercado na história, mas decidi apenas desenhar os padrões por números e foi assim que aconteceu:
A altura da barra indicadora é o número do padrão, os vazios são a ausência de combinações similares na história, até agora cheguei ao seguinte - parece que os padrões são os chamados atrativos, do Wiki eles se encaixam na descrição: ".... e odd (irregular - muitas vezes fractal e / ou em alguma seção disposta como um conjunto de cantores; a dinâmica sobre eles é geralmente caótica)". De fato, no estágio inicial de projeto de um algoritmo de busca de padrões, eu usei os conjuntos Cantor
ZS: é um pouco caótico até agora, vou pensar um pouco mais sobre isso :)
Padrões baseados em DTW?