Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não sei quais dados devem ser inseridos e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas ainda não está claro exatamente o que e como convolver.
Como alternativa, posso sugerir o seguinte.
No início, tentamos determinar este padrão no gráfico da forma mais clara possível, utilizando a matemática e as condições. É natural que mesmo no máximo teremos uma amostra onde existem padrões verdadeiros e também falsos que a matemática e a lógica comuns não poderiam ser cortados. Assim obtivemos a chamada "amostra suja" e aqui devemos usar as redes de classificação para limpar completamente esta amostra. Ou melhor, ensinar a rede para que ela possa fazer uma amostra limpa de uma amostra suja, deixando apenas a verdadeira cabeça e ombros para trabalhar e lixo para o caixote do lixo. Alternativamente...
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que dobrar e como dobrá-lo ainda não está claro.
Como alternativa, posso sugerir o seguinte.
A princípio, usando matemática e condições comuns, tentamos determinar este padrão no gráfico da forma mais clara possível. É natural que, mesmo no máximo, obtenhamos uma amostra contendo padrões verdadeiros e falsos que a matemática e a lógica padrão não poderiam ser cortados. Assim obtivemos a chamada "amostra suja" e aqui devemos usar as redes de classificação para limpar completamente esta amostra. Ou melhor, ensinar a rede para que ela possa fazer uma amostra limpa de uma amostra suja, deixando apenas a verdadeira cabeça e ombros para trabalhar e lixo para o caixote do lixo. Alternativamente...
Essa era a idéia. Mas há uma nuança aqui, como eu entendo, você precisa alimentar algumas janelas de dados para a entrada (digamos 200 barras, para garantir que todo o padrão se encaixe nele), então:
1) o padrão pode estar em diferentes partes da janela, e o classificador não consegue entendê-lo, pois a janela com o padrão na parte esquerda será diferente da janela com o padrão na parte direita;
2) o classificador deve ser auto-organizador, pois um modelo matemático rigoroso, exceto por padrões falsos, também cortará uma parte dos padrões verdadeiros;
3) a auto-organização não garante que qualquer padrão em particular seja classificado.
É verdade que para um padrão de cabeça e ombros o modelo é complicado, consiste em 6 segmentos, e cada segmento pode ser diferente em comprimento(número de barras).Mas é possível fazê-lo automaticamente. É claro que é muito mais conveniente reunir tal padrão do portfólio usando a regressão, mas esta é outra questão. Tudo depende do número de padrões que estamos procurando. E não é certo que os ogi darão vantagens ao trabalhar.
O mercado é fractal e os segmentos de níveis superiores consistem em segmentos de níveis inferiores, e podemos vê-lo como uma linha quebrada.
pode consistir em mais segmentos (temos que definir o que é um segmento), pois o mercado é fractal e os segmentos de níveis superiores consistem em segmentos de níveis inferiores, o que podemos ver como uma linha quebrada.
Sugerir quaisquer idéias para encontrar um padrão em um gráfico. Por exemplo, "cabeça e ombros".
Não consigo entender que tipo de dados é melhor inserir e como ensiná-los, porque um padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é a rede de convolução. Mas o que exatamente convolução e como fazê-la ainda não está claro.
Tenho um sistema completo de classificação (reconhecimento) de padrões. Está escrito completamente em MQL5.
Se estiver interessado, posso colocá-lo no mercado. Caso contrário, demasiado preguiçoso para se preocupar.
Existe um sistema completo de classificação (reconhecimento) de padrões. Escrito inteiramente em MQL5.
Se estiver interessado, posso colocá-lo no mercado. Caso contrário, demasiado preguiçoso para se preocupar.
Coloque-o no mercado.
Mas eu pessoalmente não vou comprá-lo. Estou interessado no princípio. O iniciador do tópico fez uma pergunta certa e estou interessado.
Você tem certeza de que seu classificador atende às necessidades do iniciador do tópico e aos meus interesses?
Coloque-o no mercado.
Mas pessoalmente, eu não vou comprar. Estou interessado no próprio princípio. O iniciador do tópico fez a pergunta certa, e estou interessado.
Você tem certeza de que seu classificador atende às necessidades do iniciador do tópico e aos meus interesses?
Na verdade, não tenho nenhuma tarefa para satisfazer suas necessidades) O método DTW é usado para comparação. Este método é invariável a "distorções" de padrões verticalmente/horizontalmente comparados ao original.
Também inclui um sistema de armazenamento e contabilidade para padrões específicos e um sistema de verificação preliminar das características comerciais de um padrão.
Eu não me lembro de mais nada - já faz muito tempo)
Geralmente, não tenho nenhuma tarefa para satisfazer seus pedidos) O método DTW é utilizado para comparação. Este método é invariável a "distorções" de padrões verticalmente/horizontalmente comparados ao original.
Também inclui um sistema de armazenamento e contabilização de padrões especificados e um sistema de verificação preliminar de padrões de troca.
Eu não me lembro de mais nada - já faz muito tempo)
Não conhecia o método DTW, obrigado!
Ainda não entendi como aplicá-lo melhor com as redes neurais. O padrão pode não só distorcer ao longo dos eixos, mas também mudar sua própria forma (ter ninho, variantes de desenvolvimento).
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Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que exatamente embrulhar e como embrulhá-lo ainda não está claro.
Uma rede neural não é necessária para a busca de um padrão. Pode ser pesquisado em um Consultor Especialista comum. Coloque um ziguezague nele. Para detectar a presença de um padrão de ombro-cabeça, precisamos controlar 1) a posição do extremo em relação ao outro (mais alto-baixo) e 2) (mais distante em relação à barra zero) na condição.
Não importa quantas barras o padrão dure, é suficiente para controlar a posição dos extremos um em relação ao outro, vertical e horizontalmente.
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Não consigo entender que tipo de dados inserir e como ensiná-los, porque o padrão pode ocupar um número diferente de barras e ter formas diferentes.
A única coisa que me vem à mente é uma rede convolutiva. Mas o que dobrar e como dobrá-lo ainda não está claro.