Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1002
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Так вот, есть мнение, что последовательность ретурнов (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]) представляет из себя стационарный ряд.
Ретурн одной свечи это (close-open)/open, ясный хрен что не чистую цену пихать в НС, следующий ретурн прогнозируется по предыдущим(с разным окном) очень хило, на спред не хватит, но по всей видимости это всё что можно получить
По сути, величина CLOSE[i]-OPEN[i] это не что иное, как сумма приращений.
Последовательность таких величин должна, в пределе, стремиться к нормальному распределению.
Так вот, есть мнение, что последовательность ретурнов (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]) представляет из себя стационарный ряд.
Кто-нибудь пробовал такую вещь подавать на вход НС и каковы были результаты???
Close[i] можно заменить на Open[i+1], на форексе это верно в более чем 90% случаев. Ну или отличия в пару пипс всего. Тогда будет всего один временной ряд в формуле, так удобней.
Такое преобразование используется в модели ARIMA. И оно действительно служит для достижения стационарности, но там всяких преобразований гораздо больше, это не единственная формула там.
ARIMA уже устарела, на финансовых рынках если что-то и даст, то не больше чем банковские проценты по депозиту. GARCH судя по статьям гораздо лучше, тем более что в базе это и есть ARIMA, плюс всякие доделки к ней.https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm
Последовательность таких величин должна, в пределе, стремиться к нормальному распределению.
Не видел таких цен которые бы стремились к нормальному распрелению. У меня приросты всегда на лапласа были похожи, с хвостами коши.
Это я теоретически рассуждал.
На практике, конечно, Гаусса у первых ретурнов нет и никому еще получить его не удалось и не удастся, увы...
Но, все-таки, я говорил о последовательности (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]), т.е. фактически о вторых ретурнах.
Вот, этим вторым ретурнам я до сих пор мало внимания уделял, а зря.
А Колмогоров, вообще, смотрю - особое внимание уделял В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i-к])] и отказывался что-либо прогнозировать, если эта функция не имела вполне определенного вида.
Может имеет смысл ставить определенные условия на работу НС?
Скажем, пропускать нестационарные куски ВР, исследуя, к примеру, вторые ретурны или В(к)?
Привет!
уважаемые гуру, а вы уже создали супер-бот?
надо бы пробовать на реале.
А Колмогоров, вообще, смотрю - особое внимание уделял В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i-к])] и отказывался что-либо прогнозировать, если эта функция не имела вполне определенного вида.
Может имеет смысл ставить определенные условия на работу НС?
Скажем, пропускать нестационарные куски ВР, исследуя, к примеру, вторые ретурны или В(к)?
Поэтому существует предел: (Сигмы в квадрате)
Определение этого предела и является первой из решаемых в настоящей
работе задач.
Что касается задачи интерполирования, то мы рассмотрим лишь
случай оценки х (/) по величинам
•x{t + i)Jx{t + 2)1 ...,x(t + n),
x(t — l), x(t~2), ... , x(t — га).
Для этого случая обозначим через oj (га) минимальное значение математического
ожидания
а2 = МИ0-<?)%
где Q есть линейная форма:
Q = axx {t + i) + atx {t + 2)+ ... +апх {t + n) +
+ a-ix(t — l)-\-a-2%(t — 2)+ ... -\-a-nx(t — га)
с постоянными действительными коэффициентами as.
При возрастании га величина а2 (я) не возрастает. Поэтому существует
предел
l im а} (га) = о?. (5)
П~>оо
Нашей второй задачей является определение а]. Предлагаемое далее
решение двух сформулированных выше задач было сообщено без
доказательства в моей заметке (*) *. Оно опирается на понятия, относящиеся
к спектральной теории стационарных случайных процессов.
Спектральная теория стационарных случайных процессов была
построена А. Я. Хинчиным для случая непрерывного изменения временного
аргумента t (2 ) .
Чет не понял, Вы планируете аналитически оценить достоверность уже сделанного прогноза, или для начала сделать прогноз. Первые пара страниц говорят, что статья об оценке достоверности прогноза. А сами прогнозы надо искать у А. Я. Хинчина.
И Вы не внимательно скопировали базовое утверждение из статьи.
Не: В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i-к])]
А: В(к)=М[x(t)*x(t-к)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-к]-OPEN[i])]
Кроме того думаю, что корректнее:
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Dr. Trader, 2018.07.06 02:37
Close[i] можно заменить на Open[i+1], на форексе это верно в более чем 90% случаев. Ну или отличия в пару пипс всего. Тогда будет всего один временной ряд в формуле, так удобней.
Такое преобразование используется в модели ARIMA. И оно действительно служит для достижения стационарности, но там всяких преобразований гораздо больше, это не единственная формула там.
ARIMA уже устарела, на финансовых рынках если что-то и даст, то не больше чем банковские проценты по депозиту. GARCH судя по статьям гораздо лучше, тем более что в базе это и есть ARIMA, плюс всякие доделки к ней.https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm
PS.
Да, и спасибо за ответ на мой вопрос из сообщения: https://dxdy.ru/post1244134.html#p1244134
Привет с Вами говорит Мишаня и как вы догодались делаю я это с телефона :-)
Привет, Мишаня!
Да, настало время переосмыслить потуги всех нейросетевиков и их хилые надежды только лишь на сам инструмент. Ни фига ничего не поможет - ни леса, ни степи - если не подготовлены входные данные.
И да - нет никакого соревнования, есть проблема и есть всеобщее одубение.
Если ты знаешь метОды подготовки данных - выкладывай. Человечество отблагодарит.