Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1028

 
Ivan Negreshniy:

Интересно, а кто-нибудь знает как  отличить рандомно сгенерированный ВР от реального ценового, объясните если что...

Можно попробовать применить критерии согласия (Колмогорова-Смирнова, например) между выборками приращений сгенерированного и реального рядов. Считается, например, что реальные цены дают более толстые хвосты и более острый центр, чем гауссовское распределение.

 
mytarmailS:

Как видите , разные источники, разные подходы, а суть все та же...

Рынок растет когда продают и падает когда покупают...

так то оно так

один маааааленький и почти что незначительный нюансик

как может продавать робот, когда цена растет?

оп-па!

ответ подумав чуток, ок?

я выше уже написал почему так, если чо...

 
Ivan Negreshniy:

Интересно, а кто-нибудь знает как  отличить рандомно сгенерированный ВР от реального ценового, объясните если что...

В реальном ВР можно наблюдать повторяющиеся(период 24 часа) в определённое время суток повышение волатильности, связанные с открытиями сессий. В рандомном этого нет.

 
Renat Akhtyamov:

один маааааленький и почти что незначительный нюансик

как может продавать робот, когда цена растет?

оп-па!

Не понимаю, а в чем не стыковка? 

 
mytarmailS:

Не понимаю, а в чем не стыковка? 

робот почти всегда работает в противотренд
 
mytarmailS:
........

стрелочки рисовать надо или уже сами? )))

кстати это 40-вая страница этой же ветки

ага, стрелочки нужны

точно такой же свой индюк с открытым кодом я положил в ветке прогнозов в 2012-ом. Надеюсь он до сих пор там.

все ж там ржали, ибо никто ничо не понял ;))))

конечно же зеркало котира, в зависимости от ситуации, это покупки или продажи

и снова повторюсь.

всё это прекрасно работает, как в прочем и любая нейросеть, пока на рынке флет.

 
mytarmailS:

Я сгенерировал рандомный (ЕТО НЕ ЦЕНА) ряд с трендовой составляющей и разрисовал его фигурами технического анализа, чтобы показать что пост фактум классическим ТА можно даже рандом описать)), и что даже в рандоме этот ТА типа есть, но его там нет, это просто свойство рядов с трендовой составляющей.  Любой разворот можно описать фигурой ТА понимаете? ето всегда будет либо голова плечи, либо двойная или тройная вершина, даже в рандоме, но в то же время это не дает никаких предсказательных свойств этим фигурам

Мне кажется, что дело не в том, есть или нет эти фигуры при симметричном случайном блуждании. Правильнее будет спросить - есть ли статистически значимое (и практически полезное) отличие в поведении ряда реальных цен около этих фигур от варианта случайно сгенерированных. Если же мы захотим это точно проверить, то начнутся проблемы с формальным определением фигур и т.д. и т.п. Например, раньше гэпы закрывались заметно быстрее, чем должны были бы при симметричном случайном блуждании (не факт, что на этом можно было заработать).

Случайное симметричное блуждание вполне неплохо "рисует" и тренды и циклы, причем это можно показать методами теорвера. Но заработать на этом, конечно же нельзя.

 
Aleksey Nikolayev:

Мне кажется что случайное блуждание можно было бы применить как альтернативную историю для оптимизации  примитивных  трендовых систем, которые не обладают прогнозирующими свойствами а просто являются тренд следящими.


Например нагенерировать 3000 лет  альтернативной истории и оптимизировать на этих данных трендового робота, мне кажется что с полученными параметрами на новых данных робот покажет себя лучше в реальной торговле чем если бы он был оптимизирован под последние несколько лет реальной истории, но меня такое уже мало интересует потому не експериментировал 

 
khorosh:

В реальном ВР можно наблюдать повторяющиеся(период 24 часа) в определённое время суток повышение волатильности, связанные с открытиями сессий. В рандомном этого нет.

ну да, а еще есть неторговые дни, и сразу понятно как на этом заработать, вернее не слить - заниматься форексом только в выходные, а в рабочие дни про него забывать))

Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)

Aleksey Nikolayev, 2018.07.22 11:00

Можно попробовать применить критерии согласия (Колмогорова-Смирнова, например) между выборками приращений сгенерированного и реального рядов. Считается, например, что реальные цены дают более толстые хвосты и более острый центр, чем гауссовское распределение.

лучше бы этим методом оценивать адекватность модели рынка в сравнении с реальным, хотя если рандом считать за такую, то ок..))
 
mytarmailS:

Мне кажется что случайное блуждание можно было бы применить как альтернативную историю для оптимизации  примитивных  трендовых систем, которые не обладают прогнозирующими свойствами а просто являются тренд следящими.


Например нагенерировать 3000 лет  альтернативной истории и оптимизировать на этих данных трендового робота, мне кажется что с полученными параметрами на новых данных робот покажет себя лучше в реальной торговле чем если бы он был оптимизирован под последние несколько лет реальной истории, но меня такое уже мало интересует потому не експериментировал 

оооо!

Вы до сих пор в поиске?

Однако, каждая новая прога будет граальней предыдущей....

Тут я откланяюсь за жаркую беседу.

PS

Человек все равно умнее... Умнее индикатора, нейросети и пр.