Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1028
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
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.
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...
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.
один маааааленький и почти что незначительный нюансик
как может продавать робот, когда цена растет?
оп-па!
Не понимаю, а в чем не стыковка?
Не понимаю, а в чем не стыковка?
........
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.
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.
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
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.
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.