Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 618
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
Тогда подавайте на вход 100 бар постоянно. Модель нейросети будет такова: input - 100, hidden - x, output - 5.
в таком варианте получится что модель из статических 100 баров будет кастрированной, и считаю что это уже не приведёт к желаемому поиску возможной закономерности (
Максим, вы ведь свои нейросети гоняете по монопаре? Не задумывались о том что можете создавать удобный ряд который потом возможно лучше покажет себя на форварде? Ведь по сути скажем фигура головаплечи к примеру встречается не так часто, а вот представьте что можно её делать каждый час...
да, я как раз и строил портфель, сначала через регрессию, потом хотел через НС, но не доделал.. получаетс все та же нестационарность, сложно инструменты подобрать.. в основном нужно торговтаь индексы по такой стратегии
да, я как раз и строил портфель, сначала через регрессию, потом хотел через НС, но не доделал.. получаетс все та же нестационарность, сложно инструменты подобрать.. в основном нужно торговтаь индексы по такой стратегии
да, я как раз и строил портфель, сначала через регрессию, потом хотел через НС, но не доделал.. получаетс все та же нестационарность, сложно инструменты подобрать.. в основном нужно торговтаь индексы по такой стратегии
нестационарность чего именно? возможно изза того что вы модель и делаете стационарной длины и не получается должного результата? я выкрутился прикрутив простой цикл увеличения длины модели.и теперь в любой момент времени получаю хорошую картинку. но вод форвард имеет все теже 50/50 и чтобы пересортировать теперь ищу методы...
кстати кроме самих приращений я бы ещё как качественный параметр подавал время каждого бара...
кстати кроме самих приращений я бы ещё как качественный параметр подавал время каждого бара...
Именно так и надо лабать. А объем выборки тупо подсчитывать из теории вероятностей.
про объём не понял, для обучения разве не достаточно 10000 примеров состояний?
про объём не понял, для обучения разве не достаточно 10000 примеров состояний?
Вполне. Но надо рассчитывать для каждой пары отдельно. Они, собаки, разные. Функции плотности и амплитуды вероятностей сильно отличаются.
Вполне. Но надо рассчитывать для каждой пары отдельно. Они, собаки, разные. Функции плотности и амплитуды вероятностей сильно отличаются.
думаю в моём портфельном подходе нет нужды считать пары отдельно.. просто брать приращение самого портфеля и время точек...