Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1590
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu makaleyi yaklaşık 5 yıl önce okudum, ilginç, ancak çok az ek bilgi var, yazar daha "uygun" bir oynaklık metriği öğrenmek için OHLC ile bir şeyler karıştırıyor, bu temelde yeni değil, klasik Dacorogna'da "Giriş geçen yüzyılda yüksek frekanslı finansa" geri dönüldüğünde, oynaklığın bir ölçüsü olarak ortalama kareler yerine ortalama mutlak getirilerin alınması tavsiye edilir. Eh, öküzün öngörülebilirliği de iyi bilinen bir gerçektir, mevsimsellik ve atalet olmak üzere iki faktöre% 95 bağlıdır. Ancak (log)dönüşler oynaklıkla hizalansa bile, bu hiçbir şey vermez, ticaret için bir işaret gerekir ve dağılımı hiçbir şekilde etkilemez.
Örneğin, Gauss gürültüsünü alırsak, durağanlığa rağmen önceki örneklerden sonraki örnekleri tahmin etmek açıkça imkansızdır, ancak bu seri sıralanırsa, örneğin, dağılımı hiçbir şekilde değiştirmez, ancak yapar. tamamen tahmin edilebilir, o zaman çok geniş bir aralıkta dinamik oynaklıkla oynayabilir, durağan olmayan ancak yine de kolayca tahmin edilebilir hale getirebilirsiniz.
Tüm bunları tek bir zaman diliminde değil, bazı segmentlerinde yapmanın, ortaya çıkan resmi benzer bir dağılıma sahip bir Gauss SB'de olması gerekenle karşılaştırmanın bir anlamı var.
Eğer titizlik gerekiyorsa, o zaman, örneğin logaritmaların geniş anlamıyla durağanlığın yokluğundan bahsettiğimizi varsayabiliriz.
https://github.com/BlackArbsCEO/mixture_model_trading_public/blob/master/notebooks/current_public_notebooks/03_Are_Gaussian_Mixture_Components_More_Stationary_2019-01-01.ipynb
Tüm bunları tek bir zaman diliminde değil, bazı segmentlerinde yapmanın, ortaya çıkan resmi benzer bir dağılıma sahip bir Gauss SB'de olması gerekenle karşılaştırmanın bir anlamı var.
Getirilerin dağılımıyla ilgili olarak, zaman çerçevesi ne kadar yüksek olursa, dağılımın o kadar Gauss olması çok önemlidir, ortalama almanın banal nedeni için (normal olmayan dağılımların toplamının normal bir dağılım verdiğini hepimiz hatırlıyoruz). Piyasadaki gerçek "rastgele" olaylar yalnızca en iyideki değişikliklerdir (isteme / teklif verme), bir sipariş veya anlaşma verme / geri çekme , tiklerin toplanması dakikalar içinde bile zaten dağılımı değiştirir, Gauss'a daha yakın hale getirir (12 yineleme yeterlidir düzgün bir Gauss dağılımı yapın), gerçek piyasa dağılımı yalnızca bir tick dağılımıdır ve tamamen anormaldir.
Getirilerin dağılımıyla ilgili olarak, zaman çerçevesi ne kadar yüksek olursa, dağılımın o kadar Gauss olması çok önemlidir, ortalama almanın banal nedeni için (normal olmayan dağılımların toplamının normal bir dağılım verdiğini hepimiz hatırlıyoruz). Piyasadaki gerçek "rastgele" olaylar yalnızca en iyideki değişikliklerdir (isteme / teklif verme), bir sipariş veya anlaşma verme / geri çekme , tiklerin toplanması dakikalar içinde bile zaten dağılımı değiştirir, Gauss'a daha yakın hale getirir (12 yineleme yeterlidir düzgün bir Gauss dağılımı yapın), gerçek piyasa dağılımı sadece tick dağılımıdır ve tamamen anormaldir.
para birimleri için, gerçek olmasa bile. Daha doğrusu, tamamen gerçekçi değil ve tamamen "anormal" (dağılımlar açısından da değil).
çünkü merkez yok. Tek bir kene kaynağı yoktur ve bunların kullanıcıya ulaşacağının garantisi yoktur. Belirli bir sunucunun "varsayımsal onay akışı" yalnızca diğer sunucuların bir araya getirilmesinin bir ürünü olmakla kalmaz, aynı zamanda bu akış teknik nedenlerle hem sunucu hem de terminal tarafından inceltilir.
Kenelerin istatistiksel özellikleri, belirli DC'ye, benzerlerine ve yazılımlarına bağlıdır.
Getirilerin dağılımıyla ilgili olarak, zaman çerçevesi ne kadar yüksek olursa, dağılımın o kadar Gauss olması çok önemlidir, ortalama almanın banal nedeni için (normal olmayan dağılımların toplamının normal bir dağılım verdiğini hepimiz hatırlıyoruz). Piyasadaki gerçek "rastgele" olaylar yalnızca en iyideki değişikliklerdir (isteme / teklif verme), bir sipariş veya anlaşma verme / geri çekme , tiklerin toplanması dakikalar içinde bile zaten dağılımı değiştirir, Gauss'a daha yakın hale getirir (12 yineleme yeterlidir düzgün bir Gauss dağılımı yapın), gerçek piyasa dağılımı yalnızca bir tick dağılımıdır ve tamamen anormaldir.
Yine de, kene düzeyinde, daha doğru bir model, Poisson sürecinin bazı varyasyonlarıdır, örneğin, sıçramaların ayrı bir dağılımına ve sabit olmayan yoğunluğa sahip bir bileşik poisson süreci (sabit olmayan zaman fonksiyonu))). Ancak aynı zamanda, gerçek işlem zamanının ayrılığı göz ardı edilir.
Histogramın şekli, hangi alanların dahil edildiğine bağlıdır (Maxim Dmitrievsky, karışımlar hakkında biraz daha yüksek yazdı). Bazen çift kambur bir histogram bile elde edilir.
Tam bir Markov modelini metak'a nasıl aktaracağımı bilmediğim için, tüm mevsimsel bileşenleri python'da kümelemek, ardından kümeleri tahmin etmek için basit bir MOHA eğitmek, bir test örneğinde kontrol etmek için bir fikir var. Ve terminale transfer. Bu 3 numaralı bomba olacak
her kümenin sabit bir varyansa ve matematiğe sahip olması beklenir.
Tam bir Markov modelini metak'a nasıl aktaracağımı bilmediğim için, tüm mevsimsel bileşenleri python'da kümelemek, ardından kümeleri tahmin etmek için basit bir MOHA eğitmek, bir test örneğinde kontrol etmek için bir fikir var. Ve terminale transfer. Bu 3 numaralı bomba olacak
her kümenin sabit bir varyansa ve matematiğe sahip olması beklenir.
Tam bir Markov modelini metak'a nasıl aktaracağımı bilmediğim için, tüm mevsimsel bileşenleri python'da kümelemek, ardından kümeleri tahmin etmek için basit bir MOHA eğitmek, bir test örneğinde kontrol etmek için bir fikir var. Ve terminale transfer. Bu 3 numaralı bomba olacak
her kümenin sabit bir varyansa ve matematiğe sahip olması beklenir.
Yine de, kene düzeyinde, daha doğru bir model, Poisson sürecinin bazı varyasyonlarıdır, örneğin, sıçramaların ayrı bir dağılımına ve sabit olmayan yoğunluğa sahip bir bileşik poisson süreci (sabit olmayan zaman fonksiyonu))).
birçok nedenden dolayı çalışmayacak, uzun süredir araştırılıyor ve DC sunucusu tarafından kenelerin filtrelenmesi bile söz konusu değil.
bildiğim kadarıyla nereye bakacağımı https://www.mql5.com/ru/forum/102066/page9#comment_2968124 burada okun bir aykırı değer olduğu bu şekilde
her zaman böyle keneler olacak, piyasa böyle işliyor - neden ortaya çıktıkları başka bir soru
ve tikler seviyesindeki atlamalar hakkındaki varsayımınızı takip ederseniz, bu aykırı değerleri dikkate alacaksınız, ancak bu keneler sadece daha fazla hareketin yönünü oluşturmaz, maksimum, vurdukları çubuğa yüksek / alçakta olur.
Halt'tan tik göstergesinin ekran görüntülerini bulamadım, bu aykırı değerleri göstermek için çok iyi bir iş çıkardı - bu tik işaretinin nereden geldiğini tahmin etmemek için seçeneklerden biri, MM'nin genellikle talep/teklif ile karıştırılmasıdır. bir zaman gecikmeli akışı alıntılar, ancak bu gerçek bir alıntı! tabiri caizse "el çabukluğu ve sahtekarlık yok")))
5 numaralı bonba - düzenli aralıklarla tekrarlanan belirli oranlarda trend hareketi. Ama yine de 4 numaradan geçmelisin
Zaten 2 numaralı bombada :)