Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 145

Yeni yorum
 
Alexey Burnakov :

Bu büyük bir problem. Bu, öğrenmeyi bozmadan çözülmesi neredeyse imkansız bir şeydir.
Buradaki nokta, geçmişe ne kadar çok bakarsanız, komşu gözlemleriniz o kadar bağımlıdır.

Makineyi İnceltilmemiş gözlemlerle beslerseniz, en önemli şeyi kaybedersiniz - gözlemlerin bağımsızlığı gerekliliği. Bundan sonra, eğitim önemli ölçüde yetersiz olacaktır. Ve istatistikler çalışmıyor.

Ve bundan kaçınmak için, geçmişe maksimum bakışın gecikmesinin, gözlemleri inceltme adımından daha az veya ona eşit olacak şekilde gözlemleri inceltmek gerekir. Ve bu neye yol açacak? Eğitim için örneklem boyutunda yüz kat azalma.

Burada bir uzlaşmaya ihtiyaç var. Örnekteki örneklerin sayısına karşı gözetleme derinliği.

Soruna katılıyorum, birkaç haftadır grileşiyorum ...

yani geçmişe ne kadar çok bakarsanız, komşu gözlemleriniz o kadar bağımlı olur. ? belirsiz...

Ve incelme hakkında, lütfen açıklayın. konuyu da anlamadım..

 
mytarmailS :

Soruna katılıyorum, birkaç haftadır grileşiyorum ...

yani geçmişe ne kadar çok bakarsanız, komşu gözlemleriniz o kadar bağımlı olur. ? belirsiz...

Ve incelme hakkında, lütfen açıklayın. konuyu da anlamadım..

TAMAM. Kendi örneğinde.

Zaman içinde iki komşu çubuk için, geçmiş fiyatların neredeyse %100 aynı histogramlarını çizeceksiniz. Yani, zaman olarak yakın oldukları için iki eğitim örneği çok benzer olacaktır. Bu, gözlemlerin bağımsız olduğu istatistiksel süreçlerin temel özelliğiyle çelişir. Makine kronolojik olarak değişmeyen kalıpları öğrenmeyecek, ancak tekrarlayan (neredeyse aynı) kalıpları öğrenecektir. Bir kamuoyu yoklamasında Vasya'ya 200 kez anket yaptığınızı ve bulduğunuz bilgiyi 1000 farklı kişiye yaymaya çalıştığınızı düşünün.
 
Alexey Burnakov :
TAMAM. Kendi örneğinde.

Zaman içinde iki komşu çubuk için, geçmiş fiyatların neredeyse %100 aynı histogramlarını çizeceksiniz. Yani, zaman olarak yakın oldukları için iki eğitim örneği çok benzer olacaktır. Bu, gözlemlerin bağımsız olduğu istatistiksel süreçlerin temel özelliğiyle çelişir. Makine kronolojik olarak değişmeyen kalıpları öğrenmeyecek, ancak tekrarlayan (neredeyse aynı) kalıpları öğrenecektir. Bir kamuoyu yoklamasında Vasya'ya 200 kez anket yaptığınızı ve bulduğunuz bilgiyi 1000 farklı kişiye yaymaya çalıştığınızı düşünün.

ooo!! Bir şey daha, şimdi her şey çok açık :)

1) pencerenin boyutunu birkaç kez küçültebilirsiniz, ardından bölümler her dilimde daha az benzer olacaktır

2) Molaları mümkün olduğunca artırabilirsiniz, bu aynı zamanda biraz yumuşatmayı da ortadan kaldıracaktır. 

PRICE <- cumsum(rnorm( 300 ))+ 1000
layout( 1 : 2 )
plot(PRICE,t= "l" ,ylab = "цена" , xlab = "индексы" ,lwd= 2 )
Max <- max(PRICE)
Min <- min(PRICE)
range.vector <- seq(Min, Max, length.out= 200 )
H <- hist(PRICE, breaks = range.vector)
          

          

 
mytarmailS :

ooo!! başka bir şey, şimdi her şey çok açık :)

1) pencerenin boyutunu birkaç kez küçültebilirsiniz, ardından bölümler her dilimde daha az benzer olacaktır

2) Molaları mümkün olduğunca artırabilirsiniz, bu aynı zamanda biraz yumuşatmayı da ortadan kaldıracaktır.

          

öyle yaparım. sözde kod:

Örnek1 = p[0]
adım = 720
rastgele = [0;50]
Örnek 2 = p[adım+rastgele]

nerede maksimum gecikme geçmişe = 720

Yani, gözlemlerin örtüşmemesi için kestim.

Hedeflemenin geleceğe bakma bağımlılığından kaçınmak için de aynı ilkeye ihtiyaç vardır.
 

Belirlenecek ilk şey, ihtiyacınız olan tahmin ufkudur. Keşfedilecek hikayenin derinliği buna bağlı olacaktır.

3000, 1000, 300 ve 150 bar (AUDUSD/H1) geçmiş derinliğine sahip trend çizelgelerine bakın. 

> library ( "PolyTrend" , lib.loc= "K:/RRO/R-3.3.1/library" )
> trend3000 <- PolyTrend(price[ , 4 ], alpha = 0.05 )
> require(magrittr)
Loading required package: magrittr
> trend1000 <- PolyTrend(price[ , 4 ] %>% tail(., 1000 ), alpha = 0.05 )
> trend300 <- PolyTrend(price[ , 4 ] %>% tail(., 300 ), alpha = 0.05 )
> trend150 <- PolyTrend(price[ , 4 ] %>% tail(., 150 ), alpha = 0.05 )
> plot(trend3000, t= "l" )
> plot(trend1000, t= "l" )
> plot(trend300, t= "l" )
> plot(trend150, t= "l" )


Resimler ters sırada eklenmiştir.

Ayrıca, 3000 bar için yön "Yukarı"dır. 

Trend type: 3 (cubic)
Slope: 0.0000
Direction: 1 (positive)
Significance: 1 (statistically significant)
Polynomial degree: 3 (cubic)

Kısaca

 # trend1000
PolyTrend classification:

Trend type: 2 (quadratic)
Slope: - 0.0000
Direction: - 1 (negative)
Significance: 1 (statistically significant)
Polynomial degree: 2 (quadratic)
# trend300
PolyTrend classification:

Trend type: 2 (quadratic)
Slope: 0.0000
Direction: 1 (positive)
Significance: 1 (statistically significant)
Polynomial degree: 2 (quadratic)
#trend150
PolyTrend classification:

Trend type: 3 (cubic)
Slope: - 0.0000
Direction: - 1 (negative)
Significance: 1 (statistically significant)
Polynomial degree: 3 (cubic)

24 barlık bir tahmin ufkuyla ilgileniyorsam (bir gün) 3000 bar geriye bakmama gerek yok. 300 bar yeterlidir.

İyi şanlar






 

24 adım ilerisini tahmin etme fikri bana şüpheli geliyor.

Hem sınıflandırmada hem de regresyonda, her zaman tam olarak BİR adım ileriyi, ancak örneğin H1, H4 ve D1'e göre tahmin etmek gerekir. H1'de işlem yaparken, H1 4 ve 24 adım ileri için tahminler alacağız.

İdeal olarak, TF, temel tekliften yapay olarak yapılmalıdır. Örneğimde H1 yüklüyoruz ve gerisini terminalden almıyor kendimiz yapıyoruz. Bu yaklaşımla, D1'i 00:00'a değil, kesinlikle mevcut saatten 24 saat ileri alıyoruz.

 
San Sanych Fomenko :

24 adım ilerisini tahmin etme fikri bana şüpheli geliyor.

Hem sınıflandırmada hem de regresyonda, her zaman tam olarak BİR adım ileriyi, ancak örneğin H1, H4 ve D1'e göre tahmin etmek gerekir. H1'de işlem yaparken, H1 4 ve 24 adım ileri için tahminler alacağız.

İdeal olarak, TF, temel tekliften yapay olarak yapılmalıdır. Örneğimde, H1'i yüklüyoruz ve gerisini terminalden almıyor, kendimiz yapıyoruz. Bu yaklaşımla, D1'i 00:00'a değil, kesinlikle mevcut saatten 24 saat ileri alıyoruz.

Ne yaptığımıza bağlı. Örneğin, 24 saatlik trend tahmini oldukça tatmin edicidir (eğri çok düzgündür). Onlar. Doğruluk için özel gereksinimler olmaksızın bir eğrinin ŞEKİLİNİ görmeniz gerektiğinde.

Aksi takdirde, örneğiniz kesinlikle doğrudur (prensip olarak). Ve sürgülü pencere seçeneği (24 saat) de çok kullanışlıdır. Çok şey ayrıntılara bağlıdır.

İyi şanlar

 

Soru..

Dağıtımı alışılmış vektör olan fiyata göre yaptım ve bir piyasa profili gibi çıktı, ancak gerçek bir hacim profili oluşturmak ve fiyatı dağıtımdaki hacimle ilişkilendirmek mümkün mü?

 
mytarmailS :

Soru..

Dağıtımı alışılmış vektör olan fiyata göre yaptım ve bir piyasa profili gibi çıktı, ancak gerçek bir hacim profili oluşturmak ve fiyatı dağıtımdaki hacimle ilişkilendirmek mümkün mü?

Fiyat ve hacim alan ve belirli bir genel tablo oluşturan göstergeler var. Ve bunun için zaten dağılımı hesaplayabiliriz. Örneğin Chaikin Osilatörü veya Gösterge/Hacimler klasöründe birkaç tane daha. Ancak Forex'te kene hacimleri olacak ve gerçek olanlar değil, korelasyonlu olmalarına rağmen hala kötü, borsada gerçek hacimleri izlemek daha iyi.

 
Dr.Tüccar :

Fiyat ve hacim alan ve belirli bir genel tablo oluşturan göstergeler var. Ve bunun için zaten dağılımı hesaplayabiliriz. Örneğin Chaikin Osilatörü veya Gösterge/Hacimler klasöründe birkaç tane daha. Ancak Forex'te kene hacimleri olacak ve gerçek olanlar değil, korelasyonlu olmalarına rağmen hala kötü, borsada gerçek hacimleri izlemek daha iyi.

Forex ticareti yapmıyorum, metatrader'a aşina bile değilim :)

Profili R-ke'de çeşitli formlarında denemek istiyorum, iki vektör üzerinde bir dağılımın nasıl oluşturulacağı açık değil

ve mutlaka hacimler değil, bu sadece yeni başlayanlar için, herhangi bir şeyi profile bu şekilde sokabilirsiniz, sadece fiyatla ilgili herhangi bir şey yapmanız gerekir ve bunlar iki vektördür

1...138139140141142143144145146147148149150151152...3399
Yeni yorum