Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3249

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

istatistikler, diyelim ki gelecekteki 10 çubuğu gösteriyor, gelecekte bulunan her bir model örneğinin tüm eğrilerini çıkarıyorum (bir tahmin gibi)

O zaman tüm eğrilerin ortalaması

Bu formasyonun satılık olduğu gibi, ortalama olarak ve kaç pip görülebilir.

Burada da benzer bir şey gördüm.

Ekranda benzer görünüyor, ancak desenin uzunluğu çok yüksek, çünkü M1. Bulunduğu için muhtemelen saat işaretlerinde ilginç bir şey gösterecektir.

Ve bu sorun

Madencilik yaparken bir dizi ardışık numunenin yalnızca ilkini dikkate almak muhtemelen mantıklıdır.

çözülmüş gibi görünüyor.

• MinStep koşullu bir adım atamasıdır(MinStep * Max(|KK|)), bu daLimit koşuluna göre ardışık benzer grafiklerden yalnızca en iyisinin dikkate alınmasını sağlar.

Ancak elbette orada madencilik (aşma) yapmıyor. Yine de çok uzakta değil.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Ancak python'da yapıyorum ve bir kerede tüm olası çiftler için korelasyonu hesaplıyorum, sonra bunun arasından seçim yapıyorum.

Burada en önemli şey hızdır

Python'da bunun bir benzeri olmalı. O zaman hızlı olmalı.

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Burada da benzer bir şey gördüm.

Ekranda benzer görünüyor, ancak desenin uzunluğu çok yüksek, çünkü M1. Bulunduğu için muhtemelen saat işaretlerinde ilginç bir şey gösterecektir.

Ve bu sorun

çözülmüş gibi görünüyor.

Ama tabii ki orada madencilik (overkill) yapılmıyor. Çok uzakta olmasa da.

))) Ben de gördüm

Başlangıçta MO olmadan çok boyutlu dizilerdeki desenleri nasıl arayacağımla ilgileniyordum. Şimdiye kadar tüm boyutları tek bir boyuta sıkıştırmaktan ve korelasyon yoluyla hesaplamaktan daha iyi bir şey bulamadım (biraz hızlı). Sanırım bazen değerlerin çok farklı olmaması için normalize edilmesi gerekiyor.

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Python'da bunun bir benzeri olmalı. O zaman hızlı olmalı.

Var, ancak işaretlerin (göstergelerin) sayısı arttığında, hala çok hızlı değil.

[Renat Fatkhullin]

3980, karmaşık, vektör<kompleks> ve matris<kompleks> türleri için Konjugat yöntemlerini uygulamıştır. Karmaşık sayılar için konjugasyon gerçekleştirirler.

Ayrıca, eşleme dizisi türündeki ONNX model çıktısının işlenmesi de eklendi. ONNX Runtime'ın işlevselliği ciddi şekilde geliştirildi.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Var, ancak işaretlerin (göstergelerin) sayısı artmakla birlikte hala çok hızlı değil.

Hatırlamıyorum ama algoritmanın karmaşıklığı kesinlikle O(N^2)'den daha az. Sanırım O(N*log)'dan daha yüksek değil. Bu yüzden işaretler büyüdüğünde gözle görülür yavaşlama pek net değil.

İki yönlü bir çubuk var: daha fazla özellik, daha az örnek - daha düşük istatistiksel anlamlılık.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Sanırım bazen değerlerin çok farklı olmaması için normalleştirilmesi gerekiyor.

Normalleşme olmadan bir karmaşa olabilir.

Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi üzerine forum

Ticarette makine öğrenimi: teori, modeller, uygulama ve algo-ticaret

fxsaber, 2023.09.21 16:19

O zaman göstergeleri bazı birleşik papağanlara getirmek gerekir. Gösterge farklı aralıklarda artış olsa bile, aksi halde garip bir korelasyon ortaya çıkacaktır.

Standart olmayan getiriler ve benzeri ise,

Ticaret, otomatik ticaret sistemleri ve ticaret stratejilerinin test edilmesi üzerine forum

Ticarette Makine Öğrenimi: Teori, Modeller, Uygulama ve Algoritma Ticareti

Maxim Dmitrievsky, 2023.09.21 15:59

test cihazından alınan bu örnek 9 uzunluğundaydı (farklı periyotların artışları)

normalleştirme olmadan korelasyonun ne gösterdiği hiç de açık değildir. Peki ya. atlanan bu mantıklı görünen adım iyi bir sonuca götürür.....

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Hatırlamıyorum ama algoritmanın karmaşıklığı kesinlikle O(N^2)'den daha az. Sanırım O(N*log)'dan daha yüksek değil. Bu yüzden işaretler büyüdüğünde gözle görülür yavaşlama pek net değil.

İki yönlü bir çubuk vardır: daha fazla özellik, daha az örnek - daha düşük istatistiksel anlamlılık.

Aynı zamanda tüm olası çiftleri tek seferde sayıyorum. Hala denemek istediğim çok fazla girdi verisi var. Sorun değil. Sadece STUMPY'de yaklaşık olarak sayma ve daha sonra iyileştirme fırsatı var. Fark edilebilir bir hızlanma, artı paralelleme ve GPU'da elde edersiniz. Muhtemelen tamamen bu pakete geçeceğim.

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Normalleştirme olmadan mantarın çıkabileceği yer burasıdır.

Bunun gibi standart olmayan getiriler söz konusuysa,

.

normalleştirme olmadan korelasyonun ne gösterdiği açık değildir. Peki ya. bu atlanmış, görünüşte mantıklı adım.... iyi bir sonuca götürürse

Daha sonra analiz edeceğim, henüz yorum yapmaya hazır değilim, bu hesaplamayı daha dün yazdım.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

Daha sonra analiz edeceğim, henüz yorum yapmaya hazır değilim, bu geri sayımı dün yazdım

Korelasyonun abs değeri açısından en büyük sayılardan etkileneceğini düşünüyorum. Örneğin, 10000 ve 10100'lük bir hacim değişikliği ve bunların arka planında 0,00040 ve 0,00400'lük bir fiyat değişikliği mikroskobik olarak küçük olacaktır ve tüm setin korelasyonu üzerinde çok az etkisi olacaktır. Bu hipotezi test etmek için bir normalleştirme yapardım.