Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 357
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
M döngüselliği fark edebilir
Fourier'de genişletin (R'de 2-3 satırdır), bir grafik oluşturun ve herhangi bir döngüsellik görmeyeceksiniz. Rovnenky böyle bir spektrum.
Otomatik düzeltme özelliğini deneyin. Yine sus ama döngüsellik varsa çıkması lazım.
Fourier'de genişletin (R'de 2-3 satırdır), bir grafik oluşturun ve herhangi bir döngüsellik görmeyeceksiniz. Rovnenky böyle bir spektrum.
Otomatik düzeltme özelliğini deneyin. Yine sus ama döngüsellik varsa çıkması lazım.
Bence, NN'yi bir kerede eğitin, bu histogramlarla birkaç farklı dönem gönderin, hem daha büyük değişiklikleri hem de daha küçükleri hesaba katacak, büyük olanlar bir trend bileşeni ve küçük giriş sinyalleri olacak
Öyleyse, mevcut çizelgeleri ve bunların bollingerlerle olan ilişkilerini dikkate alarak sinyalleri dönüştürün. Bilimsel dürtme yöntemiyle, kısaca
1 kaynama periyodu ile böyle olacak :)
Ve döngüyü görebilirsin
Sabit hat. Ve emisyonlar ortadan kaldırılır - standart prosedür
emisyonları da hesaba katmaya çalışın, teorik olarak LSTM
Bence, NN'yi bir kerede eğitin, bu histogramlarla birkaç farklı periyot uygulayın, hem daha büyük değişiklikleri hem de daha küçükleri hesaba katacak, büyük olanlar bir trend bileşeni ve küçük giriş sinyalleri olacak
Öyleyse, mevcut çizelgeleri ve bunların bollingerlerle olan ilişkilerini dikkate alarak sinyalleri dönüştürün. Bilimsel dürtme yöntemiyle, kısaca
Şu sorunun cevabını bilen var mı: NN'ler durağan olmayan girdilerle nasıl ilişkilidir?
kötü? )
Şu sorunun cevabını bilen var mı: NN'ler durağan olmayan girdilerle nasıl ilişkilidir?
NN öğretmeden önce, onu modellerdim, içinde değerli bir şey var mı diye bakardım. O zaman eğitim daha yeterli olacaktır.
neyse, burada her şey açık zaten, ekstremumlar bir geri dönüşü işaret ediyor, özellikle kısa vadeli olanlar, kalıcı olmayan bir seri var - yeni bir zirveyi yeni bir çukur takip ediyor (kısa süreli göstergede)
Göstergede durum uzun bir süre ile tersine çevrilir, seri kalıcı görünüyor, yeni bir maksimum, yeni bir maksimumu takip ediyor, yani. Yerel eğilimleri belirlemek mümkündür, aynı zamanda seri durağandır ve eğilimlerin (yaklaşık olarak) sonunu bulmak mümkündür
Harika, kitapları okudum, değil mi?
Çalışma algoritması: Trendi belirler ve kazanma olasılığını artırmak için kalıcı olmayan seriler boyunca girişler yaparak üzerinde çalışırız. Aynı zamanda, uzun dönemli gösterge ortalama uç noktalara yakınsa, trend değişmeye başlamışsa işlem girişlerini tersine değiştiririz.neyse, burada her şey açık zaten, ekstremumlar bir geri dönüşü işaret ediyor, özellikle kısa vadeli olanlar, kalıcı olmayan bir seri var - yeni bir zirveyi yeni bir çukur takip ediyor (kısa süreli göstergede)
Göstergede durum uzun bir süre ile tersine çevrilir, seri kalıcı görünüyor, yeni bir maksimum, yeni bir maksimumu takip ediyor, yani. Yerel eğilimleri belirlemek mümkündür, aynı zamanda seri durağandır ve eğilimlerin (yaklaşık olarak) sonunu bulmak mümkündür
Harika, kitapları okudum, değil mi?
Harika.) Kalıcılık önleyici Che?
yeni bir maksimum (muhtemelen minimum) ardından yeni bir maksimum - evet, bu da oldu, çizelgelerin hepsi tanıdık. Modelleme - ve hiçbir şey yok - boş. Belki şanslı olacaksın.