Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 837
![MQL5 - MetaTrader 5 müşteri terminalinde yerleşik ticaret stratejileri dili](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret 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
GARCH, makine öğreniminin aksine, finansal piyasalarda (eşbütünleşme ve portföylerle birlikte) ana akım olarak adlandırılır.
Modeller, kalın kuyruklar ve uzun süreli bellek a la Hurst (uzun bellek) dahil olmak üzere bir dizi istatistiksel artış nüansını hesaba katar.
Örneğin, S&P500 endeksine dahil olan TÜM hisse senetlerinde GARCH model parametrelerinin seçimi hakkında bir yayın var!
Forex kullanımıyla ilgili yayınlarla dolu. İyi geliştirilmiş araç seti. Örneğin, rugarch paketi.
ve burada Wikipedia'da fraktal oynaklıkla ilgili, bu bir grup değil, bir tür analog
grub benim TS'im için çok ağır, her şeyin hızlı kabul edilmesini seviyorumOynaklığı tahmin etme konusunda. Volatiliteyi tahmin etmenin alıntının kendisinden çok daha kolay olduğunu varsayalım.
Hatta https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_switching_multifractal gibi her türden model var.
ne verir, nasıl doğru kullanılır, yapan var mı?
Peki, tamam, tahmin edilen oynaklık, ne veriyor?
Test ettiğim tüm Forex stratejilerini oynaklıkla sınırlamaya çalıştım. Eşik yukarıda veya tam tersi aşağıda hiçbir şey vermedi.
Çok sayıda iyi düşük oynaklıklı alım satımların yanı sıra yüksek oynaklıklı alım satımlar da vardır. Ve volatilite açısından bunları çözmek mümkün değil.
Peki, tamam, tahmin edilen oynaklık ne veriyor?
Test ettiğim tüm Forex stratejilerini oynaklıkla sınırlamaya çalıştım. Eşik yukarıda veya tam tersi aşağıda hiçbir şey vermedi.
Düşük oynaklıklı birçok iyi alım satımın yanı sıra yüksek oynaklıklı alım satımlar da vardır. Ve oynaklık açısından bunları çözmek mümkün değil.
Armatürlerin ayak izlerini takip etmeye çalışıyorum)) oynaklığı tahmin etmenin gerekli olduğunu yazdılar
Armatürlerin ayak izlerini takip etmeye çalışıyorum)) oynaklığı tahmin etmenin gerekli olduğunu yazdılar
Ormanların bir şekilde faydalı olduğunu nasıl düşünüyorsunuz, muhtemelen gelecekte onları incelemeye çalışacağım?
Ormanların bir şekilde faydalı olduğunu nasıl düşünüyorsunuz, muhtemelen gelecekte onları incelemeye çalışacağım?
yakında ormanlarla ilgili makaleyi bekleyin
volatilite hakkında - öküze bağlı olarak aracın modlarını değiştirmek için kullanılabilir.
Ayrıca oynaklığı da tahmin etmek mümkünse, araç gecikmeden başka bir moda daha erken geçebilir.
ben böyle anlıyorum
İşte aynı anda vtreat ile bir örnek,
Genel olarak, bu veri ön işlemedir, ancak hedefle ilgili olarak her tahmin edicinin bir değerlendirmesi olarak kullanılabilir. Paketin tahmin edicilerin etkileşimini dikkate almamasını sevmiyorum, kodu yalnızca tahmin edicileri hedef için birer birer değerlendirmeniz gerekiyorsa kullanın.
Vtreat ile denendi.
İşte sonuç matrisi
[,12]
[1,] 5 8.1244453234629e-196
[2,] 1 1.98504271239423e-144
[3,] 7 2.36022454522949e-109
[4,] 11 5.68901830573741e-102
[5,] 4 6.60631002751930e-96
[6,] 10 2.95535252032342e-73
[7,] 3 2.43324301115409e-71
[8,] 9 4.51329770717951e-67
[9,] 6 3.11264518399281e-37
[10,] 2 5.77058632985908e-13
[11,] 12 3.76158923428915e-12
[12,] 8 8.18815163303239e-01
formül
Çok iyi almıyor. Örneğin, girişi 1/nrow(df)=2e-4'te sig=5.77e-13 ile sıraladıktan sonra alttan 3.'ü atlar. Ve gürültülüdür ve öğrenmeyi bozar.
Onlar. birkaç büyüklük sırası ile seçimi sıkılaştırmak gerekli olacaktır. Ve bunu otomatik olarak yapmak arzu edilir.
Vtreat ile denendi.
İşte sonuç matrisi
[,12]
[1,] 5 8.1244453234629e-196
[2,] 1 1.98504271239423e-144
[3,] 7 2.36022454522949e-109
[4,] 11 5.68901830573741e-102
[5,] 4 6.60631002751930e-96
[6,] 10 2.95535252032342e-73
[7,] 3 2.43324301115409e-71
[8,] 9 4.51329770717951e-67
[9,] 6 3.11264518399281e-37
[10,] 2 5.77058632985908e-13
[11,] 12 3.76158923428915e-12
[12,] 8 8.18815163303239e-01
Çok iyi almıyor. Örneğin, girişi 1/nrow(df)=2e-4'te sig=5.77e-13 ile sıraladıktan sonra alttan 3.'ü atlar. Ve gürültülüdür ve öğrenmeyi bozar.
Onlar. birkaç büyüklük sırası ile seçimi sıkılaştırmak gerekli olacaktır. Ve bunu otomatik olarak yapmak arzu edilir.
Genel olarak, tahmin edicilerin seçimi için bu özel paketi kullanıyorum. Dezavantajların, özellikle de hedefle ilgili olarak birkaç tahmin edicinin etkileşiminin olmamasının olduğu açıktır. Ancak genel olarak, şimdiye kadar optimizasyonum için yeterli ... yani, veri ön işleme için başka paketler varsa, onları memnuniyetle değerlendiririm ...
Genel olarak, tahmin edicilerin seçimi için bu özel paketi kullanıyorum. Dezavantajların, özellikle de hedefle ilgili olarak birkaç tahmin edicinin etkileşiminin olmamasının olduğu açıktır. Ancak genel olarak, şimdiye kadar optimizasyonum için yeterli ... yani, veri ön işleme için başka paketler varsa, onları memnuniyetle değerlendiririm ...
Peki Mikhail, öfkenden uzaklaştın mı, yakında aracını mantıklı ve fanatizmden uzak değerlendirmeye başlayacak mısın? :)