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
ANG3110 sır değilse verileri nasıl filtrelediniz ya da ne?
Evet, biraz yumuşattı. Birkaç filtreleme yöntemi kullanıyorum. 3 aylık tahmin grafiğinde gösterilen durumda regresyona uyarlanabilir filtre uygulanmıştır.
İşte bir tahmin olmadan nasıl göründüğü:
Yukarıdaki resimleri oluşturmak için bir Genel Regresyon Ağı (GRNN) kullandım. Bu, yaklaşımlar ve tahminler (tahmin) için tasarlanmış olasılık ağı PNN'nin bir modifikasyonudur. Ve tahmin yaparken hemen ağ tahmininin oldukça doğru bir değerlendirmesi için seçenek nedir? En azından bir şeyi açıklayın, aksi takdirde 2. sayfada zaten bir şey ima ediyorsunuz, ancak esas hakkında tek bir kelime yazmamışsınız. Neredeyse tüm ana türlerdeki ağlarla çalıştım ve neyin tehlikede olduğunu anlamanın benim için zor olmayacağını düşünüyorum.
İstihdamınız azaldığında sohbete devam etmeyi umuyorum.
3 aylık tahmin grafiğinde gösterilen durumda regresyona uyarlanabilir filtre uygulanmıştır.
Filtreleme çok kaliteli görünüyor. Filtreleme algoritması hakkında daha detaylı bilgi alabilir miyim?
Filtreleme çok kaliteli görünüyor. Filtreleme algoritması hakkında daha detaylı bilgi alabilir miyim?
2 dizi a[] ve b[] alıyoruz. Onları onlara sürüyoruz, diyelim ki Kapat [i]. Daha sonra kısa bir lineer regresyon periyodu alınır - N ve bir yönde takip edilir. Sonraki her adımda, veriler özetlenir. Sonra ters yönde çalışır. Ve aynısı yapılır. Ve böylece birkaç kez (düzeltilmiş gibi). Daha sonra ileri ve geri vuruşlar toplanır ve ortalaması alınır (a[i]+b[i])/2. aa ve bb lineer regresyon katsayılarıdır.
Bu hareketin yeniden çizildiği ortaya çıktı. Bu yüzden mi iyi görünüyor?
Bu hareketin yeniden çizildiği ortaya çıktı. Bu yüzden mi iyi görünüyor?
Pekala, bu bir gösterge tipi son işaretçi olarak hareket eden bir şey değil, bir filtre. Ek olarak, ağın gerçekten ortalanmış verilere ihtiyacı vardır ve hareketli bir ortalama veya başka herhangi bir yeniden çizilmeyen gösterge, verilerin ortasından değil, bir kayma ile geçer ve ayrıca, son her zaman askıda kalır. Ağ için bu düşük kaliteli verilerdir ve bu verilere göre aynı gerçekçi olmayan resmi verecektir. Olağan hareketli ortalama, merkezden yarım periyot kadar kaydırılır. EMA üçte bir, LWMA dörtte bir oranında. Doğrusal regresyon bir açıyla bükülür ve yatay kayması değişkendir, ancak yine de kaydırılır. Ancak böyle bir filtre, tam olarak ağ girişine beslenen mevcut veriler üzerinde iyi bir şekilde merkezlenmiştir. Ancak bu arada, yeniden çizilmez ve bir römork olarak kullanılmazsa, normal doğrusal regresyona yakın olacak, sadece biraz daha yumuşak olacaktır. Ağ yeniden çizimi-fener. Çok iyi pürüzsüzlüğe sahip yeniden çizilmeyen bir göstergeyle ilgileniyorsanız, bu T3'tür, ancak elbette b katsayısına bağlı olarak biraz geç. Ve hızlı ama daha az pürüzsüzlükle DCT.
Herşey temiz.
Benim açımdan birkaç küçük anlaşmazlık var, örneğin:
...неперерисовывающийся индикатор - типа мувинга или любого другого проходит-то не посередине данных, а со сдвигом, и к тому же конец всегда болтается.
Sadece burada takılmamalıydım.
Olağan hareketli ortalama, merkezden yarım periyot kadar kaydırılır. EMA üçte bir, LWMA dörtte bir oranında.
EMA ve LWMA, bir tür özyinelemeli dijital filtredir. Bu tip için, ilke olarak, yumuşatma penceresinin genişliği kavramını tanımlamak imkansızdır, bu nedenle "merkez" ve "dönem" hakkında konuşmak doğru değildir. Grup ve faz gecikmesinden bahsedebiliriz.
Her ne kadar bu benim - kendi önemim için :-)
ANG3110 , algoritmanın öngörücü niteliklerinin alternatif bir temsili konusunda bir sonraki başlıkta erteliyorum, belki NS'nizi bu konuyla doldurabiliriz? Çok ilginç sonuçlar elde ediyorsunuz.
Davet için teşekkürler, belki boş zamanımda uğrarım. Yazmak da aynı şey, bir kez bir şeyler yazdıktan sonra beni oraya tırmanmaya itiyor. İş yerinde molalar varsa iyi olur. Ve bu yüzden en azından benim için dikkat dağıtıcı olabilir.
Farklı hareket türlerinin vardiyalarına gelince ...
İşte senaryoyu ekliyorum, gerçek kaymaların ne olduğunu gösteriyor.
Konuşmayı sonlandır - 0. çubukta demek istedim, örneğin Günlük ve 5. periyot ise, o zaman son gösterge modunda 0. çubukta belirgin bir şekilde gevezelik edecektir.
Güzel gün.
Kohonen ağını kullanarak kalıpları (örneğin MACD'de) aramaya çalışan var mı?
Cevabınız evet ise, lütfen izlenimlerinizi ve deneyimlerinizi paylaşın.
Birinin benzer fikirleri varsa - sizi sohbete davet ediyorum. Tercihen burada, cidden, sabun için.
Konuyla ilgili ve özellikle yazmak için büyük bir istek.
Yılbaşı tatilinin sonucu:
Biraz sonra veritabanına koyacağım.
Keşfe kimler katılmak ister? Düşünceler lütfen burada ifade edin.
"Buraya bir stokastik yapıştırabilir miyim" veya "... noktalarında bir trolle sabit duraklar yapabilir miyim" gibi gönderiler tarafımdan dikkate alınmayacaktır.
Yapıcı öneriler, dilekler, eleştirilere açığız.
Danışman hakkında biraz daha. Bu yaygın bir sinyal danışmanıdır. Sinyaller, AutoMACD göstergesi tarafından sağlanır.
Gösterge hakkında - bu, uyarlanabilir sinyal vericinin basit bir versiyonudur.
Sinyaller, model istatistiklerine göre üretilir.
Modeller Kohonen ağının kümeleridir.
Kohonen ağı (kalıplar), fiyatın oluşumuna paralel olarak ve oldukça hızlı bir şekilde eğitilir (reforme edilir).
Koda baktığınızda daha net anlaşılacaktır. Biraz kafa karıştıran mantık için hemen özür dilerim, bu çalışan bir taslak.
if (Volume[0] == 1) ve bu koşul ne için?
Tüm işlemlerin göstergede gerçekleştiğini anlıyorum? çok ilginç henüz tam anlayamadım teşekkürler