Sadece daha sonra TA'nın çalışmadığını söyleme - sayfa 23
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
Evet. İşte sinyalleri eklemenin sonucu (tetik = 0)
Ancak sinyallerin mantıksal çarpımı için (tetikleyici=2)
Her iki sonuç, ceteris paribus (çift, zaman çerçevesi, optimizasyon periyotları vb.). Aynı 11 yıl.
Tamam, yarın düşünürüm, yatma vakti.
EA'nızı optimize ederken şunu fark ettim:
- yanlışlıkla sol geçiş = 1 ve optimizasyon için perceptron parametrelerini 0 olarak ayarlayın.
Bu durumda, algılayıcı 0'ın parametreleri, öyle görünüyor ki, hesaplanmamalı, ancak hesaplandılar, yani. kontrol perceptron0() işlevine düştü....
Kârlı OOS'un süresinin 7 yıldan fazla olmasına sevindim, ancak neredeyse tamamının geri kalmış olması beni rahatsız ediyor.Tabii arkasında gergin olmadığı gerçeği. Mesele şu ki, geçmişin istikrarlı bir tahmini ile uğraştığımızı varsaysak bile, yani. Bizi geriye götürebilecek ve orada karlı bir şekilde ticaret yapmamızı sağlayacak bir tür zaman makinesiyle, o zaman bir çözüm var. Sıradan algılayıcılarla, girişlerdeki açılış fiyatlarındaki farkı herhangi bir şekilde manipüle edebilirsiniz: arabayı atın arkasına ve önüne koyun. Onlar. algılayıcı geçmişi güvenle tahmin edebiliyorsa, ağırlık katsayıları geleceği "tahmin edecek" şekilde yeniden hesaplanabilir. Grafikler ayrıca dikey eksen etrafında çevrilebilir, yani. zamanı geri çevirmek.
Onlar. Bizi nereye götürürse götürsün, herhangi bir zaman makinesine ihtiyacımız var: ileri veya geri. Önemli olan, istikrar açısından geldiğimiz yerde karlı bir sonuçtur. Gerisi artık bir problem değil - temel matematik. Perceptron tipik bir doğrusal eşitsizliktir.
Tabii arkasında gergin değil gerçeği. Mesele şu ki, geçmişin istikrarlı bir tahmini ile uğraştığımızı varsaysak bile, yani. Bizi geriye götürebilecek ve orada karlı bir şekilde ticaret yapmamızı sağlayacak bir tür zaman makinesiyle, o zaman bir çözüm var. Sıradan algılayıcılarla, girişlerdeki açılış fiyatlarındaki farkı herhangi bir şekilde manipüle edebilirsiniz: arabayı atın arkasına ve önüne koyun. Onlar. algılayıcı geçmişi güvenle tahmin edebiliyorsa, ağırlık katsayıları geleceği "tahmin edecek" şekilde yeniden hesaplanabilir. Grafikler ayrıca dikey eksen etrafında çevrilebilir, yani. zamanı geri çevirmek.
Onlar. Bizi nereye götürürse götürsün, herhangi bir zaman makinesine ihtiyacımız var: ileri veya geri. Önemli olan, istikrar açısından geldiğimiz yerde karlı bir sonuçtur. Gerisi artık bir problem değil - temel matematik. Perceptron tipik bir doğrusal eşitsizliktir.
Ve sonra senin asılsızlığın Reshetov'unkinden bile daha kötü görünüyor. Ve vapche, ona sana bir şey kanıtlaması için bazı taleplerde bulunmak bana yanlış geliyor.
Bir yazıda p-değeri hakkında yazdım. Bu, matematiksel istatistiklerin ilk öğesidir.
Kişi fikri ortaya atmış, hatta teknik olarak resimlemiş, bu da (eğer umut verici olduğunu düşünüyorsanız) daha fazla kollarınızı sıvamanıza yetmiyor mu? Saat düzensiz ve ondan başlangıç sermayesi isteyeceksiniz .. ;-)
100 akil adamın yorum yapamadığı fikirlerin yazarlarını hatırlatmak isterim.
İşte boşlukları doldurmak için. Ya da en azından bir girişimde bulunun.
Reshetov, sisteminin TA'nın çalıştığının kanıtı olduğunu iddia ediyor. Bunu TC'nin yardımıyla kanıtlıyor. Ancak Reshetov ilk değil - bu tür kanıtlar, mumlarıyla Japonlardan başlayarak yaklaşık 400 yıldır verildi.
Bu arada, TA'nın çalışma kapasitesinin veya çalışmazlığının kanıtının olmaması, TA'ya dayalı bir TA geliştirmenin ve TA'yı bir gelir kaynağı haline getirmenin mümkün olduğu gerçeğini azaltmaz. TA bir sanattır, diğer tüm sanat formlarında olduğu gibi, kimsenin bilmediği büyük bir ezik kalabalığı için halk sanatçıları vardır.
Anladığım kadarıyla Reshetov'un Ulusal Meclise dayalı bir TS'si var. Eğer bu doğruysa, o zaman bu önemlidir, çünkü NN'nin uygulanmasının başarısı tamamen NN'yi öğreten kişiye bağlıdır. Reshetov başardı, belki bir dahi, belki meşe ağacından düştü, belki çok bira içti - umurumuzda değil - yeteneği bize geçmeyecek. Tüm TA tam olarak böyle. TA prensipte kanıtlanmamıştır.
Çözüm.
Belki bana gözlemlerimden birini açıklayabilirsin. Bu forumda (ve diğerlerinde de) TA, fraktallar vb. gibi bazı egzotik şeyler tartışılıyor, ancak ekonometrinin ve onun kardeş matematiksel istatistiklerinin TS'de kullanımı hiç tartışılmadı. Lütfen "ekonometri" kelimesinin bu forumda dilbilgisi açısından yanlış olduğunu unutmayın.
Önceden, regresyon katsayılarını hesaplamak için formüller yönünde çok hızlı bir şekilde yıkılan regresyon denklemi tartışmasını hatırlayabilirim - konu hiçbir zaman TS'de regresyon kullanımı tartışmasına girmedi. İstatistikleri görmezden gelmek bir kaza mı? yoksa elek ve benzeri sayesinde mi?
:)
TS'de ekonometri ve onun kardeş matematiksel istatistiklerinin kullanımı hiç tartışılmamıştır.
hazırlıksız
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
https://www.mql5.com/en/articles/222
hazırlıksız
https://www.mql5.com/ru/forum/105771
Açıkça belirtilmiş bir modeli olmadığı için ekonometri ile ilgili değildir.
https://www.mql5.com/ru/forum/105740
Pazarın yeni bir iddia edilen modeli önerilmiştir. Bence pazar için geçerli olmayan bir DSP uzmanı tarafından önerildi. Forumda bu modelle ilgili gerçek bir çalışma yapılmamıştır.
https://www.mql5.com/en/articles/222
Üzgünüm, katılıyorum. "Ekonometri" için bir arama yaparsanız, onu bulamaz. Makale oldukça taze ve bu bir makale, forum değil. 1 Ocak 2011'de haklı olduğumda ısrar etmeliyim. Bu materyalin veya buna benzer bir şeyin tartışılması bence çok ilginç olurdu. Her halükarda, belirli algoritmalar ve sayılar tartışılacaktı, zeki de olsa bireysel kişiliklerin yetenekleri değil.
Bu makaleye yorum yaparsanız, o zaman çok farklı ilgi ve öneriler alıyorum. Öncelikle yazar kendi programlarını kullanmış ama Eviews ve en önemlisi Matlab var. Bu paketleri ele alırsak, soruna daha sistematik bir bakış açısı elde ederiz.
Son bağlantı için teşekkürler, aksi takdirde DSP ve NS'deki cahiller, cahiller ve uzmanlardan tamamen üzücüydü.
Meslektaşlarım, model parametrelerini herhangi bir şey kullanarak uyarlamak eski ve doğru bir fikir , örneğin, Bayes ağlarını kullanıyorum + şimdi birkaç fikir daha test ediliyor, bu işi teflerle danslar ve ritüel teklifler yardımıyla uyarlayabilirsiniz. Soru bu değil. Ortaya çıkan yeni kârlılık çizelgelerinin rastgele olup olmadığını kontrol edin . Açık problemler çıplak gözle görülebilir. Aslında mutlu olmak için bir sebep yok.
Martingeil :
Tabii arkasında gergin olmadığı gerçeği.
...
Gerisi artık bir problem değil - temel matematik.
Taşkent'te bahar olduğuna inanmıyorum - burada kar yağıyor ve soğuk.
Almatı'da hava soğuk, sanırım - pencerenin dışında Şubat ayı.
Matematiğe gelince, inanmak bir din değildir:
Geçmişten geleceğe sırayla dört bitişik tarih kesiti alalım: A, B, C, D
A, B ve C'den gelen sinyaller D = A + B + C olacak şekilde toplanırsa, D'ye giden sinyal belirsizdir.
Diğer üç bölümdeki sinyalleri basitçe toplayarak A bölümünde güvenli ticaret sinyalleri elde ederiz: A = B + C + D
Ancak A bölümüne ihtiyacımız yok - bu geçmiş ve gelecek sadece A, B ve C'ye gelen sinyaller biliniyorsa D bölümünde elde edilebilir.
Sonra yukarıdaki formülden şunu elde ederiz: D = A - B - C
Fiyat teklifi hareketinin gelecekteki yönüne ilişkin bir tahmine dayalı olarak bir ticaret sistemi üzerinde bir deney yapalım.
ağırlık ayarlamaları temel tek katmanlı sinir ağı - tarihsel veriler üzerinde algılayıcı. Bu ticaret sisteminin çalışma prensibi, "Bir ticaret sistemi nasıl bulunur" makalesinde tarafımdan ayrıntılı olarak açıklanmıştır. H1 zaman dilimi ile grafikte önceki 9 ay veya daha fazla EURUSD döviz çifti için geçmiş verileri alalım. Üç ay boyunca onları üç bağımsız bölüme ayıralım. İlk bölümü final testi için, diğer ikisini hikayeye uydurmak için bırakacağız. Ticaret sistemini ayrı ayrı yürütmemek için hemen iki algılayıcıyı tek bir ticaret sisteminde birleştirdim.
Ve ayrı test ve optimizasyon için, geçiş parametresine bağlı olarak ticaret sisteminin üç çalışma moduna sahip olduğu yardımı ile Supervisor() anahtar işlevini oluşturdum:
1- İlk algılayıcının takılması ve test edilmesi ,
2 - ikinci algılayıcının takılması ve test edilmesi ,
3 – optimizasyon olmadan test modunda veya bir demo veya gerçek para yatırmada otomatik ticaret modunda her iki algılayıcının çelişkili okumalarını eleyerek filtreleme .
Geçmiş verilere göre ayarlanmış algılayıcı ağırlıkları şunlardır: x11, x12 … x 42 ve ayrıca p ve sl . Giriş parametresi sl , tüm segmentler için bir sabittir. Bu değere göre, açılan tüm pozisyonlar için zararı durdur ve kârı durdur seviyeleri belirlenir. Diğer bir girdi parametresi p, yine bir sabit olan açılış fiyatı farkının gecikme süresidir. Piyasaya yeni bir çubuğun oluşumunun başlangıcında girilir, yani. geçiş giriş parametresinin değerine bağlı olarak bar açılış fiyatları ve perceptron okumaları ile ve sadece zararı durdur veya kar al tetikleyerek çıkış. Optimizasyon, ekstremum aramak için genetik bir algoritma kullanılarak gerçekleştirilir ve denge açısından maksimum, ekstremum olarak alınır. Algoritmanın optimizasyon sırasında marj çağrılarına takılmaması için, örneğin 1.000.000 $ gibi çok büyük bir başlangıç tutarı almanız gerekir. Girdi parametreleri: lotlar - lot ve mn cinsinden açılan pozisyonların hacmi - danışmanın kendi (açtığı) emirlerinin yönetimini başka birinin (açmadığı) emirleriyle karıştırmaması için benzersiz bir sihirli sayı.
İlk aşamada p ve sl giriş değişkenlerinin değerlerinin ne olması gerektiğini bulmamız gerekiyor. Bunu yapmak için tarihin son iki bölümünü seçiyoruz, yani. 6 ay öncesinden bugüne. Tüm perceptron ağırlık parametrelerini 1'lik bir adımla Başlat = 0'dan Durdur = 200'e kadar değerlere ayarlıyoruz. p değeri Başlangıç = 3'ten Dur =100'e 1'lik bir adımla, sl'nin değeri Başlangıç = 100'den Stop =1000'e 10'luk bir adımla (veya 10'dan 100'e dört adımlı 1'lik bir adımla) rakam tırnak). Geçiş değeri 1 olarak ayarlanır. Optimize edilmiş parametreleri işaretliyoruz: x11, x21, x31, x41, p ve sl . Diğer tüm onay kutuları devre dışı bırakılmalıdır. Optimizasyona başlıyoruz. Montaj tamamlandıktan sonra giriş parametrelerini en iyi geçişe göre ayarlıyoruz.
İkinci aşama. Birinci algılayıcının ağırlıklarını ikinci tarihsel veri parçasına uydurma. Optimizasyon tarihini ve saatini 6 ay öncesinden 3 ay öncesine ayarlayın. Optimize edilmiş parametrelerin onay kutularını yalnızca p ve sl giriş değişkenlerinden kaldırırız. Optimizasyona başlıyoruz. Montaj tamamlandıktan sonra giriş parametrelerini en iyi geçişe göre ayarlıyoruz.
Üçüncü sahne. İkinci algılayıcının ağırlıklarını üçüncü tarihsel veri parçasına sığdırmak. Optimizasyonun tarihini ve saatini şu tarihten itibaren ayarlayın: 3 ay önce bugün. Optimize edilmiş parametrelerin işaretini kaldırıyoruz: x11, x21, x31, x41 ve bunları x12, x22, x32 ve x 42 için ayarladık. Geri kalan onay kutuları devre dışı bırakılmalıdır. Geçiş girdi değişkeninin değerini 2 olarak ayarlayın. Optimizasyonu çalıştırın. Montaj tamamlandıktan sonra giriş parametrelerini en iyi geçişe göre ayarlıyoruz.
İşte bu kadar, ticaret sistemimiz 6 ay öncesinden günümüze kadar olan geçmiş verilere göre ayarlanmıştır. Giriş parametrelerinin değerlerini ayarlar dosyasına kaydediyoruz. Geçiş girdi değişkenini 3 olarak ayarlayın. "Tarihi kullan"dan onay işaretini kaldırın. Teste başlayalım. Test programına bakıyoruz. Bakiye ve öz sermaye eğrisinin grafiğin sağ tarafında yukarı, sol tarafında ise aşağı doğru eğilim gösterdiğini görüyoruz. Şimdi, terazinin yükseliş eğiliminin, uygun numunenin dışındaki bölgede gerçekleştiğinden emin olmamız gerekiyor. Fare imlecini kâr artışının başladığı denge çizgisine getiriyoruz ve araç ipucundaki tarihe bakıyoruz. Bakiye eğrisinin bugünden itibaren 10 gün hariç, yani neredeyse dokuz ay önce yukarı doğru eğilim gösterdiği ortaya çıktı. 8 ay 20 gün. Ve 6 ay boyunca yerinde ayarlamayı gerçekleştirdik. Bu nedenle, başarılı bir test optimize edilmiş testin dışındadır. örnekleme gerçekleşir. Aynı alanı numunenin dışında da daha detaylı analiz edebilmek için seçiyoruz. Genel olarak, sonuçlar oldukça tatmin edicidir, ancak J. Soros'un kayıtlarından önemli ölçüde daha düşüktür, ancak V. Niederhoffer'in kayıtlarını aşarlar.
Tarihin bazı bölümlerinde uydurma ile uğraştığımızdan emin olmak için “Kullanım tarihi” kutusunun işaretini kaldırmak gerekli ve yeterlidir. Ve EA testini mevcut tüm geçmiş üzerinden 1 ve 2 değerleriyle çalıştırın. Bu modların her birinde, denge eğrisinin yukarı doğru büyümesinin yalnızca bireysel algılayıcıların ayarlandığı bölümlerde gözlemlendiğini görüyoruz. Tarihin diğer tüm dönemlerinde, depresyonla sonuçlanan bireysel tümsekler dışında hiçbir olumlu dinamik gözlemlenmez.
Gördüğümüz gibi, her iki algılayıcının da geçmiş verilerin optimize edilmiş seçimi dışında testleri geçmemesine rağmen, yine de ortak sinyallerinin filtresi, uydurma sırasında hakkında hiçbir şey bilinmeyen geçmiş veriler üzerinde olumlu sonuçlar verdi. Ayrıca, örneğin basit hareketli ortalamaların dökümüne veya daha gelişmiş çok katmanlı sinir ağlarına dayalı olarak diğer ticaret sistemleriyle de deneyler yapabilirsiniz. Bir ticaret sisteminin sağlamlığı varsa, optimizasyon dönemi dışında filtrelenmiş ticaret sinyallerinde olumlu sonuçlar vermesi daha olasıdır. Sağlam değilse, filtre açıkken optimize edilmiş kısımda bile olumlu sonuçlar vermeyebilir. Ancak, TS'nin sağlamlığı, spread, takas ve aracılık ücretlerinin genel maliyetlerine kıyasla ikincildir. Bu nedenle, önemli genel masraflarla, ileriye dönük testlerde yalnızca olumlu sonuçlar hayal edilebilir, çünkü beklenti olumsuz olacaktır.