X ekseni boyunca doğrusal olmayan çarpıtmalara sahip iki fiyat grafiğinin karşılaştırılması - sayfa 11
![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
Sistem, tırnak içinde tekrar eden örüntüler olduğu varsayımına dayanmaktadır. Bu konunun 9. sayfasında, bu kalıpları bulmak için bir yöntem (seyrek kodlama) anlattım. Başka yöntemler de var. En yakın komşu yöntemini kullanarak fiyatları da karşılaştırabilirsiniz. Önceki yazılarımı okuyun. Kendimi tekrar etmek istemiyorum.
Ayrı bir şube açmamak için kalıplar üzerine yaptığım araştırmaların sonuçlarını burada açıklamaya karar verdim. Belki birilerine zaman kazandırır ve birileri yeni fikirler verir.
2006'da, Forex ile ilk ilgilenmeye başladığımda, ilk fikir, benzerlik ölçüsü olarak korelasyon katsayısını kullanarak son N çubuğu (mevcut model) aynı teklifin önceki tüm kalıplarıyla karşılaştırmaktı. Bu, aynı En Yakın Komşu (NN) yöntemidir. Korelasyon katsayısının Öklid uzunluğuna üstünlüğü, fiyat ekseni boyunca bozulmayı hesaba katmasıdır. Bu yöntemi kullanarak, 2-3 aylık ileri test (10M'de 10k veya buna benzer bir şey) için olağanüstü kârlılık gösteren, ancak daha sonra 2-3 ay süren bir Uzman Danışman oluşturdum. Ve böylece art arda: büyük bir kâr, ardından tam bir tahliye. Bu BS yöntemine birkaç kez geri döndüm, mahalle komiteleri kurdum vs ama sonuç aynıydı. Sonunda hayal kırıklığına uğradım ve türkiye kodunu 5-ke bazında BS yöntemini kullanarak yayınladım.
2007-2008'de bir yerde, şimdi tam olarak ne zaman PNN'nin ilgilenmeye başladığını hatırlamıyorum, özellikle GRNN. Öz, BS ile aynıdır, ancak bir (veya bir komitede olduğu gibi birkaç) benzer komşu seçmek yerine, tüm geçmiş modeller otomatik olarak seçilir ve tahmin üzerindeki etkileri, exp(-difference_measure'ın üstel bir işlevi ile ağırlıklandırılır. ) tip. Böylece, tarihin daha benzer kısımları katlanarak daha güçlü bir şekilde ağırlıklandırılır. Modelin fiyatlarını (eksi ortalama) alabilir ve farkın bir ölçüsü olarak Öklid mesafesini hesaplayabilir veya bazı hindilerin okumalarının vektörlerindeki farkı alabilirsiniz. Tahminlerin doğruluğu BS yönteminden biraz daha yüksekti, %50,5 yerine %52 (tam hatırlamıyorum).
Son fikrim, beynimizin bilgiyi dönüştürmek için kullandığı yöntemleri kullanmaktı. 5-ke üzerinde bu yöntemler ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bunlardan birinin özü, cari fiyatların ayrıştırılabileceği kalıpları (veya temel işlevleri) aramaktır. Tip
fiyat[i] = toplam (a[k]*işlev[i][k], k=1..L) i=1..N
Tabii ki, tabanları arayamazsınız, ancak trigonometrik fonksiyonları alın ve sonra Fourier dönüşümünü elde ederiz. Ancak, seyrek kodlama yöntemini kullanarak geçmişten temel işlevleri bulmak daha umut vericidir. Bu yöntemin özü, belirtilen hataya en az sıfır olmayan katsayı a[k ile ulaşılacak şekilde en küçük kareler yöntemiyle N uzunluğundaki farklı tarihsel zaman aralıklarında belirtilen doğrusal modeli fiyatlara sığdırmaktır. ], k=1..L. İdeal olarak, her tarihsel fiyat vektörüne yalnızca bir temel işlev (veya model) sığar. Her adımda katsayılar ve fonksiyonlar optimize edilir. Burada pek çok bilinmeyen parametre var. Örneğin, kalıbın uzunluğu N, sözlükteki temel fonksiyonların sayısı L, ayrıştırma işlemimizde sıfır olmayan katsayıların sayısı (her fiyat segmenti eski kalıbın kuyruğundan oluşacak şekilde 3'ü seçtim) , mevcut model ve yeni bir modelin başlangıcı). N*L'nin tüm geçmiş uzunluğundan çok daha az olması önemlidir, aksi takdirde algoritma geçmiş fiyatların kendisine eşit kalıplar bulur ve sonra en yakın komşular yöntemi gibi bir şey elde ederiz. Örneğin, 1999-2010 (74k bar) tarihinde seyrek kodlama yöntemiyle eğitilmiş EURUSD H1 için her biri 64 çubuk uzunluğunda 64 kalıptan oluşan bir sözlük şuna benzer:
Böyle bir kalıp fark ettim, kalıp ne kadar uzunsa ve sözlükteki sayısı ne kadar fazlaysa, aşırı öğrenme ile oldukça anlaşılabilir olan geriye dönük testteki kâr o kadar yüksek olur. Ancak her durumda, farklı N ve L ile ileriye dönük test, sıfıra yakın bir inişli çıkışlı gibi görünüyor. Kalıplarla sinirlenmeye başlıyorum. Görünüşe göre bunlar Forex'te sabit değiller, ya da başka bir deyişle, Forex'in kalıplar için hafızası yok - her seferinde yenileri yaratılıyor.
Echo State Network ile deneyiminiz var mı? http://www.scholarpedia.org/article/Echo_state_network
Echo State Network ile deneyiminiz var mı? https://www.mql5.com/go?link=http://www.scholarpedia.org/article/Echo_state_network
TheXpert'e sorun. Tecrübesi var.
İkili sinyallerin korelasyonu hakkında googled, sonuçta elde edilen sonuçta XOR yapmak ve 1 sayısını saymak daha kolay görünüyordu.
burada 33'ün 6 bükümünü katı bir şekilde aldınız, bu yüzden tüm sorun bu: analiz için kaç tane çubuk (8'den 16'ya kadar fraktallı çubuklar kullanıyorum) bilinmiyor
piyasada örüntüler veya örüntüler olduğu varsayımı doğrudur, ancak bu örüntüler belirgin bir periyodiklik olmadan ortaya çıkar, o zaman görünmezler. Yani, teknik analizin kendisi işe yarıyor, ancak hangi noktada hiç kimse, görünüşe göre, kalıpların aranması ve analizinin, gösterge Uzman Danışmanlarını optimize etme görevine benzer olduğunu söyleyemez, eğer öyleyse, o zaman boşa harcadığımız ortaya çıkıyor. zaman - mevcut geçmiş için seçimin kendisinin göstergelerini (stratejilerini) seçecek kendi kendini optimize eden bir Uzman Danışman yazmak daha kolaydır
Not: Ben bile euro için araştırma yapmaktan vazgeçecektim, ama şu ana kadar hiçbir şey yok - belki haçların daha fazla kalıbı var?
tabii ki okuyun. işte diyorum.
O zaman sorunuzu anlamadım: "Sisteminizin neden kendim için çalışması gerektiğine dair herhangi bir gerekçe bulamadım." Neyin nedenleri:
1. Yinelenen kalıpların olduğu varsayımı için gerekçeler? Veya
2. Bu kalıpları bulmak için seyrek kodlama yönteminin gerekçesi?
3. Veya başka bir şey için gerekçe?
İkili sinyallerin korelasyonu hakkında googled, sonuçta elde edilen sonuçta XOR yapmak ve 1 sayısını saymak daha kolay görünüyordu.
burada 33'ün 6 bükümünü katı bir şekilde aldınız, bu yüzden tüm sorun bu: analiz için kaç tane çubuk (8'den 16'ya kadar fraktallı çubuklar kullanıyorum) bilinmiyor
piyasada örüntüler veya örüntüler olduğu varsayımı doğrudur, ancak bu örüntüler belirgin bir periyodiklik olmadan ortaya çıkar, o zaman görünmezler. Yani, teknik analizin kendisi işe yarıyor, ancak hangi noktada hiç kimse, görünüşe göre, kalıpların aranması ve analizinin, gösterge Uzman Danışmanlarını optimize etme görevine benzer olduğunu söyleyemez, eğer öyleyse, o zaman boşa harcadığımız ortaya çıkıyor. zaman - mevcut geçmiş için seçimin kendisinin göstergelerini (stratejilerini) seçecek kendi kendini optimize eden bir Uzman Danışman yazmak daha kolaydır
Not: Ben bile euro için araştırma yapmaktan vazgeçecektim, ama şu ana kadar hiçbir şey yok - belki haçların daha fazla kalıbı var?
H1 zaman diliminde 6 diz yukarıda ve 6 diz aşağı oldukça yeterliydi. Kendin için yargıla. Diyelim ki son dizimiz var zz bu diz en üstte. Dizleri 1v-6v, 1n-6n sayılarıyla numaralandırıyoruz. Sonra aşağıdaki bit dizimiz var:
bit 1: -1 = 1v < 2v, 1 = 1v > 2v
bit 2: -1 = 1v < 3v, 1 = 1v > 3v
...
bit 5: -1 = 1v < 6v, 1 = 1v > 6v
bit 6: -1 = 2v < 3v, 1 = 1v > 3v
ve benzeri, tüm dizler için yukarı ve aşağı. Toplam 30 bit. 30 bit ile tanımlanabilen desen sayısı = 2^30. Ancak tüm bitler önemli değildir. Örneğin, en son diz 1b'yi 4b, 5b ve 6b dizleriyle karşılaştırmak çoğu durumda önemli değildir. Ancak hangi bitlerin önemli, hangilerinin önemsiz olduğunu önceden belirlemek imkansızdır. Her bir modelin en az sayıda sıfır olmayan ("önemli") bit ile tanımlanacağı şekilde geçmişi optimize etmek gerekir. Bu çok uzun zaman alır. Model açıklamalarına daha fazla diz eklemek, aşırı eğitimli bir kalıp kelime dağarcığına ve genelleme eksikliğine yol açar.
Kalıpları "zor değil" karşılaştırırsanız ve bazı bitlerin eşleşmemesine izin verirseniz, bu bitlerin bu kalıp için önemli olmadığı ve sistemimde sıfıra ayarlandığı anlamına gelir. Sıfır bitler hiç karşılaştırılmadı. Yine tekrar ediyorum , 33 binary bite dayalı örüntüleri tanımlayan bu sistemin, bir önceki sayfada raporlarını yayınladığım, seyrek kodlama ile örüntü-örnek bulmaya dayalı sistemle hiçbir ortak yanı yoktur. Bu sistemde, örnek modeller fiyatların kendisinden oluşuyordu ve mevcut OLS modeline uyuyordu. Mevcut modelin örnek olanla benzerliği, en küçük karelerin hatasıyla değerlendirildi (aslında her şey daha karmaşık olmasına rağmen).
Toplam 30 bit. 30 bit ile tanımlanabilen desen sayısı = 2^30. Ancak tüm bitler önemli değildir. Örneğin, en son diz 1b'yi 4b, 5b ve 6b dizleriyle karşılaştırmak çoğu durumda önemli değildir.
Yine, "8 bitlik kalıplar" tarihinde yazışmalar arayan kalıplar üzerinde istatistiksel araştırmalara başladım, prensipte nasıl olduğu önemli değil ...
İlginç bir özellik fark ettim: Tarihte tekrar eden (benim algoritmama göre) çubuk dizileri var, geçmişin %30'undan daha azı kodlamaya giriyor, daha önce dile getirilen sonuç, kalıplarla ticaretin uygulanmasının zor olduğunu söyleyerek hemen kendini gösteriyor nadir görülmesinden dolayı....
aşağı yukarı şöyle:
ama benim kodlama algoritmama göre geçmişte çok fazla örüntü yoksa, o zaman sonuçta, tarihin %60'ından fazlası, tarihin tekrar eden bölümlerini hiç içermiyor ve bu %60'lık bilginin olmayacağı varsayılabilir. gelecekte ortaya çıkmak
bir şekilde şimdiye kadar düzensiz, daha fazla düşüneceğim
İlk başta, alınan kalıpları piyasanın tarihteki eylemlerine benzeterek kullanmanın daha mantıklı olacağını düşündüm, ancak kalıpları basitçe sayılarla göstermeye karar verdim, şöyle oldu:
gösterge sütununun yüksekliği desenin sayısıdır, boşluklar tarihte benzer kombinasyonların olmamasıdır, şimdiye kadar neye geldim - görünüşe göre desenler sözde çekiciler, Wiki'den açıklamaya uyuyorlar: ".... ve garip (düzensiz - genellikle fraktal ve / veya Cantor kümesi olarak düzenlenmiş bazı bölümlerde; üzerlerindeki dinamikler genellikle kaotiktir)." Gerçekten de, model arama algoritmasını tasarlamanın ilk aşamasında Cantor kümelerini kullandım.
Not: Şimdiye kadar bir şekilde kaotik, daha fazla düşüneceğim :)
Dahili uzmanların hiçbiri, EURUSD veya GBPUSD'nin iki gün içi grafiğinin genellikle benzer olduğunu fark etmedi mi? Her zaman değil, elbette, ama çoğu zaman dünkü çizim, bugün para kazanmaya çalışabileceğiniz şaşırtıcı bir şekilde tekrarlanıyor. Ancak...
Zirveler ve dipler, modeli tekrar etseler de zamanla çakışmazlar. Örneğin, dün gün ortası düşüşü 14:15'te ve bugün 13:00'da başladı. Pek çok benzerlik kriteri var - Spearman'a göre, Pearson'a göre en küçük kareler yöntemi ama X ekseni boyunca küçük bozulmalara maruz kalan grafikleri karşılaştıracak bir şey bilmiyorum.Bu tür yöntemleri bilen var mı?
Bu dünyada yalnız değilsin.
İlk başta, alınan kalıpları piyasanın tarihteki eylemlerine benzeterek kullanmanın daha mantıklı olacağını düşündüm, ancak kalıpları basitçe sayılarla göstermeye karar verdim, şöyle oldu:
gösterge sütununun yüksekliği desenin sayısıdır, boşluklar tarihte benzer kombinasyonların olmamasıdır, şimdiye kadar neye geldim - görünüşe göre desenler sözde çekiciler, Wiki'den açıklamaya uyuyorlar: ".... ve garip (düzensiz - genellikle fraktal ve / veya Cantor kümesi olarak düzenlenmiş bazı bölümlerde; üzerlerindeki dinamikler genellikle kaotiktir)." Gerçekten de, model arama algoritmasını tasarlamanın ilk aşamasında Cantor kümelerini kullandım.
Not: Şimdiye kadar bir şekilde kaotik, daha fazla düşüneceğim :)
DTW'ye dayalı desenler?