RSI와 "정규" 가격(모멘텀) 모두 어제 보여줍니다. 가격이 이전 20개 값에 대해 올랐다면 이것이 현재 상승 추세가 있다는 것을 의미하지는 않지만 미래에는 세 가지 상호 배타적인 옵션이 있을 수 있습니다.
의 가격은 계속 상승할 것입니다
가격은 아파트에 매달릴 것입니다
가격은 역전되어 하락할 것입니다.
잠재적인 미래 사건의 상호 배타성은 사실 RSI의 경우와 마찬가지로 모순적입니다.
과거는 (객관적으로) 사실이므로 모호하지 않습니다. 그리고 미래는 가정(주관적으로)일 뿐이므로 확률론적입니다.
나는 미래를 예측하는 것에 대해 말하는 것이 아니라, 여전히 나에게 금기이며, 현재의 데이터 프레젠테이션에 대해 말하는 것입니다.
일련의 20개의 양초를 예로 들어 보겠습니다. 현재 이 시리즈에 강한 상승 추세가 있고 두 번째 추세가 주어지지 않고 그게 다입니다. 비록 21일의 다음 양초에서 무슨 일이 일어날지 알 수 없지만, 이것은 미래에 대한 확률적 예측이며 많은 결과가 있습니다. 전적으로 동의합니다
이제 rsi 지표 또는 모멘텀을 취하겠습니다. 고정 기간이 있는 지표(예: 10)를 사용하여 추세가 상승하고 있는 일련의 20개 양초에 적용하면 실제로 중요하지 않습니다. 11번째 캔들 표시기가 최대값에서 아래로 구부러지기 시작합니다. 왜 11인가요? 기간이 10이고 추세가 모두 떨어졌고 더 떨어졌고 표시기가 매도를 표시하기 때문입니다. 내 말을 이해합니까? 지표는 미래일 뿐만 아니라 현재/과거를 객관적으로 기술할 수도 없고 그저 거짓말을 하고 혼란을 일으키고 일반 트레이더와 동일한 신경망을 혼란스럽게 합니다.
나는 미래를 예측하는 것에 대해 말하는 것이 아니라, 여전히 나에게 금기이며, 현재의 데이터 프레젠테이션에 대해 말하는 것입니다.
일련의 20개의 양초를 예로 들어 보겠습니다. 현재 이 시리즈에 강한 상승 추세가 있고 두 번째 추세가 주어지지 않고 그게 다입니다. 비록 21일의 다음 양초에서 무슨 일이 일어날지 알 수 없지만, 이것은 미래에 대한 확률적 예측이며 많은 결과가 있습니다. 전적으로 동의합니다
이제 rsi 지표 또는 모멘텀을 취하겠습니다. 고정 기간이 있는 지표(예: 10)를 사용하여 추세가 상승하고 있는 일련의 20개 양초에 적용하면 실제로 중요하지 않습니다. 11번째 캔들 표시기가 최대값에서 아래로 구부러지기 시작합니다. 왜 11인가요? 기간이 10이고 추세가 모두 떨어졌고 더 떨어졌고 표시기가 매도를 표시하기 때문입니다. 내 말을 이해합니까? 지표는 미래일 뿐만 아니라 현재/과거를 객관적으로 기술할 수도 없고 그저 거짓말을 하고 혼란을 일으키고 일반 트레이더와 동일한 신경망을 혼란스럽게 합니다.
TA 표시기 및 발진기는 알고리즘에 지정된 만큼 정확하게 과거를 설명합니다. 그리고 그들은 지연이있어 급격한 가격 움직임을 놓치고 탐색하면 "오래 된 기차"에 뛰어 오르거나 "올바른 방향으로 갈 기차에서 일찍 뛰어 내릴 수 있습니다. " TA의 지연으로 인해 가격이 한 방향으로 가고 오실로스코프가 반대 방향으로 끌 때 다이버전스가 있습니다.
따라서 여기서는 논의할 것이 없습니다. 대부분의 기술 분석 도구의 코드는 공개되어 있으며 수학을 잘 알고 있으면 이해하는 데 어렵지 않습니다.
그러나 위의 모든 내용은 기계 학습 주제와 관련이 없기 때문에 이것은 요점이 아닙니다. 예측 부분에서 머신 러닝은 과거와 미래의 관계이며 회고전만 "이해"하려는 시도가 아닙니다.
TA 표시기 및 발진기는 알고리즘에 지정된 만큼 정확하게 과거를 설명합니다. 그리고 그들은 지연이있어 급격한 가격 움직임을 놓치고 탐색하면 "오래 된 기차"에 뛰어 오르거나 "올바른 방향으로 갈 기차에서 일찍 뛰어 내릴 수 있습니다. " TA의 지연으로 인해 가격이 한 방향으로 가고 오실로스코프가 반대 방향으로 끌 때 다이버전스가 있습니다.
따라서 여기서는 논의할 것이 없습니다. 대부분의 기술 분석 도구의 코드는 공개되어 있으며 수학을 잘 알고 있으면 이해하는 데 어렵지 않습니다.
그러나 위의 모든 내용은 기계 학습 주제와 관련이 없기 때문에 이것은 요점이 아닙니다. 예측 부분의 머신 러닝은 과거와 미래의 관계에 대한 것이며 회고적 인 "이해"를 시도하는 것이 아닙니다.
잘 모르겠습니다. 8년 동안 시장 조사를 했지만 지표의 도움으로 "기차"에 뛰어들지 못했습니다. 저는 그것들을 모순적이라고 생각하고 누구에게도 권장하지 않습니다. 왜 그렇게 생각하는지, 저도 여기에 추가해야 할 다른 것을 설명했습니다.
블라디미르 페레르벤코 : 이 기사는 Keras(Python) 패키지를 사용하여 신경망(MLP, CNN 및 LSTM)을 만들고 사용하는 예에 가깝습니다. 초매개변수 조정 없이 얻은 결과는 지표로 간주될 수 없습니다. 그건 그렇고, 저자는 기사 말미에서 이것에 대해서도 이야기합니다.
나는 개인적으로 그의 실수를 본다. 최초의 훈련된 MLP 네트워크 - 일반적으로 방법론적 넌센스인 원시 가격에 대해 훈련된 네트워크는 갑자기 원래 가격 시리즈와 거의 정확히 일치하는 것을 보여주기 시작하고 가격을 예측하는 나머지 네트워크는 보여야 할 것을 보여줍니다 - 예측 반복 이전 값; 제로 정보. 나는 그의 MLP가 우연히든 아니든 술집에 의해 뒤로 옮겨졌다고 생각합니다. 나는 몇 년 전에 오해로 인해 이것을했는데 결과는 항상 동일합니다 - R^2 <= 0.
그러나 방향 분류의 정확도는 54%입니다. 이것은 사실인 것 같습니다. 이러한 정확성으로 미국 시장의 송장을 고려하면 연간 10-15%의 이익을 얻을 수 있습니다.
하이퍼미터와 지수의 조정은 어디에서 작용합니까? 잘 작동한다면 튜닝 없이도 가능합니다. 그리고 튜닝을 통해 충분하지 않은 방식으로 테스트를 다시 훈련할 수 있습니다.
나는 개인적으로 그의 실수를 본다. 최초의 훈련된 MLP 네트워크 - 일반적으로 방법론적 넌센스인 원시 가격에 대해 훈련된 네트워크는 갑자기 원래 가격 시리즈와 거의 정확히 일치하는 것을 보여주기 시작하고 가격을 예측하는 나머지 네트워크는 보여야 할 것을 보여줍니다 - 예측 반복 이전 값; 제로 정보. 나는 그의 MLP가 우연히든 아니든 술집에 의해 뒤로 옮겨졌다고 생각합니다. 나는 몇 년 전에 오해로 인해 이것을했는데 결과는 항상 동일합니다 - R^2 <= 0.
하이퍼미터와 지수의 조정은 어디에서 작용합니까? 잘 작동한다면 튜닝 없이도 가능합니다. 그리고 튜닝을 통해 충분하지 않은 방식으로 테스트를 다시 훈련할 수 있습니다.
이것은 기사의 결론을 뒤흔듭니다. 1. 회귀 문제가 더 잘 해결되었습니다. 2. MLP가 가장 좋은 결과를 보여줍니다.
...
개인적으로 광산 - nafig RSI 제거
...
상반되기 때문에...
그리고 우리가 일반적인 가격을 취한다면 - 일련의 20개 값이 있고 시장이 지금 상승 추세라고 가정해 봅시다. 그러면 추세는 상승하고 두 번째 것은 없으며 모든 것이 모호하지 않고 모순되지 않습니다. 내 말의 의미를 알 것입니다 ?
솔직히 말해서 이해가 되지 않습니다.
RSI와 "정규" 가격(모멘텀) 모두 어제 보여줍니다. 가격이 이전 20개 값에 대해 올랐다면 이것이 현재 상승 추세가 있다는 것을 의미하지는 않지만 미래에는 세 가지 상호 배타적인 옵션이 있을 수 있습니다.
잠재적인 미래 사건의 상호 배타성은 사실 RSI의 경우와 마찬가지로 모순적입니다.
과거는 (객관적으로) 사실이며 따라서 유일합니다. 그리고 미래는 가정(주관적으로)일 뿐이므로 확률론적입니다.
솔직히 말해서 이해가 되지 않습니다.
RSI와 "정규" 가격(모멘텀) 모두 어제 보여줍니다. 가격이 이전 20개 값에 대해 올랐다면 이것이 현재 상승 추세가 있다는 것을 의미하지는 않지만 미래에는 세 가지 상호 배타적인 옵션이 있을 수 있습니다.
잠재적인 미래 사건의 상호 배타성은 사실 RSI의 경우와 마찬가지로 모순적입니다.
과거는 (객관적으로) 사실이므로 모호하지 않습니다. 그리고 미래는 가정(주관적으로)일 뿐이므로 확률론적입니다.
나는 미래를 예측하는 것에 대해 말하는 것이 아니라, 여전히 나에게 금기이며, 현재의 데이터 프레젠테이션에 대해 말하는 것입니다.
일련의 20개의 양초를 예로 들어 보겠습니다. 현재 이 시리즈에 강한 상승 추세가 있고 두 번째 추세가 주어지지 않고 그게 다입니다. 비록 21일의 다음 양초에서 무슨 일이 일어날지 알 수 없지만, 이것은 미래에 대한 확률적 예측이며 많은 결과가 있습니다. 전적으로 동의합니다
이제 rsi 지표 또는 모멘텀을 취하겠습니다. 고정 기간이 있는 지표(예: 10)를 사용하여 추세가 상승하고 있는 일련의 20개 양초에 적용하면 실제로 중요하지 않습니다. 11번째 캔들 표시기가 최대값에서 아래로 구부러지기 시작합니다. 왜 11인가요? 기간이 10이고 추세가 모두 떨어졌고 더 떨어졌고 표시기가 매도를 표시하기 때문입니다. 내 말을 이해합니까? 지표는 미래일 뿐만 아니라 현재/과거를 객관적으로 기술할 수도 없고 그저 거짓말을 하고 혼란을 일으키고 일반 트레이더와 동일한 신경망을 혼란스럽게 합니다.
나는 미래를 예측하는 것에 대해 말하는 것이 아니라, 여전히 나에게 금기이며, 현재의 데이터 프레젠테이션에 대해 말하는 것입니다.
일련의 20개의 양초를 예로 들어 보겠습니다. 현재 이 시리즈에 강한 상승 추세가 있고 두 번째 추세가 주어지지 않고 그게 다입니다. 비록 21일의 다음 양초에서 무슨 일이 일어날지 알 수 없지만, 이것은 미래에 대한 확률적 예측이며 많은 결과가 있습니다. 전적으로 동의합니다
이제 rsi 지표 또는 모멘텀을 취하겠습니다. 고정 기간이 있는 지표(예: 10)를 사용하여 추세가 상승하고 있는 일련의 20개 양초에 적용하면 실제로 중요하지 않습니다. 11번째 캔들 표시기가 최대값에서 아래로 구부러지기 시작합니다. 왜 11인가요? 기간이 10이고 추세가 모두 떨어졌고 더 떨어졌고 표시기가 매도를 표시하기 때문입니다. 내 말을 이해합니까? 지표는 미래일 뿐만 아니라 현재/과거를 객관적으로 기술할 수도 없고 그저 거짓말을 하고 혼란을 일으키고 일반 트레이더와 동일한 신경망을 혼란스럽게 합니다.
TA 표시기 및 발진기는 알고리즘에 지정된 만큼 정확하게 과거를 설명합니다. 그리고 그들은 지연이있어 급격한 가격 움직임을 놓치고 탐색하면 "오래 된 기차"에 뛰어 오르거나 "올바른 방향으로 갈 기차에서 일찍 뛰어 내릴 수 있습니다. " TA의 지연으로 인해 가격이 한 방향으로 가고 오실로스코프가 반대 방향으로 끌 때 다이버전스가 있습니다.
따라서 여기서는 논의할 것이 없습니다. 대부분의 기술 분석 도구의 코드는 공개되어 있으며 수학을 잘 알고 있으면 이해하는 데 어렵지 않습니다.
그러나 위의 모든 내용은 기계 학습 주제와 관련이 없기 때문에 이것은 요점이 아닙니다. 예측 부분에서 머신 러닝은 과거와 미래의 관계이며 회고전만 "이해"하려는 시도가 아닙니다.
TA 표시기 및 발진기는 알고리즘에 지정된 만큼 정확하게 과거를 설명합니다. 그리고 그들은 지연이있어 급격한 가격 움직임을 놓치고 탐색하면 "오래 된 기차"에 뛰어 오르거나 "올바른 방향으로 갈 기차에서 일찍 뛰어 내릴 수 있습니다. " TA의 지연으로 인해 가격이 한 방향으로 가고 오실로스코프가 반대 방향으로 끌 때 다이버전스가 있습니다.
따라서 여기서는 논의할 것이 없습니다. 대부분의 기술 분석 도구의 코드는 공개되어 있으며 수학을 잘 알고 있으면 이해하는 데 어렵지 않습니다.
그러나 위의 모든 내용은 기계 학습 주제와 관련이 없기 때문에 이것은 요점이 아닙니다. 예측 부분의 머신 러닝은 과거와 미래의 관계에 대한 것이며 회고적 인 "이해"를 시도하는 것이 아닙니다.
이 기사는 Keras(Python) 패키지를 사용하여 신경망(MLP, CNN 및 LSTM)을 만들고 사용하는 예에 가깝습니다. 초매개변수 조정 없이 얻은 결과는 지표로 간주될 수 없습니다. 그건 그렇고, 저자는 기사 말미에서 이것에 대해서도 이야기합니다.
나는 개인적으로 그의 실수를 본다. 최초의 훈련된 MLP 네트워크 - 일반적으로 방법론적 넌센스인 원시 가격에 대해 훈련된 네트워크는 갑자기 원래 가격 시리즈와 거의 정확히 일치하는 것을 보여주기 시작하고 가격을 예측하는 나머지 네트워크는 보여야 할 것을 보여줍니다 - 예측 반복 이전 값; 제로 정보. 나는 그의 MLP가 우연히든 아니든 술집에 의해 뒤로 옮겨졌다고 생각합니다. 나는 몇 년 전에 오해로 인해 이것을했는데 결과는 항상 동일합니다 - R^2 <= 0.
그러나 방향 분류의 정확도는 54%입니다. 이것은 사실인 것 같습니다. 이러한 정확성으로 미국 시장의 송장을 고려하면 연간 10-15%의 이익을 얻을 수 있습니다.
하이퍼미터와 지수의 조정은 어디에서 작용합니까? 잘 작동한다면 튜닝 없이도 가능합니다. 그리고 튜닝을 통해 충분하지 않은 방식으로 테스트를 다시 훈련할 수 있습니다.
그러나 일반적으로 그의 실험은 희박합니다.
나는 개인적으로 그의 실수를 본다. 최초의 훈련된 MLP 네트워크 - 일반적으로 방법론적 넌센스인 원시 가격에 대해 훈련된 네트워크는 갑자기 원래 가격 시리즈와 거의 정확히 일치하는 것을 보여주기 시작하고 가격을 예측하는 나머지 네트워크는 보여야 할 것을 보여줍니다 - 예측 반복 이전 값; 제로 정보. 나는 그의 MLP가 우연히든 아니든 술집에 의해 뒤로 옮겨졌다고 생각합니다. 나는 몇 년 전에 오해로 인해 이것을했는데 결과는 항상 동일합니다 - R^2 <= 0.
하이퍼미터와 지수의 조정은 어디에서 작용합니까? 잘 작동한다면 튜닝 없이도 가능합니다. 그리고 튜닝을 통해 충분하지 않은 방식으로 테스트를 다시 훈련할 수 있습니다.
이것은 기사의 결론을 뒤흔듭니다. 1. 회귀 문제가 더 잘 해결되었습니다. 2. MLP가 가장 좋은 결과를 보여줍니다.
이 아이디어가 4-ke에서 수학자에 의해 그러한 토론에서 나에게 마지막으로 표현되었을 때.
그것은 주어졌습니다-차, 여전히 찾고있는 가난한 사람 ....
그래서 저는 이미 여기에 이러한 종속성에 대해 쓰고 있습니다. 그들이 있습니다. 문제는 똑똑한 사람들이 거래에 그러한 스프레드를 적용하여 거의 항상 가장자리를 상쇄한다는 것입니다.
그리고 강력하고 수익성 있는 것을 찾으려면 몇 년을 보내야 합니다.
그래서 저는 이미 여기에 이러한 종속성에 대해 쓰고 있습니다. 그들이 있습니다. 문제는 똑똑한 사람들이 거래에 그러한 스프레드를 적용하여 거의 항상 가장자리를 상쇄한다는 것입니다.
그리고 강력하고 수익성 있는 것을 찾으려면 몇 년을 보내야 합니다.
) 종속성이 있다는 사실 - 아무도 주장하지 않습니다! 그들은 수익성 있는 전략에 대해 논쟁합니다.
간단한 나무는 65-70% 정확한 양초 색상 정의를 제공합니다 - 당신은 그것을 사용할 수 없습니다. 바이너리에서도 - 너무 작은 이점
회귀가 가장 잘 작동합니까? 그의 발견에서
그의 차트 3개를 자세히 살펴보십시오.
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그의 숫자는 그래프와 일치하지 않습니다. 동일한 RMSE가 차트에 대해 선언되며, 예상 가격과 실제 가격 사이에 강한 일치가 있고 다른 두 차트에서는 네트워크가 아무것도 배우지 않습니다. 게다가 그래픽도 똑같다.
나는 분류가 최소한 무언가를 제공한다는 것을 이해합니다.
그는 일반적으로 가격 회귀를 잘못합니다. 원가는 국회에 제출할 수 없습니다(스케일링으로 문제가 해결되지 않음). 그는 끔찍할 것입니다. 출력은 소위 "이동"입니다. 예측은 마지막 종가의 약간 수정된 값입니다.