트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1351

[mytarmailS]

예브게니 라스파에프 :

렌코

이를 기반으로 이러한 데이터는 0.001 단계로 수집됩니다.

흠....

최고 수준의 전문가들이 여기에 모였습니다)))

.....

renko는 데이터의 각 지점에서 고정된 단계를 가정합니다.

즉, 차별화된 Renko 시리즈의 분포는 다음과 같습니다.

[Evgeny Raspaev]

mytarmailS :

흠....

최고 수준의 전문가들이 여기에 모였습니다)))

.....

renko는 데이터의 각 지점에서 고정된 단계를 가정합니다.

즉, 차별화된 Renko 시리즈의 분포는 다음과 같습니다.

당신을 혼란스럽게합니다. 델타 하이는 상승과 하락에 따라 항상 0.001klose를 넘지 않습니다. 거기에 아무것도 없다

스페셜은 특별하지 않지만 성배 는 없습니다. 나와 함께도, 당신에게도 없습니다. 누구나 작업을 복잡하게 만들 수 있습니다.

[Alexander_K]

mytarmailS :

그러한 그림은 어디에서 왔습니까 ???, 파일에 6 개의 열이 있으며 그 중 첫 번째는 시간이므로 고려하지 않을 것이며 2에서 6까지의 열이 있습니다

우리는 모든 열에 대한 배포판을 구축합니다 ....

처음 5개 배포판은 원래 시리즈에 따라 작성되고 두 번째 5개(아래에 있음)는 시리즈 배포판에 따라 작성됩니다.

그래서 이 사진들은 어디에서 왔습니까?

예를 들어 열 E - CLOSE 가격

1.0864
1.08525
1.0855
1.08481
1.08437
1.08368
1.08372
1.08467
1.08574
1.08642

............

증분은 각각 다음과 같습니다.

-0.00115
0.00025
-0.00069
-0.00044
-0.00069
3.99E-05
0.00095
0.00107
0.00068

.......

따라서 이러한 증분의 히스토그램은 이상하게 보입니다. 그리고 렌코가 아니다!

처음으로 증분으로 작업하는 경우 Doc이 했던 것처럼 다음 증분의 "+" 또는 "-" 기호를 예측해 보십시오.

[Aleksey Vyazmikin]

Alexander_K :

주님!

성배는 공기처럼 필요하기 때문에 극단적인 조치를 취해야 하지만 정보의 기밀성을 침해하지 않습니다.

내 PM에는 특정 Mister X가 탐내는 Grail을 받은 데이터가 있습니다(첨부 아카이브 참조).

데이터 형식은 표준입니다: 시간, OHLC, 볼륨.

이 데이터를 얻는 비표준적이고 고유한 방법입니다. 예를 들어 CLOSE 증분의 분포 밀도는 다음과 같습니다.

이 밑바닥도 못 가겠어...

바쁘지 않은 분 - 포레스트/신경망의 도움으로 이러한 순위에서 폭주하는 이익을 추출할 수 있는지 확인하십시오.

특히 반품 작업을 하는 사람들에게 부탁합니다.

우리는 간단한 대답이 필요합니다. Grail이 있습니다 / Grail은 없습니다.

고맙습니다.

어떤 이야기가 그렇게 찢어졌습니까? 틈 없이 평범하게 가자, 그럼 뭔가를 보는 것이 합리적일지도...

[Yuriy Asaulenko]

무작위 프로세스 예측에 대한 게시물 https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1344#comment_10678027 외에도.

이제 모든 것이 동일합니다. 실제 시장 데이터에서 신경망을 사용하여 저역 통과 필터의 출력 값을 예측합니다. 예측 간격 - TF 1m에서 5분.

모든 값은 NS 데이터 척도의 기존 단위입니다. 당연히 실제 값으로 변환될 수 있습니다.

5m < -(3-4) 또는 > (3-4)에 대한 예측 값을 사용하면 이미 실제 TS에서 작업할 수 있습니다. 반대 방향으로 가지 않습니다.

글쎄, 힙에, 10m에 대한 예측

예측 시간 = 0이면 45도 각도로 직선을 얻습니다.

[multiplicator]

Alexander_K :

주님!

성배는 공기처럼 필요하기 때문에 극단적인 조치를 취하지 않을 수 없지만 정보의 기밀성을 침해하지 않습니다.

내 PM에는 특정 Mister X가 탐내는 Grail을 받은 데이터가 있습니다(첨부 아카이브 참조).

데이터 형식은 표준입니다: 시간, OHLC, 볼륨.

이 데이터를 얻는 비표준적이고 고유한 방법입니다. 예를 들어 CLOSE 증분의 분포 밀도는 다음과 같습니다.

이 밑바닥도 못 가겠어...

바쁘지 않은 분 - 포레스트/신경망의 도움으로 이러한 순위에서 폭주하는 이익을 추출할 수 있는지 확인하십시오.

특히 반품 작업을 하는 사람들에게 부탁합니다.

우리는 간단한 대답이 필요합니다. Grail이 있습니다 / Grail은 없습니다.

고맙습니다.

그리고 당신이 알고 있는 그러한 배포에 대해 어떻게 벌 수 있습니까?

[Alexander_K]

알렉세이 비아즈미킨 :

어떤 이야기가 그렇게 찢어졌습니까? 틈 없이 평범하게 가자, 그럼 뭔가를 보는 것이 합리적일지도...

나는 나에게 보내진 것을 주었다. 이 사람은 더 이상 연락하지 않습니다. 이것은 동화가 아닙니다. 저를 믿으십시오.

나는 이 행에 매우 관심이 있었습니다. 나는 그런 것을 본 적이 없습니다.

적어도 무언가가 작동한다면, 우리는 그 형성을 위한 알고리즘을 함께 알아낼 것입니다. 나는 그에 대한 단편적인 데이터만 가지고 있습니다. 분명히 이 사람은 그에 대해 이야기하고 싶지 않았습니다. :))

[Aleksey Vyazmikin]

실험을 위해 표본 형태로 예측 변수를 교환하려는 사람이 있습니까? 저것들. 도구를 알려주세요(맞춤형 도구가 더 나을 수도 있습니다. 처리해야 함). 예측기로 선택하고(최소 TF 분) 결과로 csv 파일을 재설정하는 데 사용합니다. 내가 필요한 기호와 동일합니다. 가치 있는 예측자가 있다면 알고리즘을 상호 교환하는 것이 가능하거나 적어도 당신이나 내가 무엇을 위해 노력하는지 알게 될 것입니다.

[Aleksey Vyazmikin]

Alexander_K :

나는 나에게 보내진 것을 주었다. 이 사람은 더 이상 연락하지 않습니다. 이것은 동화가 아닙니다. 저를 믿으십시오.

나는 이 행에 매우 관심이 있었습니다. 나는 그런 것을 본 적이 없습니다.

적어도 무언가가 작동한다면, 우리는 그 형성을 위한 알고리즘을 함께 알아낼 것입니다. 나는 그에 대한 단편적인 데이터만 가지고 있습니다. 분명히 이 사람은 그에 대해 이야기하고 싶지 않았습니다. :))

이것이 결정 포인트라고 가정 해 봅시다. 그런 다음 어떤 종류의 도구인지 확인하고 예측 변수를 생성하기 위한 기록을 복원해야 합니다. 이해할 수 없는 이산화가 있는 맨 숫자가 아니라 분명히 기록이 있기 때문입니다.

이야기가있을 것입니다. 차트에 겹쳐서 이것이 어떤 점인지 생각할 수 있습니다.

[Alexander_K]

승수 :
그리고 당신이 알고 있는 그러한 배포에 대해 어떻게 벌 수 있습니까?

이럴 줄 알았으면 여기까지 오지 않았을 텐데.

일반적으로 나와 함께 이 파일이 나타난 이력은 모호합니다. 보낸 사람의 동기와 목적을 이해할 수 없습니다. 그러나 그것을 탐구하지 않는 것은 큰 어리석은 일입니다. 임호.