2) 규칙은 인덱스에 관계없이 모든 데이터에서 검색할 수 있으며, 루프 [i] , 또한 이러한 규칙은 인덱스뿐만 아니라 [i+n ] 도 볼 수 있습니다.
1) 규칙이라고 부르는 것과 일반적으로 (거래에서) 규칙이라고 부르는 것 사이의 불일치로 인해 불협화음이 있습니다. 일반적으로 트레이딩에서 규칙은 포지션의 개시, 청산 또는 거래량/방향 변경과 같은 거래의 규칙입니다. 문제는 트레이딩 로직이 규칙에서 어떻게 구축되는지입니다.
2) 첫 번째 요점에 대한 답변과 관계없이 트레이딩 로직 규칙을 형성하기에는 초기 규칙 세트가 너무 크다는 문제가 있습니다. 문제는 과적합이 가능하다는 것입니다. 포럼 어딘가에서 나는 이미 일주일 중 "좋은 시간"을 선택하는 예에 대해 120 개의 변형 중에서 선택하더라도 실제로는 분명히 존재하지 않는 거래 기회를 항상 "볼"수있는 가능성을 제공한다고 이미 썼습니다. 대략적으로 말하면 SB를 사용한 과도한 선택 게임은 위험 할 수 있습니다. 가격이 정확히 SB가 아니라는 것은 분명하지만 유사성이 너무 커서 무시할 수 없습니다.
1) 규칙이라고 부르는 것과 일반적으로 (트레이딩에서) 규칙이라고 부르는 것 사이의 불일치 때문에 불협화음이 있습니다. 일반적으로 트레이딩에서 규칙은 포지션의 개시, 청산 또는 거래량/방향 변경 등 거래의 규칙입니다. 문제는 규칙에서 트레이딩 로직이 어떻게 구축되는가입니다.
2) 첫 번째 요점에 대한 답변과 관계없이 거래 논리 규칙을 형성하기에는 초기 규칙 세트가 너무 크다는 문제가 있습니다. 문제는 과적합이 가능하다는 것입니다. 포럼 어딘가에서 나는 이미 일주일 중 "좋은 시간"을 선택하는 예에 대해 120 개의 변형 중에서 선택하더라도 실제로는 분명히 존재하지 않는 거래 기회를 항상 "볼"수있는 가능성을 제공한다고 이미 썼습니다. 대략적으로 말하면 SB를 사용한 과도한 선택 게임은 위험 할 수 있습니다. 가격이 정확히 SB가 아니라는 것은 분명하지만 유사성이 너무 커서 무시할 수 없습니다.
이러한 규칙을 거래 논리의 규칙으로 변환하는 문제입니다. 내 추측에 따르면-연관 규칙을 사용할 때 팁이 어떻게 만들어 지는지: "당신의 상품과 함께 그런 다른 상품을 가져 가라". 이 경우 바구니에있는 상품에는 중요하지 않지만 차트의 이벤트에는 중요한 물건의 순서가 손실됩니다. 그리고 이벤트 간의 확률-빈도 관계는 가장 단순한 형태로만 반영됩니다. 베이지안 네트워크를 살펴볼 가치가 있습니다.
시장 모델, 포괄적/글로벌 접근 방식, 전체 시장을 설명하려는 시도가 있습니다. 아주 멋진데, 아직은 할 수 없습니다.
일부 로컬 패턴, 템플릿의 형태로 상황별/지역별 접근 방식이 있는데, 이는 좋지 않지만 아직 다른 접근 방식이 없습니다......
이해하실 수 있도록 저는 다른 TF도 보지 않고 1m만 봅니다.
하지만 여전히 거래는 가능합니다.)
극단적인 선택을 하는 것이 더 낫다고 생각합니다.
모든 TF에서 거래할 수 있습니다. 패턴의 시장은 모든 TF에서 동일합니다.
템플릿은 동일하며 템플릿의 크기는 다를 수 있습니다.
________
극한을 찾는 것은 매력적인 옵션이지만 구체적으로 찾는 방법은 이미 한 세대 이상의 트레이더가 싸워왔습니다). 이 경우에도 변형이 있습니다. 하지만 이 역시 100% 완벽하지는 않습니다. 비표준적인 시장 행동이 존재하기 때문입니다. 여기서는 MO나 주술사도 도움이 되지 않으며, 오직 시장의 현재 상태만이 향후 행동을 결정합니다.
유수프는 여러 면에서 옳고 저도 동의하지만, 금융 시장에 대한 깊은 이해가 부족합니다.
머신러닝은 시장 패턴과 일련의 패턴을 추정할 수는 있지만 미래의 행동을 보장하지는 못합니다.
극단적인 것은 전문가를 위한 것입니다. 여기서 모든 것을 읽었지만 침묵을 지키는 사람들).
예를 들어 대략적으로 말하면 100개 이상의 캔들스틱에서 3개의 캔들스틱의 독립적인 패턴을 찾아서 두 번째 클로즈 가격과 즉시 비교할 수 있습니다.
즉, 모델은 마지막 가격이 언제인지에 관계없이 마지막 가격이 언제였는지 이해하고....
관심이 있으시면 코드, 함수, 규칙 검색 방법, 피트니스 함수를 보내드릴 수 있습니다.
연락 주시면 살펴볼게요. 흥미로울 것 같네요.
두 가지의 조합입니다.
1) 규칙은 마지막 10개의 캔들(하드 인덱싱 [1 : 10] )을 볼 수 있습니다.
2) 규칙은 인덱스에 관계없이 모든 데이터에서 검색할 수 있으며, 루프 [i] , 또한 이러한 규칙은 인덱스뿐만 아니라 [i+n ] 도 볼 수 있습니다.
1) 규칙이라고 부르는 것과 일반적으로 (거래에서) 규칙이라고 부르는 것 사이의 불일치로 인해 불협화음이 있습니다. 일반적으로 트레이딩에서 규칙은 포지션의 개시, 청산 또는 거래량/방향 변경과 같은 거래의 규칙입니다. 문제는 트레이딩 로직이 규칙에서 어떻게 구축되는지입니다.
2) 첫 번째 요점에 대한 답변과 관계없이 트레이딩 로직 규칙을 형성하기에는 초기 규칙 세트가 너무 크다는 문제가 있습니다. 문제는 과적합이 가능하다는 것입니다. 포럼 어딘가에서 나는 이미 일주일 중 "좋은 시간"을 선택하는 예에 대해 120 개의 변형 중에서 선택하더라도 실제로는 분명히 존재하지 않는 거래 기회를 항상 "볼"수있는 가능성을 제공한다고 이미 썼습니다. 대략적으로 말하면 SB를 사용한 과도한 선택 게임은 위험 할 수 있습니다. 가격이 정확히 SB가 아니라는 것은 분명하지만 유사성이 너무 커서 무시할 수 없습니다.
연락 주시면 살펴볼게요. 흥미로울 것 같네요.
오후에 받을 수 없어서 여기로 보내드립니다. (우리 친구가 되어야 할 것 같네요.)
주요 기능은 크게 두 가지입니다,
1) 문법 생성
2) 데이터 프레임에서 규칙을 계산하는 방법.
기본적으로 다른 것은 필요 없습니다...
그런 다음 데이터 세트를 가져 와서 함수 2)를 사용하여 각 데이터 프레임을 살펴보기만 하면 됩니다.
결과를 얻고, 적합도 함수를 평가하고...
필요한 경우 이미 별도의 코드 인 피트니스 함수를 사용하여 본격적인 예제를 만들려고 노력할 것입니다.
1) 규칙이라고 부르는 것과 일반적으로 (트레이딩에서) 규칙이라고 부르는 것 사이의 불일치 때문에 불협화음이 있습니다. 일반적으로 트레이딩에서 규칙은 포지션의 개시, 청산 또는 거래량/방향 변경 등 거래의 규칙입니다. 문제는 규칙에서 트레이딩 로직이 어떻게 구축되는가입니다.
2) 첫 번째 요점에 대한 답변과 관계없이 거래 논리 규칙을 형성하기에는 초기 규칙 세트가 너무 크다는 문제가 있습니다. 문제는 과적합이 가능하다는 것입니다. 포럼 어딘가에서 나는 이미 일주일 중 "좋은 시간"을 선택하는 예에 대해 120 개의 변형 중에서 선택하더라도 실제로는 분명히 존재하지 않는 거래 기회를 항상 "볼"수있는 가능성을 제공한다고 이미 썼습니다. 대략적으로 말하면 SB를 사용한 과도한 선택 게임은 위험 할 수 있습니다. 가격이 정확히 SB가 아니라는 것은 분명하지만 유사성이 너무 커서 무시할 수 없습니다.
1) 규칙은 표현, 코드입니다.
2) 그렇다면 과적합 때문에 AMO의 어떤 것도 전혀 적용할 수 없나요?
1) 규칙은 표현식, 코드입니다.
이러한 규칙을 거래 논리의 규칙으로 변환하는 문제입니다. 내 추측에 따르면-연관 규칙을 사용할 때 팁이 어떻게 만들어 지는지: "당신의 상품과 함께 그런 다른 상품을 가져 가라". 이 경우 바구니에있는 상품에는 중요하지 않지만 차트의 이벤트에는 중요한 물건의 순서가 손실됩니다. 그리고 이벤트 간의 확률-빈도 관계는 가장 단순한 형태로만 반영됩니다. 베이지안 네트워크를 살펴볼 가치가 있습니다.
2) 그렇다면 과적합 때문에 AMO에서 아무것도 적용 할 수 없나요?
이 문제를 처리하는 두 가지 방법이 있습니다 (두 번째 방법을 선호합니다).
1) 교차 검증 및 포워드
2) 자주 발생하고 적은 수의 매개 변수로 지정된 좁은 패턴 집합으로 제한합니다.
1) 이러한 규칙을 거래 논리의 규칙으로 변환하는 문제입니다.
2) 내 추측에 따르면-연관 규칙을 사용할 때 팁이 어떻게 만들어 지는지: "당신의 상품과 함께 그런 다른 상품을 가져 가라".
3)이 경우 바구니에있는 상품에는 중요하지 않지만 차트의 이벤트에는 중요한 물건의 순서가 손실됩니다.
4) 이벤트 간의 확률-빈도 관계는 가장 단순한 형태로만 반영됩니다. 베이지안 네트워크에 주목할 가치가 있습니다.
1) 그렇다면 어떤 종류의 규칙에 대해 이야기하고 있을까요? 연관성이 있는 것은 하나이고, 문법에 따라 구축한 것은 또 다른 규칙이겠죠?
비사회적 규칙에는 '표현'에 대한 규칙이 없어요. 상품의 라벨이 있습니다.
내 규칙-규칙에는 많은 규칙이 있으며 설정된 순서대로 작동해야하며 훨씬 더 복잡한 알고리즘 인 중지 규칙도 매우 많이 있습니다 .....
2) 네, 네, 그게 구조화 된 방식입니다.
3) 글쎄요, 이것은 주관적인 판단이며 반박하거나 동의하지 않습니다.
예를 들어, 포레스트와 선험적 (에이스. 오른쪽)을 훈련 시키려고했는데 에이스. 오른쪽이 반 퍼센트 더 나쁘게 분류 된 것으로 밝혀졌습니다. 자신만의 결론을 도출할 수 있습니다.
또한 이벤트 순서에 대해 에이스가 있습니다. 순서가 고려되는 규칙, 그리고 나는 한때이 알고리즘을 당신에게 주었는데, 당신이 잊어 버린 것이 이상합니다....
4) 베이지안 네트워크에 대해 아무것도 모릅니다.
하지만 에이스 규칙과 같은 알고리즘은 반드시 시도해봐야 합니다.
또는 입력 데이터의 크기가 다를 수 있고 오래 전의 데이터가 현재 데이터에 큰 영향을 미칠 수 있다는 개념을 활용해야 합니다.
시장에서와 마찬가지로 오래 전에 있었던 가격이 현재 가격에 직접적인 영향을 미칩니다....
예를 들어 오늘의 거래 (제가 안전하게 망친)는 진입 지점에서 4 시간 전의 레벨에서 진입했습니다.
적어도 이론적으로 이 상황을 인식하는 방법은 지난 10-20개의 캔들을 보면 알 수 있을까요? 당신은 할 수 없습니다...
데이터를 정규화하여 이 상황을 어떻게 찾을 수 있나요? 불가능합니다.
그리고 수익률을 보면? 과거 가격에 대한 더 많은 정보를 제거 할 수 없으며 절대로 제거 할 수 없습니다.
그러나 완고한 Neptushniki는 수익률로 충분하다고 외치며 실제로 치매 진단입니다... 글쎄, 그것에 대해 이야기하지 말자....
예를 들어 규칙은 레이블을 가격으로 대체 할 수 있으며 구조화되지 않은 데이터에서 연관성을 검색하는 알고리즘을 얻을 수 있습니다.
직접 해볼 수도 있습니다.
하지만 ace. 규칙과 같은 알고리즘은 반드시 적용해야 합니다.
더 정확하게 말하면, 입력 데이터의 크기가 다를 수 있고 오래 전의 데이터가 현재 데이터에 큰 영향을 미칠 수 있다는 개념을 활용해야 합니다.
시장에서와 마찬가지로 오래 전의 가격은 현재 가격에 직접적인 영향을 미칩니다....
예를 들어 오늘의 거래 (제가 안전하게 망친)는 진입 지점에서 4 시간 전 수준에서 진입했습니다.
적어도 이론적으로 이 상황을 인식하는 방법은 지난 10-20개의 캔들을 보면 알 수 있을까요? 당신은 할 수 없습니다...
데이터를 정규화하여 이 상황을 어떻게 찾을 수 있나요? 불가능합니다.
그리고 귀국자를 보면? 과거 가격에 대한 더 많은 정보, 절대 불가능하고 결코 ...
하지만 완고한 넵 투시 닉은 재 방문으로 충분하다고 외칩니다. 사실 그것은 치매 진단입니다...하지만 그것에 대해 이야기하지 말자....
그래서 여기 에이스에서 규칙은 예를 들어 레이블을 가격으로 대체 할 수 있으며 비정형 데이터에서 연관성을 검색하는 알고리즘이 이미 멋지죠?
직접 해보세요.
흥미로운 이론적 접근 방식입니다. 하지만 왜 다음 피크가 순서로 고려되지 않는지 이해합니다. 이 행동 패턴은 현재 순간에 맞지 않습니다. 나는 유추를 찾으려고 시도했지만 아쉽게도 일관성이 없으며 모든 유사한 경우에 원칙적으로 불가능하다고 생각합니다.
비유는 다양한 캔들 패턴에 뿌리를 두고 있습니다. 즉, 모든 시간대의 OHLC 변종에서.
흥미로운 이론적 접근 방식입니다. 그러나 다음 피크가 순서로 고려되지 않는 이유는 분명합니다. 이러한 행동 패턴은 현재 상황에 맞지 않습니다.
시장 모델, 복잡한/글로벌 접근법, 전체 시장을 설명하려는 시도가 있습니다. 아주 멋지지만 아직은 할 수 없습니다.
일부 지역 패턴, 템플릿의 형태로 상황 / 지역 접근 방식이 있지만 좋지 않지만 아직 다른 것이 없습니다.
이해를 돕기 위해 저는 다른 TF도 보지 않고 1m 만 봅니다.
하지만 여전히 거래는 가능합니다 ))
비유는 다양한 캔들 스틱 패턴을 기반으로합니다. 즉, 모든 시간 변형의 OHLC 변형에서.
나는 단지 극한을 취하는 것이 낫다고 생각합니다.
시장 모델, 포괄적/글로벌 접근 방식, 전체 시장을 설명하려는 시도가 있습니다. 아주 멋진데, 아직은 할 수 없습니다.
일부 로컬 패턴, 템플릿의 형태로 상황별/지역별 접근 방식이 있는데, 이는 좋지 않지만 아직 다른 접근 방식이 없습니다......
이해하실 수 있도록 저는 다른 TF도 보지 않고 1m만 봅니다.
하지만 여전히 거래는 가능합니다.)
극단적인 선택을 하는 것이 더 낫다고 생각합니다.
모든 TF에서 거래할 수 있습니다. 패턴의 시장은 모든 TF에서 동일합니다.
템플릿은 동일하며 템플릿의 크기는 다를 수 있습니다.
________
극한을 찾는 것은 매력적인 옵션이지만 구체적으로 찾는 방법은 이미 한 세대 이상의 트레이더가 싸워왔습니다). 이 경우에도 변형이 있습니다. 하지만 이 역시 100% 완벽하지는 않습니다. 비표준적인 시장 행동이 존재하기 때문입니다. 여기서는 MO나 주술사도 도움이 되지 않으며, 오직 시장의 현재 상태만이 향후 행동을 결정합니다.
유수프는 여러 면에서 옳고 저도 동의하지만, 금융 시장에 대한 깊은 이해가 부족합니다.
머신러닝은 시장 패턴과 일련의 패턴을 추정할 수는 있지만 미래의 행동을 보장하지는 못합니다.
극단적인 것은 전문가를 위한 것입니다. 여기서 모든 것을 읽었지만 침묵을 지키는 사람들).