트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 800

 
유리 아사울렌코 :

이것은 잘못된 의견입니다. 트렌드 플랫의 개념은 매우 상대적입니다. 한 아파트의 경우, 다른 아파트의 경우 가능한 일입니다. 추세입니다.)) 그리고 그 반대도 마찬가지입니다.)

물론 볼린저와 같은 전략에는 한계가 있습니다. 다른 사람들처럼.

보일리 등에 반대 추세 시스템이 많이 있습니다. 모든 사람은 장바구니에 한 가지 방법이 있습니다.

태평양 세션에서 몇 달 동안 운이 좋아도 이미 행복을위한 것입니다.

주제 100 ice 전 통과

그리고 그러한 시스템의 경우 이익을 내는 거래와 손실을 보는 거래의 비율이 0.5보다 훨씬 커야 합니다. 작은 이익과 큰 손실

FAP Turbo는 그런 인기있는 봇이었습니다. DC에서 가방을 꺼냈고 지금은 3rd 버전이 뭔가를 주는 것 같습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

보일리 등에 반대 추세 시스템이 많이 있습니다. 모든 사람은 장바구니에 한 가지 방법이 있습니다.

태평양 세션에서 몇 달 동안 운이 좋아도 이미 행복을위한 것입니다.

주제 100 ice 전 통과

그리고 그러한 시스템의 경우 이익을 내는 거래와 손실을 보는 거래의 비율이 0.5보다 훨씬 커야 합니다. 작은 이익과 큰 손실

FAP Turbo는 그렇게 인기 있는 봇이었습니다.

볼린저 자체가 완전한 구멍입니다. 어떤 경우에도 분산을 계산하기 위해 표준 공식을 사용해서는 안 됩니다. 하지만! 비모수적 방법으로 평균에서 프로세스의 편차 측정을 고려하는 것이 가능하고 필요합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

감사합니다, 감사합니다

그건 그렇고, 더 높은 Kuznetsov의 비디오에 대한 첨부 파일입니다. 2018년 흥미롭지 만 아직 이해되지 않는 것. 비트코인 예측, 외환 거래 등의 예가 있습니다. 그리고 그의 방법을 아리마와 비교합니다.

https://arxiv.org/pdf/1803.05814.pdf

정확하게 예측했다면 50핍 이상의 수익을 올릴 교사의 분포 차이를 기반으로 12개 통화 쌍에 대한 23개 예측자의 예측력을 계산했습니다.

결과는 다음과 같습니다.

1. 다른 통화 쌍에 대한 동일한 예측 변수의 예측 능력이 다릅니다.

2. 하나의 통화 쌍에 대한 서로 다른 예측 변수의 예측 능력은 두 배 정도 다를 수 있습니다.

3. 창이 이동함에 따라 예측 능력이 바뀝니다. 창을 500bar 이상 이동하면 예측 능력 가변성의 통계가 안정화됩니다.

4. 창을 이동하여 얻은 예측력의 비율은 1% 미만의 값에서 100% 이상의 값까지 다양합니다. 또한 "나쁜" 예측 변수(큰 sco 포함)는 항상 나쁘고 "좋은" 예측 변수는 항상 좋습니다.

5. 12개의 통화 쌍을 연구했습니다. 그 중 3개는 희망이 없습니다. 사용된 23개의 예측 변수 중 내 목표 변수에 적합한 예측 변수가 없었습니다.

6. 동일한 통화 쌍에 대해 매수와 매도의 예측력은 근본적으로 다릅니다.

 
Alexander_K2 :

볼린저 자체가 완전한 구멍입니다. 어떤 경우에도 분산을 계산하기 위해 표준 공식을 사용해서는 안 됩니다. 하지만! 비모수적 방법으로 평균에서 프로세스의 편차 측정을 고려하는 것이 가능하고 필요합니다.

나는 저항 할 수 없습니다 - 당신은 말도 안되는 소리를하고 있습니다. Bollinger는 많은 설정이 있는 지표일 뿐입니다. 이를 기반으로 다음을 포함한 모든 종류의 전략을 구축할 수 있습니다. 평균으로의 회귀와 함께. 사실 당신의 컨셉은 같은 볼린저입니다. 디자인과 구현이 다릅니다. 그리고 볼린저는 구멍입니다. 뭐 했어? - 예, 그들은 그것을 다르게 만들었습니다. 그들은 Mashka를 대체하고 경계를 재구성했습니다. 그리고 그게 다야. 또한 여기에서 일부가 하는 것처럼 귀하의 이름으로 저를 부르십시오.)) 재미있습니다.

 
유리 아사울렌코 :

나는 저항 할 수 없습니다 - 당신은 말도 안되는 소리를하고 있습니다. Bollinger는 많은 설정이 있는 지표일 뿐입니다. 이를 기반으로 다음을 포함한 모든 종류의 전략을 구축할 수 있습니다. 평균으로의 회귀와 함께. 사실 당신의 컨셉은 같은 볼린저입니다. 디자인과 구현이 다릅니다. 그리고 볼린저는 구멍입니다. 뭐 했어? - 예, 그들은 그것을 다르게 만들었습니다. 그들은 Mashka를 대체하고 경계를 재구성했습니다. 그리고 그게 전부입니다. 또한 여기에서 일부가 하는 것처럼 귀하의 이름으로 저를 부르십시오.)) 재미있습니다.

퓨어 볼린저는 구멍입니다. 그리고 볼린저와 같은 시스템은 나르물입니다. 나는 어떤 모순도 보이지 않는다.

 
산산이치 포멘코 :

정확하게 예측했다면 50핍 이상의 수익을 올릴 교사의 분포 차이를 기반으로 12개 통화 쌍에 대한 23개 예측자의 예측력을 계산했습니다.

나는 우선, 어떤 특성에 관계없이 시장의 n-분포를 취하고 이제 더 중요한 서로 경쟁할 n-모델을 적합하도록 하는 아이디어가 있습니다.

그러나 이것은 멍청한 스케치입니다. 평소와 같이 주요 아이디어는 그 과정에서 태어날 것입니다. :)

나는 내가 터버에 대해 전혀 뒤지지 않는다는 것을 깨닫고 거기에 많은 흥미로운 것들이 묻혀 있습니다. + 2주 더 공부하면서 할 일을 찾았어요

그리고 나서 더 복잡하고 재미있는 mb, 당신이 준 것과 다른 것을 읽어서 새로운 마음의 음식이 나타날 것입니다.

 
알렉산더_K2 :

퓨어 볼린저는 구멍입니다. 그리고 볼린저와 같은 시스템은 나르물입니다. 나는 어떤 모순도 보이지 않는다.

TA에 대한 책에 설명된 대로 - 물론입니다. 그러나 그것은 모두 구멍입니다.

알겠습니다. 타협점에 도달했습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 우선, 어떤 특성에 상관없이 시장의 n-분포를 취하고 이제 더 중요한 서로 경쟁할 n-모형을 적합하도록 하는 아이디어가 있습니다.

그러나 이것은 멍청한 스케치입니다. 평소와 같이 주요 아이디어는 그 과정에서 태어날 것입니다. :)

나는 내가 터버에 대해 전혀 뒤지지 않는다는 것을 깨닫고 거기에 많은 흥미로운 것들이 묻혀 있습니다. + 2주 더 공부하면서 할 일을 찾았어요

그리고 나서 더 복잡하고 재미있는 mb, 당신이 준 것과 다른 것을 읽어서 새로운 마음의 음식이 나타날 것입니다.

내 게시물을 통해 나는 분류 모델의 성공이 예측자의 예측 능력의 고정성에 의해 완전히 결정된다는 것을 보여주고 싶었습니다. 이 예측 능력이 여러 번 바뀌면 배수가 보장됩니다.

내 게시물의 또 다른 훌륭한 결론은 테스터 이전, 데모 및 실제 이전에 모델의 예측 변수의 예측 능력을 조사할 필요가 있다는 것입니다. 이 주제에 대한 모든 고려 사항은 향후 TS의 안정적인 운영을 위한 방법입니다.

 
산산이치 포멘코 :

내 게시물을 통해 나는 분류 모델의 성공이 예측자의 예측 능력의 고정성에 의해 완전히 결정된다는 것을 보여주고 싶었습니다. 이 예측 능력이 여러 번 바뀌면 배수가 보장됩니다.

내 게시물의 또 다른 훌륭한 결론은 테스터 이전, 데모 및 실제 이전에 모델의 예측 변수의 예측 능력을 조사할 필요가 있다는 것입니다. 이 주제에 대한 모든 고려 사항은 향후 TS의 안정적인 운영을 위한 방법입니다.

글쎄, 그것은 말할 것도없이 기본입니다.
 
알렉산더_K2 :

그 자체로 볼린저는 완전한 구멍 입니다. 어떤 경우에도 분산을 계산하기 위해 표준 공식을 사용해서는 안 됩니다. 하지만! 비모수적 방법으로 평균에서 프로세스의 편차 측정을 고려하는 것이 가능하고 필요합니다.

과정에서, 분명히, 진짜 babos가 그것에 대해 어떻게 버는지.

실생활에서 예측의 지점에 보고서가 있었고 다운로드 할 것입니다 ...

사유: