Diskussion zum Artikel "Der naive Bayes-Klassifikator für die Signale einer Reihe von Indikatoren" - Seite 2
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Dann das Thema eines anderen Artikels - wie man Indikatoren, die unabhängig voneinander sind automatisch zu finden?
Und dann haben wir fast ein einfaches KnowHow für die Erstellung von Robotern aus einer beliebigen Indikatorensammlung. Außerdem können Sie über den MQL5-Assistenten Trailing, Management usw. zum Basisalgorithmus hinzufügen.
Ja, ein solches Thema gibt es. Es wurde bereits von echten Wissenschaftlern, die ich nicht bin, behandelt - Sie können Artikel im Internet finden. Ich habe kein fertiges Material, und es wird wahrscheinlich viel Zeit in Anspruch nehmen, es auszuarbeiten. Gleichzeitig gibt es bereits Veröffentlichungen zu diesem Thema auf mql5.com, wie zum Beispiel diese oder diese.
Abgesehen davon gibt es auf mql5.com bereits Veröffentlichungen zu diesem Thema, wie diese oder diese.
Danke für die Links und die Erinnerung, aber das ist es nicht - keine beliebte Mechanik.
Danke für die Links und die Erinnerung, aber das ist es nicht - keine populäre Mechanik.
Verstehe ich das richtig, dass die angegebenen Links schwer verständlich und praktisch sind und jetzt einfach ein fertiges "Arbeitsauto" ohne den ganzen Excel- und R-Kram benötigen? Das ist eine Klarstellung von mir für zukünftige potentielle Autoren. ;-)
Habe ich das richtig verstanden, dass die angegebenen Referenzen schwer zu verstehen und in der Praxis anzuwenden sind, und Sie wollen jetzt einfach ein fertiges "Arbeitsauto" ohne Excel und R? Das ist eine Klarstellung von mir für zukünftige potentielle Autoren. ;-)
Klar - jeder weiß, wie man ein Smartphone bedient, aber niemand kennt die Grundlagen der Funktechnik und anderer komplexer Wissenschaften, die dahinter stecken.
Ein naiver Bayes'scher Klassifikator erfordert eine starke Form der Unabhängigkeit von einer Gruppe von Merkmalen (in unserem Fall Indikatoren) - Unabhängigkeit in der Gesamtheit (nicht nur paarweise oder unkorreliert). Ich bin auf die Aussage gestoßen, dass eine solche Unabhängigkeit für einen Satz gewöhnlicher, aussagekräftiger Indikatoren nicht erreicht werden kann.
Ein naiver Bayes'scher Klassifikator erfordert eine starke Form der Unabhängigkeit von einer Gruppe von Merkmalen (in unserem Fall - Indikatoren) - Unabhängigkeit in der Gesamtheit (nicht nur paarweise oder unkorreliert).
Es wird möglich sein, die theoretischen Ergebnisse der Berechnungen mit den praktischen Ergebnissen der Teststrategien zu vergleichen, die auf mehreren Indikatoren basieren. Ich denke, dass 3 Indikatoren in einer Strategie die Obergrenze sind, mehr kann man nicht einfügen.
Wahrscheinlich haben Sie Recht. Aus theoretischer Sicht kann es mehr unabhängige Indikatoren geben (sogar gleich der Anzahl der Balken, auf denen wir zählen), nur werden sie nicht sehr aussagekräftig sein. Aber es ist durchaus möglich, dass wir aus ihnen eine gewisse Anzahl normaler Indikatoren (oder nahe an ihnen) zusammenstellen können.
Die Überlegungen sind ungefähr wie folgt. Angenommen, wir haben n Balken. Definieren wir den Durchschnittspreis p(i) für jeden von ihnen, zum Beispiel p(i)=(open(i)+close(i))/2. Die Menge der Zufallsvariablen p(1),...,p(n) wird natürlich abhängig sein. Es ist jedoch bekannt, dass eine Reihe von Preisen nahe daran ist, als eine Reihe unabhängiger Inkremente betrachtet zu werden. Daher ist die Menge der n Zufallsvariablen d(1)=p(2)-p(1), d(2)=p(3)-p(2), ... d(n-1)=p(n)-p(n-1), p(n) annähernd unabhängig sein. Nun ist jede Menge von Funktionen aus unserer Menge unabhängig, wenn jedes Argument nur im Ausdruck einer der Funktionen enthalten ist. Einfach ausgedrückt: Die Menge für vier Balken aus den Funktionen I1(d1,d2) und I2(d3,p4) wird unabhängig sein, aber I1(d1,d2,d3) und I2(d3,p4) werden wegen d3 nicht unabhängig sein.
Zum Beispiel werden zwei verschiedene MAs immer abhängig sein. Nimmt man jedoch zwei MAs so, dass die zweite um die Periode der ersten zeitlich nach hinten verschoben ist, dann sind ein System der ersten MA und ihre Differenz unabhängig.
Ich werde versuchen, mit meinen eigenen Worten einfacher zu erzählen:
1. Nehmen wir an, es gibt drei Strategien:
2. Alle drei Indikatoren A, B und C korrelieren nicht miteinander, d.h. sie geben unabhängig voneinander Signale zum Einstieg in den Markt.
3) Es ist erforderlich, den theoretischen Prozentsatz der erfolgreichen Abschlüsse für die Strategie Start_ABC zu berechnen, bei der ein Markteintritt nur dann erfolgt, wenn alle drei Indikatoren gleichzeitig einen Einstieg in dieselbe Richtung anzeigen.
Dann ist P(Win|ABC) = P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) /[ P(Win|A)* P(Win|B)* P(Win|C) - (1 - P(Win|A))*(1 - P(Win|B))*(1 - P(Win|C))) ]
Danke! Dann stellt sich heraus, dass P(Win|ABC) immer größer ist als jede einzelne Schicht.
Dann ist das Thema eines weiteren Artikels, wie man automatisch voneinander unabhängige Indikatoren findet.
Und dann haben wir fast fertig ein einfaches KnowHow, wie man Roboter aus einer beliebigen Sammlung von Indikatoren erstellen kann. Als Nächstes können Sie mit dem MQL5-Assistenten Trailing, Mani-Management usw. zum Grundalgorithmus hinzufügen.
Nehmen Sie ein beliebiges Fenster (N) und dehnen Sie es über die Zeit, indem Sie für jeden Zeitpunkt eine Korrelationsmatrix erstellen. Dann addieren Sie alle Matrizen und ermitteln den Durchschnitt. Je näher der entsprechende Zellenwert der Durchschnittsmatrix bei Null liegt, desto unabhängiger sind die Indikatoren voneinander über die Länge des Intervalls N.
Wahrscheinlich wird dies in R in einer Zeile erledigt, da eine solche Aufgabe offensichtlich eine der ersten in der statistischen Forschung ist.
Ich danke Ihnen! Dann stellt sich heraus, dass P(Win|ABC) immer größer ist als jede Schicht einzeln.
nur wenn alle Strategien voneinander unabhängig sind und eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 0,5 ergeben.