Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 227
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Nun, das Wesentliche lässt sich in einer Reihe von Sätzen zusammenfassen. Das ist alles, worum ich bitte.
Jetzt geht es nicht darum, das Thema zu studieren, sondern darum, seinen Umfang vorläufig abzuschätzen. Deshalb sage ich, formulieren Sie es (wenn Sie verstehen).
Sehen Sie sich zumindest die erste Vorlesung an. Das kann man nicht in ein paar Sätzen machen, das ist ein zu großer Bereich.
Sehen Sie, ich warte darauf, dass Sie den Punkt artikulieren, denn ich möchte genau verstehen, was Sie mit dem Begriff des maschinellen Lernens meinen.
In der Vorlesung werden Sie erfahren, was andere Leute verstehen. Was der algorithmische Handel vielleicht braucht, ist spezifisches maschinelles Lernen.
Ich möchte verstehen, was genau Algotrader auf dem weiten Feld des maschinellen Lernens benötigen, um so die Zeit für das Erlernen irrelevanter Bereiche zu reduzieren, den Code unter Umgehung unnötiger Aufgaben zu begrenzen und letztendlich die richtige Umsetzung des Ziels zu erreichen.
Sehen Sie, ich warte darauf, dass Sie den Punkt artikulieren, denn ich möchte genau verstehen, was Sie mit "maschinellem Lernen" bezwecken.
In der Vorlesung werden Sie erfahren, was andere Leute verstehen. Vielleicht braucht die Algotrading-Gemeinschaft spezielles maschinelles Lernen.
Ich möchte verstehen, was Algotrader im weiten Bereich des maschinellen Lernens benötigen, um so die Zeit für das Erlernen irrelevanter Bereiche zu reduzieren, den Code zu begrenzen, der unnötige Aufgaben umgeht, und letztendlich die korrekte Umsetzung des Ziels zu erreichen.
Es gibt hier zwei Ziele, ganz allgemein
1) Qualitative Merkmalsauswahl
die Merkmale sind:
Sie mögen zum Beispiel die technische Analyse, Unterstützung, Widerstand, Rebound, Breakdown usw...
Sie sehen den Markt durch diese Funktionen, geben wir nicht die Preise, sondern nur Zeichen, die Unterstützung, Widerstand, Rebound, Zusammenbruch usw.. in den Algorithmus
und hier kommt der Punkt
2) Entscheidungsfindung
der Algorithmus "jongliert" mit diesen Zeichen und beginnt, optimale Handelsregeln zu erstellen - Entscheidungen und wählt diejenigen Zeichen aus, die etwas wert sind und diejenigen, die für eine gute Entscheidung nicht wichtig sind
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Die korrekte Datenverarbeitung macht also 98 % der Arbeit aus.
die Ausbildung der MO beträgt 2%.
Dabei werden ganz allgemein zwei Ziele verfolgt
1) qualitative Auswahl von Merkmalen
diese Zeichen sind:
Sie mögen zum Beispiel die technische Analyse, Unterstützung, Widerstand, Rebound, Breakdown usw...
Sie sehen den Markt durch diese Merkmale, wir geben nicht die Preise, sondern nur die Merkmale wie Unterstützungen, Widerstände, Rebounds, Zusammenbrüche usw. ... in den Algorithmus
und hier kommt der Punkt
2) Entscheidungsfindung
Der Algorithmus "jongliert" mit diesen Zeichen und beginnt, optimale Handelsregeln - Entscheidungen zu erstellen und wählt diejenigen Zeichen aus, die etwas wert sind und diejenigen, die für eine gute Entscheidung nicht wichtig sind.
Ich danke Ihnen. Langsam kann ich mir ein Bild machen.
Eine Art allgemeine Signaturensammlung und Analyse verschiedener Datenänderungen im aktuellen Zeitraum, die in einen speziellen Algorithmus eingespeist und dort analysiert werden, Statistiken für Datensignaturen werden gesammelt, Muster und Wiederholungen von Signaturen werden untersucht und Entscheidungen über das Verhalten des Systems werden getroffen.
Etwa so?
Sehen Sie, ich warte darauf, dass Sie das Wesentliche formulieren, denn ich möchte verstehen, was genau Sie mit dem Begriff "maschinelles Lernen" meinen.
Was in der Vorlesung erzählt wird, ist das, was andere Leute verstehen. Vielleicht braucht die Algotrading-Gemeinschaft spezielles maschinelles Lernen.
Ich möchte verstehen, was genau Algotrader im weiten Bereich des maschinellen Lernens benötigen, um so die Zeit für das Erlernen irrelevanter Bereiche zu reduzieren, den Code zu begrenzen, indem unnötige Aufgaben umgangen werden, und letztendlich die richtige Umsetzung des Ziels zu erreichen.
Das Wesen des maschinellen Lernens besteht darin, einen Datensatz zu approximieren, um ein Quasimodell zu erhalten, das ihn generiert. Im Falle der Klassifizierung handelt es sich um eine Wolke markierter Punkte, um Masken zu erhalten, die sie voneinander trennen.
Das Wesen von MO besteht darin, einen Datensatz zu approximieren, um ein Quasimodell zu erhalten, das ihn erzeugt. Im Falle der Klassifizierung handelt es sich um eine Wolke von gekennzeichneten Punkten, die durch Masken getrennt werden.
Ein Näherungswert ist eine Verallgemeinerung von Werten. Das heißt, es geht darum, verschiedene Datenwerte innerhalb eines bestimmten Bereichs zu kapseln? Außerdem ist es möglich, ein numerisches Modell zu erstellen, das die Veränderung eines Wertes über einen bestimmten Zeitraum hinweg verallgemeinert. Durch die Erfassung dieser Modelle können Statistiken erstellt werden, die als Grundlage für Entscheidungen und Handlungsoptionen dienen.
Bin ich auf dem richtigen Weg?
Kurz gesagt, -
1. Erstellen Sie einen Algorithmus, der Werteströme aller benötigten Parameter (Daten) sammelt und sie durch den Ringpuffer laufen lässt.
2. Wir lassen die im Ringpuffer gespeicherten Werteströme durch einen speziellen Filter laufen, der sie auf die Bereiche dieser Werte verallgemeinert.
3. Es wird ein verallgemeinertes (durch Bereiche) numerisches Modell der Art des Wertes jedes Parameters im Ringpuffer erstellt und im entsprechenden Format niedergeschrieben.
4. Dieses Modell wird an den statistischen Algorithmus weitergeleitet, der diese Modelle sammelt.
5. Wir durchlaufen die Datenbank mit den Modellen (Signaturen) für die Art der Änderungen der Werte unserer Parameter und finden das Modell, das am besten zur aktuellen Situation passt.
6. Es wird eine Entscheidung über das Verhalten des Systems in der in dieser Signatur (Modell) erfassten Situation getroffen.
Ich werde das später noch genauer formulieren.
WasToxic gezeigt hat, ist eine Art von Clustering, aber mit einem Lehrer, die Punkte am Anfang sind Zeichen oder vielmehr ihre numerischen Parameter, Sie haben ein Ziel kaufen und verkaufen, so dass vor der Ausbildung Sie markiert oben (kaufen) und unten (verkaufen), und der Algorithmus beginnt dummerweise teilen die Parameter der Zeichen durch Ziel, wie blauen Bereich ist kaufen, rot ist verkaufen ...
Aber im Moment sieht der letzte Schrei in etwa so aus
https://www.youtube.com/watch?v=05rEefXlmhI
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
https://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw
aber ich bin ein totaler Nerd.
Und das hier ist urkomisch)))
https://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw
WasToxic gezeigt hat, ist eine Art von Clustering, aber mit einem Lehrer, die Punkte am Anfang sind Zeichen oder vielmehr ihre numerischen Parameter, Sie haben ein Ziel bye und einen Verkauf, Sie markiert vor der Ausbildung, wo es ein Wachstum (kaufen) und fallen (verkaufen), und der Algorithmus beginnt dummerweise teilen die Parameter der Zeichen durch das Ziel, wie blauer Bereich ist kaufen, rot ist verkaufen ...
Aber im Moment sieht der letzte Schrei in etwa so aus
https://www.youtube.com/watch?v=05rEefXlmhI
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
https://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw
aber ich bin ein totaler Nerd.
Ich werde mir das alles morgen ansehen.
Vor zwei Jahren hatte ich Ideen, die in gewisser Weise dem maschinellen Lernen ähnelten. Ich nannte es "Sammlung digitaler Signaturen von Parameterwertänderungen". Ich habe mir die Grundlage für diese Technologie ausgedacht und sie aufgeschrieben. Ich bin nie dazu gekommen, es umzusetzen, weil ich immer durch andere Dinge abgelenkt war.
Morgen werde ich das gesamte Konzept dieser "Signaturen" beschreiben, und Sie werden mir sagen, inwieweit es mit dem maschinellen Lernen verwandt ist.
Wenn sie nahe beieinander liegen, dann ist die Technologie der Algorithmenerstellung für mich bereits klar.