Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2081
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Hat sonst noch jemand eine Idee, wie man das machen kann, es ist im Grunde ein Gral, nebenbei bemerkt... Mit dieser Technologie können Sie jeden cp intelligent und anpassungsfähig machen.
Es handelt sich um adaptive Filterung, Wiener Filter, Kalman-Filter.
Am dümmsten ist es, mit Fourier- oder Wavelets die maximale Frequenz zu ermitteln und daraus eine Abtastperiode zu wählen.
Mit der Fourier-Transformation können Sie die uninteressanten Frequenzen im Spektrum auslöschen, die inverse Transformation ergibt den Filter
Dies ist eine adaptive Filterung, ein Wiener Filter, ein Kalman-Filter.
Es handelt sich nicht um eine adaptive Filterung, sondern um die Suche nach der besten Steuerkurve.
Bei der adaptiven Filterung kennen wir die Zukunft nicht, wir passen uns optimal/adaptiv an den aktuellen Prozess an.
Hier ist es ein Problem der Synthese der besten Funktion, so dass wir in die Zukunft schauen können, müssen wir die beste Kontrolle zu finden, wissen die Zukunft
Die dümmste Variante ist, Fourier- oder Wavelets zu nehmen, die maximale Frequenz zu finden und diese zur Auswahl einer Sweep-Periode zu verwenden.
Mit Fourier können Sie die uninteressanten Frequenzen im Spektrum ausblenden.
Fourier ist eine Option, aber nicht als Tanz mit Frequenzen, sondern als Werkzeug zum Synthetisieren einer unbekannten Funktion... wenn man verschiedene Obertöne hinzufügt, erhält man verschiedene Funktionen, vielleicht stellt sich heraus, dass es die richtige ist, aber die Überschreitung ist dort wahrscheinlich unverschämt
Aber vielleicht gibt es einen einfacheren Weg.
Dies ist keine adaptive Filterung, sondern die Suche nach der besten Steuerkurve.
Bei der adaptiven Filterung kennen wir die Zukunft nicht, wir passen uns optimal/adaptiv an den aktuellen Prozess an.
Dies ist das Problem der Synthese der besten Funktion, wir können in die Zukunft schauen und müssen die beste Kontrolle finden, die die Zukunft kennt.
Fourier ist eine Option, aber nicht als Tanz mit Frequenzen, sondern als Werkzeug zum Synthetisieren einer unbekannten Funktion... wenn wir verschiedene Oberschwingungen hinzufügen, erhalten wir verschiedene Funktionen, vielleicht bekommen wir die richtige, aber die Überschreitung ist wahrscheinlich unverschämt hoch.
Aber vielleicht gibt es einen einfacheren Weg.
Kalman ist ein Modell von Signal und Störung, wir sollen die Zukunft kennen, aber auf dem Markt ist alles kompliziert.
Das Dümmste, was man tun kann, ist, Fourier- oder Wavelets zu nehmen, die maximale Frequenz zu finden und sie zu benutzen, um die Periode des Sweeps zu wählen.
Warum glauben Sie, dass die optimale Kontrollkurve mit den signifikanten Frequenzen im Speter korrelieren sollte?
Warum sollte die Kurve des Prüflings überhaupt periodisch sein?
Woher kommen diese Gedanken?
Das Kalman-Modell von Signal und Interferenz soll uns die Zukunft vor hersagen, aber auf dem Markt ist das kompliziert.
Wo soll es sein?
Wie auch immer, antworten Sie nicht darauf, es spielt keine Rolle, vertrauen Sie mir einfach, es ist keine adaptive Filterung.
Du denkst nicht, was ich denke, also betrachtest du die Sache aus deiner eigenen Perspektive.
Ich möchte Ihnen ein einfaches Beispiel zeigen...
Wir haben ein Handelssystem auf zwei Stäben mit Perioden von 10 und 20, Handel durch Crossover, klassische...
Die Tasche ist ein Tiefpassfilter, die Periode der Tasche ist der steuernde Parameter
In diesem Fall ist der Kontrollparameter die Konstante 10 und 20
die Herausforderung: in einem gegebenen Marktsegment DYNAMISCHE (nicht konstante) Steuerungsparameter für jeden Slicer zu finden, um ihn gewinnoptimiert zu machen
dies ist Kriterium 1
Kriterium Nr. 2 : Die erhaltenen dynamischen Parameter sollten einer kontinuierlichen Funktion ähneln, nicht einer chaotischen Punktstreuung, d.h. es sollte ein Konzept der Glätte der Funktion eingeführt werden.
Wie sehen Sie die Lösung für ein solches Problem?
Und sie werden kontinuierlich genug sein, wenn die Optimierung durch ein gleitendes Fenster (0-100, 1-101....) erfolgt, aber wenn Sie nicht-überschneidende Segmente (0-10, 11-20....) optimieren, dann wird die Kontinuität verschwinden, aber sie kann durch Glättung einer Reihe von empfangenen Koeffizienten, zum Beispiel mit einer Handfläche, hinzugefügt werden.
In Kalman ist das Signal- und Störungsmodell festgelegt, es wird angenommen, dass wir die Zukunft kennen, aber auf dem Markt sind die Dinge kompliziert
Hier für Klarheit, ich brauche, um zu bekommen, was ideal ist (rot)
Man kann und soll in die Zukunft schauen, ich brauche nur die ideale Steuerkurve
Wozu brauchen Sie es? Sie verschieben das Fourier-Fenster um eine halbe Periode nach vorne (vorausschauend) und erhalten die aktuellen Parameter.
Und sie werden kontinuierlich genug sein, wenn die Optimierung durch ein gleitendes Fenster (0-100, 1-101....) erfolgt, aber wenn Sie nicht-überschneidende Segmente (0-10, 11-20....) optimieren, dann wird die Kontinuität verschwinden, aber sie kann durch Glättung der Reihe der erhaltenen Koeffizienten, zum Beispiel mit Maske, hinzugefügt werden.
Ja, ich werde es wohl auf diese Weise versuchen...
Es sollte jedoch nicht geglättet werden - selbst die kleinste Verzerrung durch Glättung kann den "Handel geöffnet/nicht geöffnet" beeinflussen.
Brauchen Sie es für einen bestimmten Zweck?
Ja
Wenn Sie das Fourier-Fenster um eine halbe Periode nach vorne verschieben (vorausschauend), erhalten Sie die aktuellen Parameter.
Für Dummies: Können Sie mir sagen, wie ich die richtigen Perioden aus den Fourier-Koeffizienten erhalte?