Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2617
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Ich schreibe auch nicht oft, ich lese eher...
Ich habe zum Beispiel quant.stackexchange besucht
Sie geben neuronales Netzwerk in die Suchmaschine ein
undlesen Sie Fragen über neuronale Netze und intelligente Antworten.
Ich bekomme kein dummes Geschwätz, alles ist klar und auf den Punkt, für unintelligentes Schreiben gibt es ein "Minus", das ist das Ideal!
Das wäre hier auch so, wenn es den Markt nicht gäbe. Die Entwickler waren dort, es ist für sie nicht profitabel zu teilen und zu schreiben, aber sie lesen gerne) Jetzt ist das Forum eher ein Anhängsel des technischen Teils der Plattform, und der Handel findet auf dem Marktplatz statt.
Ja... Sie lieben es zu lesen. Sie nehmen gerne, aber sie teilen nicht gerne.
Der logische Schritt wäre also, den TS von Market zurückzuentwickeln, auch mit Hilfe des MO.
So einfach ist das nicht...
Profitable Strategien handeln nicht in einem gleitenden Fenster, also kann man sie nicht mit MO simulieren, weil AMOs standardmäßig mit tabellarischen Daten arbeiten, und tabellarische Daten sind im Wesentlichen eine Berechnung von Dingen in einem gleitenden Fenster...
Hier ist ein Beispiel von der Decke: Nennen wir diese "Profitable Strategie": Warten Sie auf den Ausbruch des wöchentlichen Tiefs, dann gehen Sie zurück und warten Sie auf eine Art von Candlestick-Konfiguration - geben Sie...
Wie kann man ein solches Muster im MO finden, wenn man Tabellendaten hat, d.h. man sucht nach den letzten n Candlesticks, die Antwort ist nichts.
Natürlich kann man Traits für diese "Profitable Strategy" erstellen , damit sie funktioniert, aber man muss diese Strategie kennen, um Traits für sie zu erstellen, und wir kennen sie nicht...
Es gibt nur zwei Algorithmen, die diese Probleme lösen können, vielleicht nur einen... Aber es gibt
So einfach ist das nicht...
Profitable Strategien handeln nicht in einem gleitenden Fenster, also kann man sie nicht mit MO simulieren, weil AMOs standardmäßig mit tabellarischen Daten arbeiten, und tabellarische Daten sind im Wesentlichen eine Berechnung von Dingen in einem gleitenden Fenster...
Hier ist ein Beispiel von der Decke: Nehmen wir an, es ist eine "Profitable Strategie": Warten Sie auf einen Ausbruch aus dem Wochentief, dann gehen Sie zurück und warten Sie auf eine Kerzenkonfiguration - geben Sie ein...
Wie kann man ein solches Muster im MO finden, wenn man Tabellendaten hat, d.h. man sucht nach den letzten n Candlesticks, die Antwort ist nichts.
Natürlich kann man für diese "Profitable Strategy" Traits erstellen , damit sie funktioniert, aber man muss diese Strategie kennen, um Traits dafür zu erstellen, und wir kennen sie nicht...
Es gibt nur zwei Algorithmen, die diese Probleme lösen können, vielleicht nur einen... Aber es gibt
ein cooler Python-Backtester ist aufgetaucht - ich will einen für meinen Rca))
Das hängt von der Strategie ab. Wenn Sie externe Quellen wie Nachrichten verwenden, ist es schwieriger. Wenn es nur um den Preis geht, ist es wahrscheinlich nur eine Frage der Zeit.
So wie jeder den MO benutzt, ist er nur ein dummes Gedächtnis-Tool, das sich die letzten 5-10 Kerzen ansieht und aus diesen Daten nichts ableiten kann, das ist eine Tatsache
So wie jeder den MO benutzt, ist er nur ein dummes Gedächtnis-Tool, das sich die letzten 5-10 Kerzen ansieht und aus diesen Daten nichts ableiten kann, das ist eine Tatsache