Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3108

 
Aleksey Vyazmikin #:

Ich habe in dem Link keine Antwort auf eine Frage gefunden.

Eine richtig gestellte Frage enthält normalerweise bereits eine Antwort. Offenbar ist eine solche Frage noch nicht gestellt worden.

Vielleicht sollten Sie sich fragen, was Ähnlichkeit im Ganzen ist und was Clustering damit zu tun hat.

Wenn Sie die Wahrscheinlichkeitsdichte einer Verteilung schätzen müssen (ich versuche, anhand der unartikulierten Frage zu raten), dann handelt es sich um eine Kerndichteschätzung.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Eine richtig gestellte Frage enthält normalerweise bereits eine Antwort. Offenbar ist eine solche Frage noch nicht gestellt worden.

Vielleicht sollten Sie sich fragen, was Ähnlichkeit im Ganzen ist und was Clustering damit zu tun hat.

Wenn Sie die Dichte der Verteilung schätzen müssen (ich versuche, aus der unausgesprochenen Frage zu schließen), dann handelt es sich um eine Kernel-Dichte-Schätzung.

Wenn Sie ernsthaft helfen wollen, werde ich Sie mit den Details des Problems belasten.

Also, wir haben eine bedingte Formel:

P=A/(A+B)*100-x.

Dabei sind A und B ganze Zahlen, sagen wir von 1 bis 1000.

x ist ein Koeffizient, den wir der Einfachheit halber auf einen festen Wert setzen, den wir im Geiste entfernen können.

Es gibt eine Stichprobe von, sagen wir, 500 Zeilen.

Für jede Zeile berechnen wir den Wert von P. Wir teilen die Ergebnisse nach der einen oder anderen Methode in Bereiche auf, und als Ergebnis haben wir eine empirische Verteilung.

Die Formel selbst liefert jedoch vergleichbare Werte bei unterschiedlichen Werten von A und B, was logisch ist, denn im Wesentlichen zählen wir den Prozentsatz der Grundgesamtheit, so dass es für mich wichtig ist, eine Korrektur für die Zahl A vorzunehmen, und zu diesem Zweck wird ein weiterer Bereich erstellt, in dem der Wert von A in der Formel angegeben wird, und das empirische Diagramm wird ebenfalls erstellt.

So entsteht ein 3d-Diagramm, das als Matrix geschrieben werden kann.

Ich habe etwa 10.000 solcher Matrizen, und ich möchte sie nach Ähnlichkeit gruppieren.

Ich brauche also eine Clustermethode, die sie in Gruppen zusammenfasst. Natürlich möchte ich, dass sie nicht nur nach einzelnen Punkten, sondern auch nach Verteilungen ähnlich sind.

Wir können zum Beispiel die Verteilungen jeder Ebene vergleichen (Partitionierung durch die Zahl A) und dann den Prozentsatz der ähnlichen Verteilungen berechnen. Aber vielleicht gibt es ja schon eine gute Lösung.

Habe ich das Wesentliche des Problems klar beschrieben?

 
So finden Sie die optimale Anzahl von Clustern. Sie können eine Gaußsche Mischung anstelle von kmins versuchen.
 
Aleksey Vyazmikin #:

Aber mit wem spreche ich eigentlich - mit einem Liebhaber von Standardlösungen.....

Aleksey Vyazmikin #:

Sagen wir, man kann die Verteilungen der einzelnen Schichten vergleichen (Partitionierung nach Nummer A) und dann den Prozentsatz der ähnlichen Verteilungen berechnen. Aber vielleicht gibt es ja schon eine gute Lösung.

Wie kann man das machen? )))

 
mytarmailS #:

Wie kann das sein? )))

als hätte er Sie erwischt und freut sich))))))

Wer maßgeschneiderte Lösungen erstellen kann, kann auch fertige Lösungen verwenden. Aber umgekehrt - nein.

Sie haben mich also nicht erwischt.

 
Andrey Dik #:

irgendwie erwischt und er freut sich).

Diejenigen, die maßgeschneiderte Lösungen erstellen können, können auch fertige Lösungen verwenden, aber andersherum - nein.

Sie haben mich also nicht erwischt.

Es gibt ein Phänomen, das man als Hyperaktivität bezeichnen kann, wenn eine Person überall und gleichzeitig nirgends zu sein scheint. In ähnlicher Weise führt die unkontrollierte Nutzung von Paketen eher zu Ermüdung und Orientierungslosigkeit und dann zu Wut, als zu einem minimalen Wissenszuwachs :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Es gibt ein Phänomen, das als Hyperaktivität bezeichnet wird, wenn eine Person überall und gleichzeitig nirgends zu sein scheint. Genauso führt der unkontrollierte Gebrauch von Paketen zu Müdigkeit und Desorientierung und dann zu Wut, anstatt zum Erwerb von minimalem Wissen :))
Du bist ein Optimist, Max, ich glaube, es ist viel schlimmer))).
 

Ich testete den Bot, den ich hier am 15. Mai warf, ist ein Monat vergangen. Mit verschiedenen sl und tp unterschiedliche Ergebnisse, aber im Durchschnitt alle auf das Wachstum.


 
Maxim Dmitrievsky #:

Ich testete den Bot, den ich hier am 15. Mai warf, ist ein Monat vergangen. Mit verschiedenen sl und tp unterschiedliche Ergebnisse, aber im Durchschnitt alle auf das Wachstum.


Nehmen Sie 5 Pips stoppen 50 ?
 
mytarmailS #:
Nehmen Sie 5 Pips Stopp 50 ?

es ist ein langfristiges Muster, das Signal bleibt in eine Richtung für eine lange Zeit.

Ich habe gezeigt, dass für 20 Jahre, nur 1000+ Trades. Kurze Takeouts sind einer der Auswege , sonst gibt es nur wenige Trades.

Grund der Beschwerde: