Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3247
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Es ist dasselbe mit 1 Handel, nur dass es weniger Handel gibt.
Also nicht Martin, herzlichen Glückwunsch!
Also nicht Marty, herzlichen Glückwunsch!
Nun, es wäre seltsam, wenn überhaupt keine Muster gefunden würden, dann würden keine TCs funktionieren.
Ich will damit nur sagen, dass man danach suchen kann.
Ich will damit nur sagen, dass Sie auch so aussehen können.
Ich habe keine Methodik gesehen, nur eine Grafik.
Ich habe keine Methodik gesehen, nur eine Grafik.
Korrelationsmatrix zwischen den Zeilen der gegebenen Attribute, dann werden die am stärksten korrelierten Zeilen ausgewählt, ein Diagramm von n Schlusskursen wird für jede Zeile erstellt, um zu sehen, wie es in der Zukunft war, Statistiken über alle Zeilen werden genommen, wie es in der Zukunft im Durchschnitt war, alle Muster werden nach diesen Statistiken gefiltert, die besten werden ausgewählt.
Die Referenz des Musters wird gespeichert, im Tester wird nach der Korrelation der aktuellen Werte mit der Referenz gesucht, und es werden Geschäfte entsprechend der gewählten Logik eröffnet.Bisher habe ich die Ergebnisse von MO nicht übertreffen können
Ich verstehe nicht, was Korrelation damit zu tun hat? Ich denke, es reicht aus, einen String von Grund auf zu nehmen und sein Verhalten über das Mining-Intervall zu betrachten.
Gut gemacht! Es stellt sich heraus, dass es nicht mehr MO ist, sondern ein kompletter Overkill ohne einen Hauch von Blackbox. Ich mag es.
Die Länge der Zeichenkette? Nach der Animation zu urteilen, ist die Länge vier von 10 möglichen Werten.
Ich verstehe nicht, was die Korrelation überhaupt damit zu tun hat? Es scheint zu genügen, eine Zeichenkette von Grund auf neu zu erstellen und ihr Verhalten in der Zukunft zu beobachten.
Das Beispiel des Testers hatte eine Länge von 9 (Inkremente verschiedener Perioden).
Verschiedene Perioden in einem 1D-Array, die zu einer Kurve gestapelt werden, ermöglichen es, verschiedene Vorzeichen in eine Sequenz zu packen, wodurch man nach einem Muster durch Korrelation und nicht durch MO suchen kann.
Ich versuche es mit verschiedenen, ich habe immer noch nicht genug Blitzgeschwindigkeit, um alles sehr schnell zu zählen, ich werde versuchen, es mehr zu beschleunigen
Im Optimierer kann man einen nehmen, dann einen anderen... und so ein Rennen fahren. Aber ich mache das in Python und berechne die Korrelation für alle möglichen Paare auf einmal und wähle dann daraus.
Das Wichtigste ist hier die Geschwindigkeitverschiedene Perioden in einem 1D-Array, die zu einer Kurve addiert werden, ermöglichen es, verschiedene Merkmale in eine Sequenz zu schieben, was die Suche nach einem Muster durch Korrelation ermöglicht
Ich verstehe das nicht.
Ich probiere verschiedene aus, aber ich bin immer noch nicht schnell genug, um alles schnell zu zählen, ich werde versuchen, es noch schneller zu machen.
Ich habe es nicht verstanden.
Angenommen, es gibt mehrere Indikatoren, dann kann man ihre Werte nacheinander in 1d Array schreiben. Und mit anderen ähnlichen Indikatoren durch Korrelation vergleichen.
Angenommen, es gibt mehrere Indikatoren, dann können Sie deren Werte nacheinander in 1d Array schreiben. Und sie mit anderen ähnlichen Indikatoren durch Korrelation vergleichen.
Dann ist es notwendig, die Indikatoren auf einige einheitliche Papageien zu bringen. Selbst wenn der Indikator in verschiedenen Intervallen inkrementiert wird, wird die Korrelation sonst seltsam sein.
Ich selbst würde ein Fenster in einem 1d-Array verschieben und die Anzahl der Proben durch irgendein Zeichen von "Ähnlichkeit" betrachten. Genauer gesagt, nicht einmal die Anzahl, sondern der gesamte "Gewinn" solcher Stellen (Eintritt nach Muster, Austritt in n Stunden).
Nur die Anzahl der gefundenen Muster in der Animation ist verwirrend: mehrere Hundert. In vier Jahren gibt es nur 4*365*5/7*24~25000 Muster. 500 Proben unter 25.000 zu finden, ist entweder ein sehr grobes Muster (oder ein Zeichen von Ähnlichkeit) oder eine Art von außerplanmäßiger Wiederholbarkeit (mit der Hypothese der Regelmäßigkeit).