Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1479
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Schauen Sie sich das Bild an, das ich auf der vorigen Seite gezeigt habe: Es gibt die Hypothese, dass Crossovers Umkehrungen vorhersagen können.
Da die Weiche oft schneller als die Kurve ist, besteht keine Eile, sondern es ist besser, die besten und genauesten Parameter zu wählen ((...)).
Ich habe das Bild gesehen. Das System mit den Übergängen ist so alt wie die Welt.
Ich glaube nicht, dass es funktionieren wird. Alles ist nur auf Bildern schön. Ich habe immer mit MAchas gearbeitet und tue dies auch weiterhin, und ich habe alles gesehen. Das Kreuzen ist nicht der beste Weg, um mit MAchkas zu arbeiten. Aber das ist Sache des Eigentümers.
:)) Lana. Das ist alles Unsinn.
Was kein Unsinn ist, ist, dass Sie falsch liegen. Der Markt ist in gewissem Maße zyklisch, und es ist äußerst wichtig, den Zeitraum des Durchschnitts (im übertragenen Sinne) zu wählen.
Nun, mit dieser Auswahl werden Sie Geld verlieren. +/- 30% hat keinen Einfluss. Es genügt also eine Reihe orthogonaler MAs, und Sie können tun, was Sie wollen.
Überlegen Sie nun, was orthogonale MAs bedeuten. ))
Nun, Sie werden sich mit dieser Auswahl verausgaben. +/- 30 % haben keine Auswirkungen. Sie brauchen also nur eine Reihe von orthogonalen MAs, und Sie können tun, was Sie wollen.
Überlegen Sie nun, was orthogonale MAs bedeuten. ))
Nun, das Integral des Produkts davon ist zu einem bestimmten Zeitpunkt = 0. Nun, das entspricht dem Thema der Schnittpunkte von Maxima... Und?
Nun, das Integral des Produkts davon, in einer bestimmten Periode, = 0. Nun, es ist relevant für das Thema der sich überschneidenden MAs... Und?
Nichts. Bei der Auswahl sind alle Parameter in Bewegung, und bei einer Anzahl fester MA ist alles so, wie es sein soll, und ihre Parameter bestimmen eindeutig alles und die gesamte Bandbreite möglicher Variationen wird durch diese Anzahl abgedeckt.
Das ist in Ordnung. Alle Ihre Parameter schwanken bei der Auswahl, während bei einer Reihe von festen MAs alles fest steht und ihre Parameter eindeutig alles bestimmen.
Ich denke, Yuri, wir haben ein und dieselbe grafische Idee und haben völlig unterschiedliche Methoden zu ihrer Umsetzung :)
Mir scheint, Yuri, wir haben zwar dieselbe Gralsidee in der Hand, aber wir sind völlig unterschiedlicher Meinung, wie wir sie umsetzen sollen :)
Nur ich habe die Umsetzung von November-Dezember '17. Ich bin in keiner Weise davon abgewichen).
Nur ich habe die Umsetzung von November-Dezember '17. Ich habe mich von niemandem oder nirgendwo getrennt.)
Mich würde interessieren, welche Rolle das neuronale Netz in Ihrer TK spielt. Das war's! Und so... Uninteressant.
Mich würde interessieren, welche Rolle das neuronale Netz in Ihrem TC spielt. Das ist ein Ja! Ansonsten... Uninteressant.
Es wird als trainierbare programmierbare logische Matrix (PLM) verwendet, ich habe einmal darüber geschrieben.
Aber interessant oder nicht - es wird sowieso keine Informationen geben).
Nun, es ist ein Klassiker des Genres, ich schrieb bereits oben über die Vorhersage des Optimums von TK-Eigenschaften und Ergebnissen (Gleichheit\pnl...).
Das Prinzip ist dasselbe wie bei Retouren oder Volos: Für jede Stichprobe teilen wir die Stichprobe durch einen gleitenden Punkt Preis(t) in "vorher" und "nachher", berechnen alle fics durch {Preis(t-N),Preis(t)} und Ziel {Preis(t+1),Preis(t+K)} und lassen t durch die gesamte Reihe laufen. In diesem Fall sind die Ziele die winkenden Optima auf {Preis(t+1),Preis(t+K)} in einem bestimmten Fenster in der Zukunft, und die Merkmale können im Grunde alles sein, von Stochastik oder Momentum verschiedener Perioden bis hin zu winkenden Optima oder anderen TS auf der vorherigen Periode{Preis(t-N),Preis(t)}.
Aber es macht nicht viel Sinn.
Nein. Was ich sagen will, ist, dass es keinen Grund gibt, irgendetwas zu ändern. Die Wahl der MA-Periode hat kaum Auswirkungen auf die Strategie. Die Strategie kann jede beliebige Zeitspanne innerhalb einer ausreichend großen Spanne verwenden, ohne dass dies irgendeine Auswirkung hat. D.h., wenn Sie MA 12 und 16 oder 10 und 14 wählen, macht es für die Strategie selbst keinen Unterschied, alles bleibt an seinem Platz, die Einstiegsparameter sind unterschiedlich, aber es ist wie beim Messen eines Zoll- oder Zentimeterlineals - die Zahlen sind unterschiedlich, aber das Ergebnis ist gleich.
Wenn Sie einen breiten Frequenzbereich nutzen wollen, benötigen Sie mehrere MAs mit fester Periode, die den gesamten Bereich abdecken.
Das Gleiche gilt für die anderen Indikatoren.
Genau, die Ausgabe von Indikator-Strategien hängt nicht von der Periode des Indikators, sondern auf die Phase des Marktes - Trend oder flach, der Bereich der effektiven Werte ist breit, aber um herauszufinden, wann der Trend / flach beginnt / endet ist eine challange, dann stumm zu ändern, die Impuls-Handel und Reverse-Handel, und nur die Häufigkeit des Handels hängt von den Parametern der Glättung.
Aber es macht nicht viel Sinn.
Genau, der Output von Indikatorstrategien hängt nicht von der Indikatorperiode ab, sondern von der Marktphase, Trend oder Flat, die Bandbreite der effektiven Werte ist groß, aber herauszufinden, wann der Trend/Flot beginnt/endet, ist eine Herausforderung, dann ist es stumm, Impulshandel und Reverse Trading zu wechseln, und nur die Häufigkeit des Handels hängt von den Glättungsparametern ab.
Meine Experimente mit Gerüsten zeigen die gleiche Situation.
Ausbildung für 6 Monate 2017, Tests für Oktober/Dezember 2017 - Fehler auf dem Prüfstand/Vorwärts 42%. Wenn wir nach der Valking-Forward-Methode vorgehen, liegt der Fehler bei der Umstellung auf 2018 (Training für 6 Monate 2018, tes für Okt/Dez 2018) bei 55 % und geht schnell zurück.
Betrachtet man den Jahreschart, so gab es 2017 einen globalen Anstieg mit Pullbacks bis zu 40 Tagen, sowohl auf dem Tray als auch auf dem Test. Und im Jahr 2018 ein weiteres Wachstum und der Beginn eines globalen Rückgangs.
Daraus können wir schließen, dass es sich um eine neue Trendwende handelt, wenn der 2-monatige Pullback nicht gestoppt wurde. Les war sich dessen nicht bewusst, und während eines Drittels der Lernkurve, als es noch Wachstum gab, trainierte er für dieses Wachstum, weshalb er bei der Prüfung verlor.