Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1631
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micha! werden sie meine frage auf der vorherigen seite beantworten oder nicht? habe ich ihre aussage richtig verstanden?
Wenn Sie Inkremente aus einer Zielvorgabe bilden, handelt es sich um eine Normalisierung, die im realen Wertebereich liegt und in den Bereich 0:1 verschoben werden kann.
Wenn es um Prognosen geht, sollte das Ziel um eine Verzögerung nach hinten verschoben werden, um heute schon an morgen zu denken. Auch hier können Sie einfach das Steigungszeichen nehmen und es in den Bereich 0:1 bringen. Sie würden aber nur die Richtung kennen, nicht aber die Tiefe der Vorhersage. Das erfordert auch zusätzliche Ressourcen aus dem Netz. Im Allgemeinen ist ZigZag (wenn er es ist) nicht wirklich ein gutes Ziel, weil es für die Klassifizierung keinen Sinn macht, aber für die Prognose ist es besser, einen anderen zu nehmen, den mit dem letzten Wert.
Ausgehend von meiner Arbeit ist es wahr, dass mein Ziel auch keinen extremen Wert hat. Das heißt, dass das Ergebnis des aktuellen Signals nicht bekannt ist, weil es noch in Bearbeitung ist. Deshalb rücke ich 1 (obligatorisch) 2 zusätzliche Signale ein, um zu sehen, wie das Modell im Allgemeinen funktioniert. Obwohl ich die Testphase vor der Ausbildungsphase habe, rücke ich immer noch 2 Signale ein, aber nicht mehr.
Das ist unmöglich, du scheinst nicht auf dem Laufenden zu sein.
micha! Wirst du meine Frage auf der letzten Seite beantworten oder nicht?
Auch hier normalisieren Sie mithilfe einer Funktion. Versuchen Sie es mit einfacher Mathematik mit Subtraktion oder verwenden Sie die Formel von Reschetow. double x0 = 2,0 * (v0 + Minimum) / Maximum - 1,0. Dann gibt es keine Probleme mit Interpendenz und umgekehrter Transformation. Ich weiß nicht, wie diese Funktion diese Normalisierung durchführt....
Was redest du da? Bist du betrunken oder was? :) Ich habe Sie nach Ihrem Artikel und Ihrem Algorithmus gefragt.
Ich werde es duplizieren
Das ist unmöglich, du scheinst nicht auf dem Laufenden zu sein.
da ist ein Eichhörnchen drin :)
Es ist komisch, wenn ich dich Mikha nenne, und das mit einem kleinen Buchstaben :-(
Das ist alles falsch. Der Artikel ist in Bezug auf den Kontext veraltet. Auf jeden Fall konnte ich damit keine Verbesserung erzielen. Ich habe versucht, die Eingabedaten zu multiplizieren, indem ich den Kontext änderte und sie so in die Eingabe einflocht, aber es gelang mir nicht, eine qualitative Verbesserung zu erreichen, aber ich konnte meine Arbeit in dieser Richtung auch nicht beenden. Das heißt, wenn möglich, würde ich meine Erfahrung mit dem Kontext erneuern.
Gehen wir sie der Reihe nach durch.
1) Ganz korrekt reduzieren wir die Stichprobe mathematisch, ohne das Zeitintervall zu verändern. Alternativ können wir durch einfache Bedingungen unnötige Daten eliminieren und so das Zeitintervall vergrößern, wenn die Qualität des trainierten Netzes zufriedenstellend ist.
2) Der Marktkontext umfasst nur neun Staaten. Wir können also neun Modelle erstellen, von denen jedes trainiert ist und in seinem spezifischen Zeitraum funktioniert. Doch hier tritt ein weiteres Problem der Datenveralterung zutage. Das heißt, wenn ein Modell vor drei Tagen tagsüber funktioniert hat, dann wird es nicht berücksichtigen, was gestern war, wenn wir es heute einschalten, und das ist wichtig für den Markt. Hier kommt die Achillesferse der Verwendung von Kontext zum Tragen, weshalb ich versucht habe, ihn durch Multiplikation in die Eingabedaten einzubinden, was aber auch hier nicht funktioniert hat. Aber ich müsste noch daran herumfummeln.
3) Das ist eine Sauerei. Alles ist aufgestapelt. Lassen Sie mich das erklären. Die Sequenz hat zwei Kauf- und Verkaufssignale, die unabhängig voneinander sind. Wenn wir NUR Kaufsignale aus der Basisstrategie nehmen, erhalten wir eine stabilere Basisstrategie, bei der die Kaufsignale voneinander abhängig sind. Das bedeutet, dass wir keine zwei Signale mit mehreren Balken Unterschied erhalten können, anders als bei der vollständigen Sequenz, bei der das Auftreten von Kaufsignalen nicht vom Auftreten von Verkaufssignalen abhängt.
In Bezug auf die Ausbildung in der Optimierer Rechetov (ich hoffe, niemand denkt, dass ich meinen Artikel dort zu fördern), aber ich nahm eine Menge Ideen aus ihm. Es werden zwei Polynome trainiert, d.h. zwei Raster, wobei bei gleicher Antwort JA, bei gleicher Antwort NEIN, bei unterschiedlicher Antwort NEIN steht. Die Stichprobe wird in zwei Chatsy unterteilt: Trainee und Test, wobei für ein Polynom Trainee für das andere Test ist und umgekehrt. Cross-Training. Wenn wir jedoch von einem Netz den Testabschnitt und von einem anderen Netz den Testabschnitt nehmen, ist dies unser gesamter Trainingssatz.
4)5)6) Ich habe in der Tat versucht, mehrstufige Modelle zu erstellen, bei denen die erste Stufe Eingaben, die zweite Stufe Ausgaben der ersten Stufe usw. sind. Ich erinnere mich, dass Maxim diese Methode sogar wissenschaftlich nannte, aber ich tue es jetzt nicht mehr, weil es mir zu viel Mühe macht. Im Moment reicht die erste Stufe aus. Dieser Ansatz ist meiner Meinung nach für Aufgaben auf höherer Ebene geeignet. Nun, nehmen wir an, mein TS funktioniert jetzt 1 Woche. Ich denke, dass wir mit diesem Ansatz die Lebensdauer des TS verlängern können, aber nicht wesentlich. Das heißt, dass die nächsten Ebenen versuchen werden, Fehler der unteren Ebenen zu verbergen. Wenn ich Sie richtig verstanden habe.
Und ja, ich habe getrunken. Ich habe ein paar Biere zum Reden. Wo zum Teufel ist Trickster????? Ich habe mir etwas für ihn ausgedacht... :-)
Es ist komisch, wenn ich dich Mikha nenne, und das mit einem kleinen Buchstaben :-(
keine Beleidigung)
Sie sind nicht, Sie scheinen nicht auf dem Laufenden zu sein.
Mann, du wirst ja immer jünger..... Ich weiß, also hören Sie gut zu, ich sage es Ihnen zum vorletzten Mal (das letzte Mal wird ein Video sein). Wegen Leuten wie Ihnen möchte ich ein Video machen, damit ich nicht jedes Mal die Essenz der Existenz erklären muss. Es gibt ein kausales Modell der Preisbildung. Nicht zeitlich, sondern Ursache-Wirkung. Der Grund für die Preisänderung sind also die folgenden Faktoren.
Zunächst bilden die Optionisten die Erwartung des Marktes, indem sie das Lächeln der Volatilität verzerren. Entsprechend dieser Erwartung oder Internet (die Optiker können sich irren) gibt es dann ein Handelsvolumen mit einem Delta. Das Volumen zeigt die Anzahl der Teilnehmer an, das Delta gibt die Richtung des gehandelten Volumens + offenes Interesse an. Nur dann ändert sich der Preis entsprechend dem gehandelten Volumen, und nur dann ändern die Indikatoren die Werte, die Sie ALLE für die Preisvorhersage zu verwenden versuchen. Das heißt, Sie versuchen, die Ursache vorherzusagen. Wer von uns ist also nicht auf dem Laufenden????
Hier für SI sind alle diese Daten vorhanden, aber für bitcoin ist es dort? Also nicht pi...di.... Denn ich habe nicht genug Nerven für dich. Lernen Sie die Grundlagen, meine Herren..... Deshalb funktioniert mein Ansatz, im Gegensatz zu Ihrem. Ihre Arbeit kann auch praktikabel sein, aber wenn sie nicht auf dem oben genannten Modell basiert, ist die Wahrscheinlichkeit von Zufälligkeiten in Ihrer Arbeit hoch. Haben Sie Fragen?