Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2062
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Nein, es funktioniert nicht, es funktioniert nicht(!)
Wie auch immer, so wie ich unser Problem sehe... unsere TS-Einstellungen sind den neuen Preisbewegungen nicht angemessen...
1) Wir müssen ein Modul entwickeln, das objektive Merkmale des Marktes "Modul ОХ" aufnimmt ...
2) Für jeden "Modul ОХ"-Zustand sollten dem aktuellen Zustand angemessene Verhaltensregeln entwickelt werden.
Es ist möglich, die folgenden Daten zu generieren
Х - der Status "Modul ОХ".
Y(Ziel) - angemessenes Verhalten
3) das Modell so trainieren, dass es für jeden Zustand ein angemessenes Verhalten erzeugt
Sieht aus wie ein klassischer RL?
Nein, es klappt nicht, es klappt nicht ((
Wie auch immer, so wie ich unser Problem sehe ... unsere TS-Einstellungen sind nicht adäquat zu neuen Kursbewegungen ...
1) Wir müssen ein Modul entwickeln, das objektive Merkmale des Marktes "Modul ОХ" aufnimmt ...
2) Für jeden "Modul ОХ"-Zustand sollten dem aktuellen Zustand angemessene Verhaltensregeln entwickelt werden.
Es ist möglich, die folgenden Daten zu generieren
Х - der Status "Modul ОХ".
Y(Ziel) - angemessenes Verhalten
3) das Modell so trainieren, dass es für jeden Zustand ein angemessenes Verhalten erzeugt
Was wird nun ein klassisches RL?
RL funktioniert nicht in einer zufälligen Umgebung. Es ist notwendig, nach Reihen zu suchen, um saisonale Muster zu finden.
Intraday-Volatilitätsschwankungen erschweren die Suche nach Intraday-Mustern. Wir müssen sie irgendwie loswerden. Mögliche Wege:
1) Passen Sie die Inkremente neu an, um die Intraday-Volatilität zu berücksichtigen.
2) Wechsel zu einer neuen Intraday-Zeit, in der die Varianz gleichmäßig wächst.
3) Verwendung eines Zickzack-Musters. Die Werte der Knie sind nicht von Volatilitätsschwankungen abhängig. Die Spitzenzeiten hängen natürlich von der Volatilität ab (sie sind häufiger, wenn die Volatilität hoch ist), aber diese Häufungen verschwinden, wenn man zu einer einheitlichen Zeit übergeht.
1) Passen Sie die Inkremente neu an, um die Volatilität der Tageszeit zu berücksichtigen.
Wie sehen Sie das?
Wie sehen Sie das?
Suchen Sie nach Di - dem durchschnittlichen Quadrat der Inkremente für die i-te Minute des Tages. Anschließend werden alle Inkremente durch die entsprechenden di=sqrt(Di) geteilt. Wir summieren die quadrierten Inkremente und suchen in der neuen Reihe nach Abweichungen von der SB. Der Preis wird verzerrt, aber die Zeit ändert sich nicht.
Suchen Sie nach Di - dem durchschnittlichen Quadrat der Inkremente für die i-te Minute des Tages. Anschließend werden alle Inkremente durch die entsprechenden di=sqrt(Di) geteilt. Addieren Sie die quadrierten Inkremente und suchen Sie in der neuen Reihe nach Abweichungen von der SB. Der Preis wird verzerrt, aber die Zeit ändert sich nicht.
Zeigen Sie mir den Code und das Ergebnis in den Diagrammen, denn es ist nicht sehr klar
Suchen Sie nach Di - dem durchschnittlichen Quadrat der Inkremente für die i-te Minute des Tages. Anschließend werden alle Inkremente durch die entsprechenden di=sqrt(Di) geteilt. Addieren Sie die quadrierten Inkremente und suchen Sie in der neuen Reihe nach Abweichungen von der SB. Der Preis wird verzerrt, aber die Zeit wird sich nicht ändern.
Aber das Ergebnis ändert sich nicht in Abhängigkeit von der Anzahl der Stichproben bei der Berechnung des Mittelwerts?
Zeigen Sie den Code und das Ergebnis in den Diagrammen, es ist nicht sehr klar
Ich verstehe, dass Sie den Durchschnitt für bestimmte Minuten berechnen, aber der Durchschnitt wird anders sein - für eine Woche, einen Monat, ein Jahr.
Würde sich das Ergebnis nicht mit der Anzahl der Stichproben bei der Berechnung des Mittelwerts ändern?
Natürlich wird es das. Berechnen Sie das Intervall, an dem wir interessiert sind, aber nicht zu klein (zwei Monate und mehr).
Zeigen Sie den Code und das Ergebnis in den Diagrammen, es ist nicht sehr klar
Es ist nicht schwer, ich bin sicher, dass du es schaffst. Sie sollten nur close[i]-open[i] anstelle vonclose[i]-close[i-1] als Inkremente nehmen, um Lücken und Aussetzer zu bewältigen.