Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2572
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Ich danke Ihnen. Ich werde mir das erst einmal ansehen. Vielleicht finde ich ja einen Weg, sie zu verwenden.
Sie sind willkommen, oder vielmehr gibt es einen Grund))) Ich verbrachte ein paar Tage, um alle diese Links zu finden :))) Einige sind nicht angezeigt, das Forum blockiert sie (
Es hat keinen Sinn, zu suchen, ich muss analysieren und analysieren als eine Reihe von
Ich denke, man sollte zunächst die Statistiken berechnen, um zu sehen, ob es Sinn macht, und sie dann in den Ausbildungsprozess einbeziehen.
Die Frage ist also immer noch, wie man es richtig macht.
Angenommen, ich habe 3 solcher binären Sequenzen mit 10 Messpunkten in vergleichbaren Zeitabständen.
A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,0,1};
B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};
C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};
Ich möchte also verstehen/aufzeichnen, wie sich die Wahrscheinlichkeit einer Einheit ändert, wenn die Einheiten in einer Reihe zunehmen.
Ich verstehe, dass ich zunächst die Anzahl der Sequenzen zählen sollte, aber sollte ich lange Sequenzen als eine zählen oder sollte ich sie separat zählen, z. B. 1111 aufgeteilt in 1,11, 111 und 1111 oder ist es nur 11?
Und was ist dann zu tun - wie kann man beurteilen, ob der Prozess regelmäßig oder zufällig ist?
Um ehrlich zu sein, verstehe ich nicht viel. Die Frage ist, ob sich die Wahrscheinlichkeit im Laufe der Zeit ändert. Um dies zu untersuchen, können Sie einfach eine logistische Regression über die Zeit erstellen (und die Signifikanz der Differenz zwischen dem Koeffizienten und Null überprüfen).
Wenn neben der Zeit auch andere Faktoren, die die Wahrscheinlichkeit beeinflussen, untersucht werden, kann man auch versuchen, diese in eine logistische Regression einzubeziehen.
Ich habe mehrere Tage gebraucht, um all diese Links zu finden :))) einige von ihnen werden nicht angezeigt, das Forum blockiert sie(
Es hatkeinen Sinn, zu suchen, man muss analysieren, wie eine Reihe von
Ich habe sie mir alle angesehen. Der EurUsd ist die meiste Zeit über short, und zwei von ihnen sind long. Natürlich ist sie kürzer. Aber soweit ich weiß, richtet sich das nach der Anzahl der Händler.
Zum Beispiel
Diese Information sollte besser in Losen ausgedrückt werden. Denn 1 Händler mit 100 Losen kann 100 Hamstern mit 1 Los entsprechen.
Natürlich ist es möglich, die Daten zu analysieren, aber es gibt keine historischen Daten.
Mikhail scheint in seinem Artikel das OM mit SME verwendet zu haben. Und es scheint, dass dieser OM viele Jahre lang gefunden werden kann. Dies ist wahrscheinlich vielversprechender, da man Informationen für viele Jahre auf einmal sammeln kann. Und die scheint es zuhauf zu geben. Wir müssen sie noch einmal lesen.
Und um auf eigene Faust zu sammeln, braucht man mindestens ein paar Monate, damit man etwas daraus lernen kann.
Ehrlich gesagt, verstehe ich nicht viel. Die Frage ist, ob sich die Wahrscheinlichkeit im Laufe der Zeit ändert. Um dies zu untersuchen, könnten Sie einfach eine logistische Regression über die Zeit erstellen (und die Signifikanz der Differenz zwischen dem Koeffizienten und Null überprüfen).
Oder vielleicht ist es einfacher, einen anderen Prädiktor zu erstellen - den Abstand des Datenstrings vom aktuellen String. Forest kann selbst berechnen, dass Daten, die älter als 8 Monate sind, für die aktuelle Prognose schlecht sind. Und es würde eine einfache Trennung geben: vor 8 Monaten (mit besseren Blättern) und nach 8 Monaten mit schlechteren Blättern.
Nun, auf einem Tablett lernen sie natürlich alle gut. Bei der Prüfung/Quervalidierung müssen wir prüfen. Aber wie? Das ist nicht klar. Es geht nicht einmal um die Bedeutung des Prädiktors, sondern um die Bedeutung der Aufteilung.
Ich habe sie mir alle angesehen. Der EurUsd ist die meiste Zeit short und zwei sind long. Er ist natürlich kürzer. Aber soweit ich weiß, richtet sich das nach der Anzahl der Händler.
Zum Beispiel
Diese Information sollte besser in Losen ausgedrückt werden. Denn 1 Händler mit 100 Losen kann 100 Hamstern mit 1 Los entsprechen.
Natürlich ist es möglich, die Daten zu analysieren, aber es gibt keine historischen Daten.
Mikhail scheint in seinem Artikel das OM mit SME verwendet zu haben. Und es scheint, dass dieser OM viele Jahre lang gefunden werden kann. Dies ist wahrscheinlich vielversprechender, da man Informationen für viele Jahre auf einmal sammeln kann. Und die scheint es zuhauf zu geben. Wir müssen sie noch einmal lesen.
Und um auf eigene Faust zu sammeln, brauchen Sie mindestens ein paar Monate, damit Sie etwas lernen können.
Das stimmt, man sollte das tun, was leicht ist, nicht das, was man tun muss.
vladavd # :
elibrarius #:
Ich werde den Link nicht angeben.
))))
siehe meinen Beitrag auf der vorherigen Seite.
Mikhail scheint in seinem Artikel das OM mit SME verwendet zu haben. Und es scheint, dass dieser OM über viele Jahre hinweg gefunden werden kann. Dies ist wahrscheinlich vielversprechender, da man Informationen für viele Jahre auf einmal sammeln kann. Und die scheint es zuhauf zu geben. Wir müssen sie noch einmal lesen.
Und um auf eigene Faust zu sammeln, brauchen Sie mindestens ein paar Monate, damit Sie etwas lernen können.
OI ist interessant, aber das Problem ist, dass die Optionen sehr kompliziert sind - um wirklich zu verstehen, Netto-Long vs. Netto-Short ist es eine schwere Last. Außerdem gibt es Dark Pools - OTC-Clearing, bei denen die Geschäfte manchmal 30-50 % des Volumens ausmachen (und vielleicht sogar mehr - wer weiß).
Generell möchte ich Ihnen ein großes Geheimnis verraten: Fast alle Märkte für den Einzelhandel bewegen sich nach dem Prinzip der umgekehrten Positionierung der Mehrheit. Deshalb wird der Einzelhandel diese Statistik nie zu Gesicht bekommen. Order Flow verkauft sich auch aus diesem Grund
Deshalb wird der Einzelhandel diese Statistiken nie zu Gesicht bekommen
Ich schon, obwohl ich Einzelhändler bin.
WallStreetTrader on pillion look it up, I'm not giving the link, you'll get a comment
Was geben sie? Kopieren sie nicht einfach die Informationen von CME in ihre Indikatoren?
Soweit ich weiß, besteht ihr Haupttrick darin, die großen Volumina zu identifizieren, die Fonds und andere große Akteure vermutlich gemacht haben. Ich bin neugierig: Wie unterscheiden sie sich von anderen Berufen?
Ich habe ein Video gefunden, in dem erklärt wird, wie man es benutzt. Alles, was sie sagen, ist: kann sein, wahrscheinlich hier verkauft, weil der Preis sank, usw. Meiner Meinung nach - Bullshit und wir werden die gleichen 50/50% sehen. Laut Suchfunktion gab es hier ein gleichnamiges Signal, das aber bereits geschlossen und offenbar zusammengelegt wurde.
Aber das Hauptvideo des Indikatoranbieters ist schöner erklärt, aber anscheinend haben sie gute Momente auf dem Diagramm ausgewählt.