Cluster-Methoden der Marktprognose. - Seite 6

 
Aleksey Ivanov:

Candlestick-Muster, die logischerweise zu solchen Clustern gehören, hat natürlich niemand auf diese Weise geclustert (statistisch korrekt). Sie wurden aufgrund langjähriger Marktbeobachtungen der Händler ermittelt. Dennoch ist dies die erste und bei den Händlern am weitesten verbreitete Art von Clustern, über die ich jetzt - in der ersten Phase (ohne Einbeziehung der Volumina) - sprechen möchte.

Und in der Tat, ich schlug vor, die Forumsteilnehmer, die Candlestick-Analyse zu tun,

Auf den folgenden Diagrammen finden Sie typische Muster (die häufigsten ohne Volumen).

Abb. 1.

Abb. 2.

Abb. 3.

Abb. 4.

Abb. 5.

Alexej, ich schaue mir Abb.1 an: Ich sehe die 9. und 10. Kerze - dieses Umkehrmuster wird Rails genannt. Auf Abb.2: die 2. und 3. Kerze sind intern, danach kann die Bewegung in Richtung der 1. Kerze gehen. In Abb. 3: Die 3. Kerze ist ein Pinbar (mit einer langen Nase, wie Pinocchio), nachdem sie sich normalerweise in Richtung des kurzen Schattens bewegt.

Abb.4: Ich sehe, dass die 21. Kerze ein Hammer ist (aber der Hammergriff ist kurz), nach dem Hammer gibt es normalerweise eine Bewegung entgegengesetzt zum Griff. In Abb. 5 sehe ich nach der 71. Kerze vier Innenkerzen; danach sollte es eine Bewegung in Richtung der 71. Kerze geben, aber hier hat der Markt aus irgendeinem Grund beschlossen, nach oben zu gehen.

Und nun, Alexej, wollen wir diesen Mustern Bände hinzufügen? Ist das Ihre Absicht?

 
Veniamin Skrepkov:


Die Diskussion der Muster ohne Volumen ist japanische Muster oder Preis-Aktion, die hervorgehobenen Bereich ( gehängt - Sternschnuppe - Hummer ), wo der Markt hat eine Bewegung Muster = nach oben und unten und nach oben durch den Boden umgesetzt.

Das ist gut, danke. Aber auf denjenigen, die ich in der Zip-Datei im ersten Beitrag (12 Stück) gepostet habe, kann man dort (zumindest auf einem) etwas sehen?
 
Aleksey Ivanov:

Deshalb möchte ich diesen Thread wieder auf den richtigen Weg bringen. Hier möchte ich mit Ihrer Hilfe, meine Herren,die Stärken und Schwächen der bestehenden Clusteransätze zur Marktprognoseaufzeigen und neue, vielleicht vielversprechendere Ansätze skizzieren.

Ich werde an meinen Fingern erklären (für diejenigen, die es nicht wissen), was der Cluster-Ansatz in Bezug auf den Markt ist.

Doch zunächst zur Marktdynamik.

Der Kurs kann bei starken Ereignissen (wichtige Nachrichten über: wirtschaftliche Dekrete, Katastrophen, wichtige wirtschaftliche und politische Ereignisse usw.) große und (für die meisten Menschen) unvorhersehbare Ausschläge (1) erfahren. In diesem Fall kommt es zu einer Entspannung der dadurch verursachten Fluktuationen mit einer Zeit proportional zu ~1/N. Der Markt hingegen "lebt sein eigenes Leben" (wo Selbstorganisationsprozesse stattfinden) und erlebt (2) seine eigenen (nicht durch äußere Einflüsse verursachten) und manchmal sogar kleinste Sprünge, die durch ein anderes Gesetz der Entspannung gekennzeichnet sind. durch ein anderes EntspannungsgesetzSqrt(1/N) gekennzeichnet, was, wie wir feststellen, viel häufiger vorkommt als die Entspannung ~1/N, so ungewöhnlich es für uns auch klingen mag,der Markt funktioniert hauptsächlich nach seinen eigenen Gesetzen .

Die erste Art von Sprüngen findet nicht sofort statt (weil viele Menschen an ihrer Entstehung beteiligt sind), was der Geschichte der Quotierung, die zwischen dem Zeitpunkt des Auftretens eines starken Ereignisses und der dadurch ausgelösten Welle liegt, einige besondere Merkmale auferlegt. Darüber hinaus sollte der Teil der Geschichte, der dem zweiten Sprungtyp vorausgeht, einige spezifische Merkmale aufweisen(verzögerter Schwung des Marktes und sein Fall aus dem nächsten Zustand des instabilen Gleichgewichts).

Jetzt Clustering.

Die Ausgangshypothese ist also, dass es einen kleinen Teil der Kursentwicklung vor dem Kurssprung gibt (plus die dazugehörige Volumenentwicklung), in dem die Information über den nächsten Sprung kodiert ist.

Außerdem gibt es einen rein technischen Teil. Es wird ein Raum mit bestimmten Parametern oder Zuständen eingeführt, wie z. B.: (1) ein triviales geometrisches Bild in Form eines Kerzenmusters oder (2) der Raum der verschiedenen Frequenzmoden, der durch Fourier-Zerlegung dieses Plots (Zeitreihe) erhalten wird, oder (3) eine Spektrumserweiterung durch orthogonale Samtfunktionen (was viel besser ist, da der Plot kurz ist) oder (4) eine Spektrumserweiterung durch andere orthogonale Funktionen usw.

Dann wird eine große - statistisch signifikante - Menge solcher (vorangegangener Sprünge) Abschnitte genommen und auf ihre Belegung dieses Zustandsraums hin analysiert. Und wenn sie in einigen Teilen dieses Raums signifikant konzentriert sind (und die anderen Teile der Geschichte - die den Sprüngen nicht vorausgehen - nicht dorthin gelangen), dann ist dies der Cluster (oder die Gruppe von Clustern der Typen 1 und 2), der eine Vorhersage ermöglicht.


Was Sie auf naive Weise beschreiben, nennt man KLASSIFIZIERUNG, die es in zwei Arten gibt:

  • ohne Lehrer, wenn ein Quellensatz in einige Gruppen aufgeteilt wird
  • mit einem Lehrer, wenn die ursprüngliche Menge nach den Werten des Lehrers aufgeteilt wird.

Clustering im klassischen Sinne bedeutet Lernen ohne Lehrer. Ein sehr interessanter Algorithmus für den Rang ist die Support-Vektor-Methode (SVM).

Sie hingegen haben mit dem Lernen ohne Lehrer begonnen und zusätzlich nach Seiten gesucht, die für Sie von Interesse sind, was bereits ein Lernen mit Lehrer ist, wenn Sie sich nicht nur in Teilmengen aufteilen, sondern unter bestimmten Bedingungen.


Ich muss Sie enttäuschen, dass all dies so gut entwickelt ist, dass es Berge von Veröffentlichungen und fertiger Software gibt, dass es für eine Person im Grunde unerschwinglich ist. Außerdem sind die entsprechenden Materialien auf dieser Website verfügbar und werden breit diskutiert.


Ich habe den Eindruck, dass Sie bereits versucht haben, das Rad neu zu erfinden, und dies ist ein weiterer Versuch.

Treffen Sie selbst eine Entscheidung, und zwar an der gröbsten von zwei Fronten:


  • Sie untersuchen die statistischen Merkmale von Zitaten, um die Nicht-Stationarität zu beseitigen, und versuchen, diese Nicht-Stationarität durch Modellierung verschiedener Nuancen zu beseitigen
  • Sie bilden ein Handelssystem Ziel für sich selbst, zum Beispiel, Sie handeln Nachrichten, wie Sie oben schrieb. Sie markieren den ersten Chart mit genau diesen Nachrichten und suchen dann nach Rohdaten, die diese Nachrichten vorhersagen können. Und ein fertiger Algorithmus, von denen es eine Menge gibt, wird ein "Clustering mit einem Lehrer" durchführen und die Feinheiten in den Rohdaten mit genau dieser Nachricht von Ihnen abgleichen.

Das Wichtigste ist, sich eine Meinung zu bilden und daran zu denken, dass Hunderttausende von sehr gebildeten Menschen vor Ihnen versucht haben, diese Fragen zu lösen, die verfügbare Literatur und die verfügbare Software zu studieren und dort....


Und nur ein Wunsch: Hören Sie auf, das Rad neu zu erfinden.

 
Victor Ziborov:

Alexej, ich schaue mir Abb.1 an: Ich sehe die 9. und 10. Kerze - dieses Umkehrmuster wird Rails genannt. Abb.2: die 2. und 3. Kerze sind intern, danach kann die Bewegung in Richtung der 1. Kerze gehen. In Abb. 3: Die 3. Kerze ist ein Pinbar (mit einer langen Nase, wie Pinocchio), nachdem sie sich normalerweise in Richtung des kurzen Schattens bewegt.

Abb.4: Ich sehe, dass die 21. Kerze ein Hammer ist (aber der Hammergriff ist kurz), nach dem Hammer gibt es normalerweise eine Bewegung entgegengesetzt zum Griff. In Abb. 5 sehe ich nach der 71. Kerze vier Innenkerzen; danach sollte es eine Bewegung in Richtung der 71. Kerze geben, aber hier hat der Markt aus irgendeinem Grund beschlossen, nach oben zu gehen.

Und nun, Alexej, wollen wir diesen Mustern Bände hinzufügen? Ist das Ihre Absicht?

Es gibt keine Bände. Dies ist der nächste Schritt. Können Sie also einen Reißverschluss nehmen und diese charakteristischen Stellen (mit Musternamen) grob nachzeichnen?
 
СанСаныч Фоменко:

Was Sie auf naive Weise beschreiben, nennt man KLASSIFIZIERUNG, die es in zwei Arten gibt:

  • Ohne Lehrer, wenn die ursprüngliche Menge in einige Gruppen aufgeteilt wird
  • mit einem Lehrer, wenn die ursprüngliche Menge nach den Werten des Lehrers aufgeteilt wird.

Clustering im klassischen Sinne bedeutet Lernen ohne Lehrer. Ein sehr interessanter Algorithmus für den Rang ist die Support-Vektor-Methode (SVM).

Sie hingegen haben mit dem Lernen ohne Lehrer begonnen und zusätzlich nach Seiten gesucht, die für Sie von Interesse sind, was bereits ein Lernen mit Lehrer ist, wenn Sie sich nicht nur in Teilmengen aufteilen, sondern unter bestimmten Bedingungen.


Ich muss Sie enttäuschen, dass all dies so gut entwickelt ist, dass es Berge von Veröffentlichungen und fertiger Software gibt, dass es für eine Person im Grunde unerschwinglich ist. Außerdem sind die entsprechenden Materialien auf dieser Website verfügbar und werden breit diskutiert.


Ich habe den Eindruck, dass Sie bereits versucht haben, das Rad neu zu erfinden, und dies ist ein weiterer Versuch.

Treffen Sie selbst eine Entscheidung, und zwar an der gröbsten von zwei Fronten:


  • Sie untersuchen die statistischen Merkmale von Zitaten, um die Nicht-Stationarität zu beseitigen, und versuchen, diese Nicht-Stationarität durch Modellierung verschiedener Nuancen zu beseitigen
  • Sie bilden ein Handelssystem Ziel für sich selbst, zum Beispiel, Sie handeln Nachrichten, wie Sie oben schrieb. Sie markieren den ersten Chart mit genau diesen Nachrichten und suchen dann nach Rohdaten, die diese Nachrichten vorhersagen können. Und ein fertiger Algorithmus, von denen es eine Menge gibt, wird ein "Clustering mit einem Lehrer" durchführen und die Feinheiten in den Rohdaten mit genau dieser Nachricht von Ihnen abgleichen.

Das Wichtigste ist, sich eine Meinung zu bilden und daran zu denken, dass Hunderttausende von sehr gebildeten Menschen vor Ihnen versucht haben, diese Fragen zu lösen, die verfügbare Literatur und die verfügbare Software zu studieren und dort....


Und nur ein Wunsch: Hören Sie auf, das Rad neu zu erfinden.

Ich werde darüber nachdenken, man kann nicht alles auf einmal verdauen. Es ist nur so, dass ich immer meiner eigenen Logik folge, und vielleicht werden Fahrräder erfunden, wenn ich das tue. Dafür ist die Diskussion ja da.

 
Victor Ziborov:

Alexej, ich schaue mir Abb.1 an: Ich sehe die 9. und 10. Kerze - dieses Umkehrmuster wird Rails genannt. Abb.2: die 2. und 3. Kerze sind intern, danach kann die Bewegung in Richtung der 1. Kerze gehen. In Abb. 3: Die 3. Kerze ist ein Pinbar (mit einer langen Nase, wie Pinocchio), nachdem sie sich normalerweise in Richtung des kurzen Schattens bewegt.

Bei Abb.4: Ich sehe, dass die 21. Kerze ein Hammer ist (obwohl der Hammergriff kurz ist), nach dem Hammer gibt es normalerweise eine Bewegung entgegengesetzt zum Griff. In Abb. 5 sehe ich nach der 71. Kerze vier Innenkerzen; danach sollte es eine Bewegung in Richtung der 71. Kerze geben, aber hier hat der Markt aus irgendeinem Grund beschlossen, nach oben zu gehen.


Danke, das sind genug Informationen. Ich möchte Sie nicht länger langweilen.

 
Aleksey Ivanov:

Ich werde darüber nachdenken, man kann nicht alles auf einmal verdauen. Es ist nur so, dass ich immer meiner eigenen Logik folge, vielleicht fallen Fahrräder bei der Saat aus. Dafür ist die Diskussion ja da.

Ich frage mich, wie Sie reagieren würden, wenn sich Wirtschaftswissenschaftler oder - noch schlimmer - Händler an der Kontrolle von Atomreaktoren beteiligen würden.

Die Folgen betreffen hier nur die Taschen, aber die Grundaussage ist die gleiche.

Setzen Sie R. Das ist heute der Standard in der Statistik, und es gibt alles für mathematische Modelle im Handel. Es gibt Code in riesigen Mengen, der Code MUSS von Links zum Algorithmus begleitet werden, es gibt akademische Literatur, Fachzeitschriften, Periodika - im Allgemeinen ist alles intelligent mit einer großen Suche.

1. Wenn Sie sich für Statistik interessieren, können Sie ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCH-Modelle finden, von denen es über hundert gibt.

2. Wenn Sie sich für die Klassifizierung interessieren, sollten Sie Rattle einsetzen, das keinerlei Vorbereitung erfordert, sondern Ihnen einen systematischen Überblick über die Klassifizierung gibt, d. h. Vorbereitung der Eingabedaten (Datamining), Modelle (es gibt 6 davon) und Bewertung der Klassifizierungsergebnisse. Um es einfacher zu machen, kann ich meinen Artikel empfehlen, der ein Auszug aus der Dokumentation ist, aber an Forex gebunden ist.


In beiden Richtungen gibt es keinen Gral. In beiden Richtungen gibt es gelöste Probleme, die weitere ungelöste Probleme aufgeworfen haben.

 
СанСаныч Фоменко:

Ich frage mich, wie Sie reagieren würden, wenn sich Wirtschaftswissenschaftler oder - noch schlimmer - Händler an der Kontrolle von Atomreaktoren beteiligen würden.

Die Folgen betreffen hier nur die Taschen, aber die Grundaussage ist die gleiche.

Setzen Sie R. Das ist heute der Standard in der Statistik, und es gibt alles für mathematische Modelle im Handel. Es gibt Code in riesigen Mengen, der Code MUSS von Links zum Algorithmus begleitet werden, es gibt akademische Literatur, Fachzeitschriften, Periodika - im Allgemeinen ist alles intelligent mit einer großen Suche.

1. Wenn Sie sich für Statistik interessieren, können Sie ARMA-ARIMA-AFRIMA-ARCH-GARCH-Modelle finden, von denen es über hundert gibt.

2. Wenn Sie sich für die Klassifizierung interessieren, sollten Sie Rattle einsetzen, das keinerlei Vorbereitung erfordert, sondern Ihnen einen systematischen Überblick über die Klassifizierung gibt, d. h. Vorbereitung der Eingabedaten (Datamining), Modelle (es gibt 6 davon) und Bewertung der Klassifizierungsergebnisse. Um es einfacher zu machen, kann ich meinen Artikel empfehlen, der ein Auszug aus der Dokumentation ist, aber an Forex gebunden ist.


In beiden Richtungen gibt es keinen Gral. In beiden Richtungen gibt es gelöste Probleme, die noch mehr ungelöste Probleme aufgeworfen haben.

Vor langer Zeit wurde ich zu R eingeladen (damals, 2007, riet mir der Administrator von investor_ru, als ich mir Prognose-"Fahrräder" ausdachte, wie Modifikationen von ARIMA). Werden Sie mich über R unterrichten, wenn ich mich schließlich dazu entschließe?

Übrigens, ist es möglich, in einer exeq-Datei mql4-5 die Verarbeitung von in R erstellten Daten einzubeziehen, und wenn ja, wie schwierig ist das?

Übrigens, was die Reaktoren betrifft: Sie werden jetzt von ungebildeten Managern und ihren Mätressen geleitet. Übrigens leben wir auf einem Vulkan. Unsere Wirtschaft wird ein zweites Tschernobyl nicht überleben.
 
СанСаныч Фоменко:



In beiden Richtungen gibt es keinen Gral.

Warum also bringen Sie diesen Schwachsinn in alle normalen Themen ein?
 
Aleksey Ivanov:

Sie haben mich schon lange zu R gerufen (schon 2007 riet mir der Admin von investor_ru dazu, als ich mir dort Prognose-"Fahrräder" ausdachte, wie ARIMA-Modifikationen). Werden Sie mich über R unterrichten, wenn ich mich schließlich dazu entschließe?

Übrigens, kann man die Verarbeitung der in R erzeugten Daten in eine exeC-Datei mql4-5 packen und wenn ja, wie schwierig wäre das.


Wenn möglich. Ich habe sehr begrenzte Kenntnisse durch meine Bedürfnisse. Das Hauptproblem liegt nicht bei R, das für unsere Bedürfnisse in einer Stunde beherrscht wird, sondern beim Inhalt der Pakete, die die mathematischen Methoden implementieren.


Es gibt eine DLL für die Kommunikation zwischen dem Terminal und R. Es funktioniert ohne Probleme. Primitiv, aber schnell - alles läuft über den Speicher. Es gibt einen Debugger für die Kommunikation zwischen Terminal und R.

Nimmt Excel-Dateien an. Sie können Ihre Clustering-Ideen noch am selben Tag testen, an dem Sie R bei Ihnen installieren.

Die funktionale Trennung im Betrieb ist offensichtlich:

  • MT - Handelsfunktionen + Geldverwaltung
  • R - Modelle

MT wird in der Entwicklung überhaupt nicht benötigt: R ist ein Paradies für Entwickler - haufenweise Modelle + wunderbare Grafiken