Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 940

 
Aleksey Vyazmikin:

Es decir, el cambio independientemente de la historia, es decir, ¿el primer trimestre de 2016 no es como el primer trimestre de 2017?

Y los fractales, por lo que tengo casi un sistema fractal para medir las fluctuaciones de precios en el rango de 1 hora, 4 horas, 1 día, 1 semana, 1 mes. Se calcula la escala de fluctuación prevista y se mira dónde está el precio en este momento (a qué nivel).

no es fractal))

es que cada trimestre los patrones cambian, a veces dramáticamente

es decir, hay una alta probabilidad de que el sistema se rompa en las juntas
 
Maxim Dmitrievsky:

no es fractal ))

Es que cada nuevo trimestre los patrones cambian, a veces drásticamente

Cómo no fractal, el TF pequeño según mi sistema es similar al grande, o viceversa como quieras, es un fractal. Pero la frecuencia de la similitud no se conoce porque está definida por la función.

 
Maxim Dmitrievsky:


es decir, hay una alta probabilidad de que el sistema se rompa en los cruces

Ya veo, pero fundamentalmente debería funcionar :) Probablemente el trimestre es un movimiento de tendencia y cuando este movimiento cambia el sistema se rompe...

 
Aleksey Vyazmikin:

Ya veo, pero fundamentalmente debería funcionar :) Probablemente el trimestre es un movimiento de tendencia y cuando este movimiento cambia el sistema se rompe...

Razones fundamentales: vencimientos, etc. Los anuarios son informes por regla general.

Donde hay dinero cambiando de manos siempre hay un cambio de coyuntura

Me gustaría jugar con la búsqueda de ciclos, buscar en Google. Para saber cuándo entrenar correctamente, a partir de qué fechas y a qué

La razón principal de la ausencia de patrones estacionarios es el cambio constante de la capitalización y los flujos de capital. Los grandes capitales se mueven poco y lentamente.

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Alguien ha podido conseguir un error de 0,2 o 0,3 en el oscilador? El mínimo está en torno a 0,45. Además, a menudo funciona en OOS.

Pero la diferencia de 2-2,5 veces con trayne es un poco molesta.

No puedo averiguar cuándo terminar el desarrollo y comenzar en la práctica))


En los artículos de Vladimir
 
elibrarius:
En los artículos de Vladimir

¿Qué arquitectura? ¿Puede darme un enlace?

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Qué arquitectura? ¿Puede darme un enlace?

Tanto en Darch como en Elm - https://www.mql5.com/ru/users/vlad1949/publications - a partir del 4º artículo los resultados con Acc alrededor del 70% y superiores.
Bueno, lo has leído todo...
Vladimir Perervenko
Vladimir Perervenko
  • www.mql5.com
Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с... Глубокие нейросети (Часть VI). Ансамбль...
 
Maxim Dmitrievsky:

razones fundamentales: fechas de caducidad y similares. Los informes anuales, por regla general.

Donde hay una transferencia de dinero, siempre hay un cambio de coyuntura.

Me gustaría jugar con la búsqueda de ciclos, buscar en Google. Para saber cuándo entrenar correctamente, a partir de qué fechas y a qué

La razón principal de la ausencia de patrones estacionarios es el cambio constante de la capitalización y los flujos de capital. Los grandes capitales se mueven poco y lentamente.

Así que hay que aumentar la cantidad de datos para buscar esos ciclos, y hay que tomar muestras de 2-3 años en lugar de un año y añadir números de meses...

 
elibrarius:
Tanto en Darch como en Elm - https://www.mql5.com/ru/users/vlad1949/publications - a partir del 4º artículo los resultados en Acc son del 70% y superiores.
Bueno, todos lo leyeron...

no está mal:

Sí, he leído pero en diagonal, ya que no quiero usar la R, no tan deportiva )

 
Aleksey Vyazmikin:

Entonces resulta que hay que aumentar la cantidad de datos para buscar esos ciclos, y no hacer la muestra de un año, sino de 2-3 años, y añadir números de meses...

No estoy seguro, no hay mucha información al respecto.

Pero resulta que, por ejemplo, si para el último trimestre del año taladro un modelo, funciona bien durante todo el año, y luego se bloquea

algo así...

si es a corto plazo, funciona durante unos 3 meses, y luego se rompe... es decir, de nuevo entramos en un ciclo, pero trimestral