Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3247
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Sólo digo que así es como puedes verte tú también.
No vi una metodología, sólo un gráfico.
No vi ninguna metodología, sólo un gráfico.
matriz de correlacion entre las filas de atributos dados, luego se seleccionan las filas mas correlacionadas, se construye un grafico de n precios de cierre para cada fila para ver como fue en el futuro, se toman estadisticas de todas las filas, como fue en el futuro en promedio, se filtran todos los patrones de acuerdo a estas estadisticas, se seleccionan los mejores.
se guarda la referencia del patrón, en el probador se busca la correlación de los valores actuales con la referencia, se abren operaciones según la lógica seleccionada.hasta ahora no he podido superar los resultados de MO
No entiendo que tiene que ver la correlación? Creo que basta con tomar una cadena desde cero y observar su comportamiento a lo largo del intervalo de minado.
¡Bien hecho! Resulta que ya no es MO, sino una completa exageración sin ningún atisbo de blackbox. Me gusta.
¿La longitud de la cadena? A juzgar por la animación - la longitud es de cuatro de los 10 valores posibles.
No entiendo qué tiene que ver la correlación. Parece que basta con tomar una cadena desde cero y ver su comportamiento en el futuro.
ese ejemplo del probador tenía una longitud de 9 (incrementos de diferentes periodos).
diferentes periodos en un array 1D, apilados en una curva, te permiten meter diferentes signos en una secuencia, lo que te permite buscar un patrón a través de la correlación, no del MO.
Estoy probando con diferentes, todavía no tengo suficiente velocidad de rayo para contar todo muy rápido, intentaré acelerarlo más
En el optimizador puedes coger uno, luego otro... y competir así. Pero lo hago en python y calcular la correlación para todos los pares posibles a la vez, y luego elegir entre eso.
Lo más importante aquí es la velocidaddiferentes periodos en una matriz 1D, añadidos en una curva, permiten meter diferentes características en una secuencia, lo que permite buscar un patrón a través de la correlación
No lo entiendo.
Estoy probando diferentes, todavía no es lo suficientemente rápido para contar todo muy rápido, intentaré acelerarlo un poco más.
No lo entendí.
Digamos que hay varios indicadores, puedes escribir sus valores en 1d array secuencialmente. Y comparar con otros similares a través de la correlación.
Digamos que hay varios indicadores, puedes escribir sus valores en 1d array secuencialmente. Y compararlos con otros similares a través de la correlación.
Entonces es necesario llevar los indicadores a algunos loros uniformes. Incluso si el indicador es el incremento a intervalos diferentes, de lo contrario la correlación será extraño.
Yo mismo movería una ventana en un 1d-array y mirar el número de muestras a través de cualquier signo de "similitud". Más precisamente, ni siquiera el número, pero el total de "beneficio" de tales lugares (entrar por patrón, salir en n horas).
Sólo el número de muestras encontradas en la animación es confuso: varios centenares. En cuatro años, sólo hay 4*365*5/7*24~25000 muestras. Encontrar 500 muestras entre 25K es o bien un patrón muy aproximado (o un signo de similitud) o algún tipo de repetibilidad fuera de escala (con una hipótesis de regularidad).
Entonces es necesario llevar los indicadores a unos loros uniformes. Incluso si el incremento a intervalos diferentes sirve como un indicador, de lo contrario la correlación será extraño.
Yo mismo movería una ventana en un 1d-array y mirar el número de muestras a través de cualquier signo de "similitud". Más precisamente, ni siquiera el número, pero el total de "beneficio" de tales lugares (entrada por patrón, salida - en n horas).
Sólo el número de muestras encontradas en la animación es confuso: varios cientos. En cuatro años sólo hay 365*5/7*24~6000 muestras. Entre 6000 para encontrar 500 muestras es un patrón muy áspero (o un signo de similitud) o algún patrón fuera de la escala.
allí en el bucle para cada muestra la correlación con los demás se rellena utilizando la matriz ya calculado, por lo que es un montón de
allí en el bucle para cada ejemplo la correlación con los demás se rellena con la matriz ya calculada, por lo que hay un montón de
25K correlaciones para cada ejemplo. Sería interesante ver la distribución de la correlación de -1 a +1.