mytarmailS #: Lo que estás haciendo en los puntos 3 y 4 es una especie de intento propio y no muy bueno de resolver el problema de la optimización de una función objetivo ruidosa.
Usted está tratando de encontrar no un único conjunto de parámetros, pero algunos cluster / cluster de conjuntos cercanos de parámetros.
Creo que deberías leer sobre optimización de funciones ruidosas, quizás encuentres algo útil.
Yo leería algo práctico: cómo encontrar patrones de mercado (de la práctica algo-traders).
Какой алгоритм лучше всего подходит для нахождения локальных экстремумов. Алгоритмов для решения задач поиска локалов в общем случае мне не известно. то разочарую - алгоритмов не существует для решения задач поиска локальных экстремумов в общем виде
Crear un montón de historias scalping. Y en ellos para identificar las vulnerabilidades de la ST. Ahora no hay estúpidamente suficiente longitud de la historia para tales comprobaciones. Por lo tanto, se necesita una generación adecuada.
Hasta ahora no hemos podido hacerlo con los medios del Ministerio de Defensa.
fxsaber #: es encontrar una solución para que podamos .
Las herramientas de IoT aún no han sido capaces de hacerlo sobre la marcha.
Es deseable tener más información inicial sobre el TS, de lo contrario obtenemos una búsqueda de incógnitas con aproximadamente estas dimensiones de datos
[1000][6930269], lo que no es muy rápido.
al menos el tiempo medio de mantenimiento de una operación, o el número medio de ticks entre la apertura y el cierre para limitar el área de búsqueda
si alguna otra pieza de la historia pasada se analiza antes del comercio, que debe ser incluido también
Es deseable tener más información inicial sobre el CT, de lo contrario resulta ser una búsqueda de algo desconocido con aproximadamente estas dimensiones de datos
[1000][6930269]
al menos tiempo medio de mantenimiento de la operación, o número medio de ticks
En las pantallas de TesterDashboard los números azules son: beneficio en pips, número de operaciones, PF, beneficio medio por operación.
No se trata del TS. Aquí tenemos un patrón en el TSVR. Empezamos a generarlo, pero no está ahí. Probablemente, no es muy bueno para el MO.
¿Quizás deberíamos intentar resolver el problema de la generación de nuevos datos a través de la aproximación?
Tomar una ventana y tratar de describir en ella una serie numérica con diferente precisión, mientras que este enfoque permitirá guardar la dinámica del movimiento de los precios globalmente, incluyendo las fluctuaciones diarias.
Y, será suficiente guardar la historia en forma de coeficientes de aproximación.
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Lo que estás haciendo en los puntos 3 y 4 es una especie de intento propio y no muy bueno de resolver el problema de la optimización de una función objetivo ruidosa.
Yo leería algo práctico: cómo encontrar patrones de mercado (de la práctica algo-traders).
ZY Usted participó en esta buena discusión.
Yo leería algo práctico: cómo encontrar patrones de mercado (de operadores de algo en activo).
Intenta escribir un EA.
Ya se ve bastante bien.
pero un ángulo de 45 grados indica una dirección de movimiento igualmente probable: hacia arriba o hacia abajo.
Así que la probabilidad de compra/venta es la misma, 50/50.
Supongo que el objetivo en su investigación debe ser una línea que va hacia arriba y hacia abajo.
pero
tal vez estoy muy equivocado
el objetivo de su investigación
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fxsaber, 2023.08.19 10:36 am
Crear un montón de historias scalping. Y en ellos para identificar las vulnerabilidades de la ST. Ahora no hay estúpidamente suficiente longitud de la historia para tales comprobaciones. Por lo tanto, se necesita una generación adecuada.
Hasta ahora no hemos podido hacerlo con los medios del Ministerio de Defensa.
es encontrar una solución para que podamos .
Las herramientas de IoT aún no han sido capaces de hacerlo sobre la marcha.
Es deseable tener más información inicial sobre el TS, de lo contrario obtenemos una búsqueda de incógnitas con aproximadamente estas dimensiones de datos
[1000][6930269], lo que no es muy rápido.
al menos el tiempo medio de mantenimiento de una operación, o el número medio de ticks entre la apertura y el cierre para limitar el área de búsqueda
si alguna otra pieza de la historia pasada se analiza antes del comercio, que debe ser incluido también
y no tengo un supercompukter a mano todavía :)
Es deseable tener más información inicial sobre el CT, de lo contrario resulta ser una búsqueda de algo desconocido con aproximadamente estas dimensiones de datos
[1000][6930269]
al menos tiempo medio de mantenimiento de la operación, o número medio de ticks
En las pantallas de TesterDashboard los números azules son: beneficio en pips, número de operaciones, PF, beneficio medio por operación.
No se trata del TS. Aquí tenemos un patrón en el TSVR. Empezamos a generarlo, pero no está ahí. Probablemente, no es muy bueno para el MO.
En las capturas de pantalla de TesterDashboard números azules: beneficio en pips, número de operaciones, PF, beneficio medio por operación.
No se trata de la TS. Hay un patrón en el CEVR. Empezamos a generarlo, pero no está ahí. Probablemente, no es muy bueno para el MO.
Su TS no está buscando todos los patrones que puedan existir. Es por eso que usted tiene que coincidir con él
De lo contrario a través de otro enfoque, pero será largo en los ticks y más tarde )Ahora hay cierta interconectividad dentro de las cadenas, 100 ticks de largo
si coincide con la vida media de las posiciones TC, debería funcionar, en teoría.
https://disk.yandex.ru/d/PnU3K-tUgmu-oA
dependencia con la duración de 1000 ticks
https://disk.yandex.ru/d/6F8FdUGthpnk3A
luego intentaré entender el planteamiento y hacer pruebas, pero he conseguido acelerar los cálculos.
Puede que no ahorre memoria en las secuencias, pero es rápido :)
Y con una longitud de 5k, además de eso
https://disk.yandex.ru/d/1ypCrzYKk82XdA
¿Quizás deberíamos intentar resolver el problema de la generación de nuevos datos a través de la aproximación?
Tomar una ventana y tratar de describir en ella una serie numérica con diferente precisión, mientras que este enfoque permitirá guardar la dinámica del movimiento de los precios globalmente, incluyendo las fluctuaciones diarias.
Y, será suficiente guardar la historia en forma de coeficientes de aproximación.
Tu TC no busca todos los patrones que puedan existir. Por eso tienes que hacerlo coincidir
Entonces nos enfrentamos al problema del "huevo y la gallina":
Todos estos desarrolladores están lejos del trading. En lugar de Promedio debería ser Mediana.