De la teoría a la práctica - página 337
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Aun así, los intervalos de tiempo real sonhttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221,
De hecho, 0 significa que la marca de tiempo, en segundos, no ha cambiado y la cotización sí. (Obviamente, esto es redondear a 0 el tiempo de una cotización recibida en más de 1 segundo).
Y como estoy trabajando con una discreción = 1 seg, esos 0 se llevaron a 1 y se obtuvo una distribución logarítmica discreta, que no es correcta.
PS
Y de nuevo, ¿qué - soy increíblemente afortunado con el flujo de la cita y sin querer, pensando que estoy haciendo una buena acción, la distorsioné tanto que no tengo ningún trato? ¿Es eso?
Sigo preguntándome qué harás en intervalos tan cortos... Supongamos que obtienes un resultado satisfactorio, pero utiliza ticks en un segundo. ¿Y luego qué? Piensa en cómo se puede aplicar en el comercio real con 1-3 operaciones al día.... ¿Por qué necesitamos tantos datos de garrapatas? ????
¡¡¡¡Siempre es interesante ver a los "estadistas" sobre exactamente!!!! Ahora te llamaré "ESTADISTA" Son personas que ven una cotización como una serie temporal no estacionaria y nada más. Que utilizan palabras como "distribución", "dispersión" o "ley de Markov" o "no ley de Markov" como dicen los expertos en la materia.
¡¡¡¡¡Ahora eres STATISTICS!!!!! :-)
¡Misha! ¡Eres nuestro querido hombre! ¡Toda esta basura con flujos de Erlang está escrita para ti! Convertir el PA inicial en flujo Erlang de 150º orden - obtener el análogo M15 de los precios. Toma sus rendimientos y los introduce en una red neuronal. TODO.
Así que vamos a resolver lo que es un precio análogo??? En qué se diferencian de los 15 minutos normales. Y explicar qué son las devoluciones, porque todo el mundo habla de ello pero yo no entiendo el significado de la palabra...... para ser sincero...????
¡Misha! ¡Eres nuestro querido hombre! ¡Toda esta basura con flujos de Erlang está escrita para ti! Convertir el PA inicial en flujo Erlang de 150º orden - obtener el análogo M15 de los precios. Coge sus devoluciones y mételas en la red neuronal. TODO.
De hecho, me hago la misma pregunta que con Michael: ¿por qué todo esto? ¿Qué hacer con todo esto?
Los ticks son realmente necesarios, pero en las últimas decenas de segundos antes de entrar en la operación. Durante el tiempo de descanso, incluso durante 5-10 operaciones al día, no aportan nada a la información existente en el 1F. Y aunque aumente la precisión, su uso real no aporta nada - obtendrá +/- fracciones de un porcentaje de beneficio en una operación, y nada más.
Por cierto, en tu gráfico recién publicado ya se ve que se puede prescindir de los ticks, y de los Erlangs, y de muchos otros trucos - y no afectará a nada. No atraer a entidades innecesarias (c).
La diferencia entre el precio actual y el precio anterior. Esto debería producir una serie estacionaria en la que cualquier red neuronal, en general cualquiera con una sola entrada, predecirá el siguiente valor actual con una probabilidad muy alta.
Bueno, el retornado ya está atendido. Aunque no estoy seguro de que la serie sea estacionaria. Se normalizará, pero no será estacionaria y si la próxima se predice con alta precisión, entonces usted debe al menos trabajar en marcos de tiempo por hora para obtener ganancias y tener suficiente tiempo para construir un modelo. Por qué necesitas garrapatas entonces????
Y no te hagas ilusiones con los retornos. Es poco probable que sean tan buenos como dices. Demasiado fácil. A estas alturas todo el mundo sería millonario....
En realidad tengo la misma pregunta que Mikhail: ¿qué sentido tiene todo esto? ¿Qué hay que hacer con todo esto?
Los ticks son realmente necesarios, pero en las últimas decenas de segundos antes de entrar en la operación. Durante el tiempo de descanso, incluso durante 5-10 operaciones al día, no aportan nada a la información existente en el 1F. Y aunque aumente la precisión, su uso real no aporta nada: obtendrá +/- fracciones de un porcentaje de beneficio en una operación, y nada más.
Por cierto, en tu gráfico recién publicado ya se ve que se puede prescindir tanto de los ticks como de los Erlangs. No atraer a entidades innecesarias (c).
De acuerdo. ¡¡¡¡Tiene que haber un equilibrio en el mercado!!!! Entre la sencillez y la complejidad en la construcción del ST en su conjunto. He aquí un ejemplo con modelos: Un modelo demasiado simple no funcionará mucho tiempo y será aceptado como aleatorio. Demasiado complejo funcionará más tiempo pero peor. Por debajo del umbral de rentabilidad exigido. Debe elegir modelos que no sean demasiado grandes ni demasiado pequeños. Esta conclusión la he sacado de mi experiencia ....
Al entrenar un mismo archivo de entrenamiento obtengo varios modelos. Y no importa cuántos elija, siempre gana el que tiene el número medio de entradas y el tamaño del polinomio entre todos los modelos obtenidos. Como ejemplo:
1. 4 entradas, tamaño del polinomio pequeño
2. 5 entradas tamaño polinómico medio
3. 8 entradas de tamaño polinómico grande.
La comparación del tamaño del polinomio se produce naturalmente entre los modelos. Así que, por regla general, gana el modelo número 2, que tiene 5 entradas y un tamaño de polinomio medio. Por más que intenté conseguir modelos con más entradas (desde la teoría de que cuanto más paramétrico es el modelo, más inteligente es) por regla general todos se fundían en retroalimentaciones.
Una vez más, cometí un grave error: distorsioné mi flujo con un exponente y luego empecé a recoger los flujos correctos. Se corregirá.
ahí tienes...
Hace tiempo dije que la balanza salía.
Los únicos que necesitan usar las tics son los que se sientan en el lado del corredor y escriben el arbitraje HFT.
No puedes ganarlos, créeme.
La diferencia entre el precio actual y el precio anterior. Esto debería producir una serie estacionaria en la que cualquier red neuronal, generalmente cualquiera con una sola entrada, predecirá la siguiente probabilidad más alta del valor actual.
De acuerdo. ¡¡¡¡Tiene que haber un equilibrio en el mercado!!!! Entre la sencillez y la complejidad en la construcción del TS en su conjunto. Permítanme darles un ejemplo con modelos: un modelo demasiado simple no funcionará mucho tiempo y será aceptado como aleatorio. Demasiado complejo funcionará más tiempo pero peor. Por debajo del umbral de rentabilidad exigido. Debes elegir modelos que no sean demasiado grandes ni demasiado pequeños. Esta conclusión la he sacado de mi experiencia ....
Al entrenar un mismo archivo de entrenamiento obtengo varios modelos. Y no importa cuántos elija, siempre gana el que tiene el número medio de entradas y el tamaño polinómico entre los modelos obtenidos. Como ejemplo:
1. 4 entradas, tamaño del polinomio pequeño
2. 5 entradas tamaño polinómico medio
3. 8 entradas de tamaño polinómico grande.
La comparación del tamaño del polinomio se produce naturalmente entre los modelos. Así que, por regla general, gana el modelo número 2, que tiene 5 entradas y un tamaño de polinomio medio. He intentado conseguir modelos con más entradas (desde la teoría un modelo más paramétrico es más inteligente) por regla general todos se fundieron en retroalimentación.
Sí, algo así debería ser el caso. Una vez estuve en un seminario en el instituto Keldysh, donde se discutían modelos matemáticos de sistemas complejos. Brevemente:
Modelo simple - describe mal.
Complejidad media - mucho mejor,
Alta complejidad - se vuelve inestable o no da ninguna ganancia significativa.
Es decir, para los modelos de procesos existe una complejidad óptima y un límite de complejidad que no se debe superar.
Volviendo a los hechos - ¿por qué Doc en su basura de garrapatas con intervalos de tiempo = Gamma+Koshi obtiene 0 y mi flujo de segundo orden cristalino desenfrenadamente feliz? Después de todo, ¡¡¡esta es la clave, señores!!! Y tú tratas de tirarlo al barro.
¿Quieres que adivine?
En las cavilaciones y búsquedas teóricas se olvida la física del proceso y se dicen "matices". Para hacer un análisis fiable de los ticks con el DDE hay que responder primero a las preguntas qué son los ticks, cómo y en qué consisten (modelo de proceso mínimo), qué contamos, por qué, qué es el DDE, en qué modo funciona, hay pérdida de datos, cómo elegimos los intervalos de tiempo y por qué. Hay mucho más. Cómo comprobar los resultados intermedios no es posible por alguna razón...
su "flujo cristalino" es un análogo cercano de s2 s3 s15. ¿Qué quieres obtener? Algún tipo de indicador fractal o algo así... cómo de autosimilares son los diferentes marcos.
Para que un hilo bastante curioso adquiera buenos modales, se necesita una introducción clara: qué hacemos, en base a qué, por qué y para qué. Hasta ahora, lo más útil son las críticas y las referencias raras.
Hasta ahora, el mayor beneficio es sólo la crítica que se responde inadecuadamente y la referencia ocasional.
Las críticas aquí no tienen sentido. Están locos).
Creo que ahora me callaré. Cansado de ello, lo confieso.