Motifs répétitifs et autres motifs
Recherche d'autres modèles : construire des canaux de prix et mesurer leur largeur le long de l'axe des prix. La largeur est indiquée par une flèche noire. Comparez la largeur des 4 canaux (deux verts et deux rouges) - la largeur est la même ! Alors, partisans du marché efficient, qu'en pensez-vous ? Est-ce un accident ou une régularité ? Les partisans des réseaux neuronaux : le réseau pourrait-il trouver ces modèles par lui-même ?
Recherche d'autres modèles : construire des canaux de prix et mesurer leur largeur le long de l'axe des prix. La largeur est indiquée par une flèche noire. Comparez la largeur des 4 canaux (deux verts et deux rouges) - la largeur est la même ! Alors, partisans du marché efficient, qu'en pensez-vous ? Est-ce un accident ou une régularité ? Les partisans des réseaux neuronaux : le réseau pourrait-il trouver ces modèles par lui-même ?
Il y a beaucoup de "modèles" à trouver dans l'histoire. Le problème est que vous ne pouvez déterminer la similitude avec quelque chose qu'après avoir dessiné l'ensemble du motif. Mais elle devient alors inutile, car dès le moment où elle est dessinée, elle est devenue une propriété des données historiques. Comment déterminer quel sera le prochain motif, après le dernier identifié ? Par exemple, si l'on regarde la partie gauche du graphique, où les motifs n'ont pas encore été colorés, nous ne pouvons pas définir où la croissance ou le déclin s'arrêtera, c'est-à-dire où la ligne entre le rouge et le vert devrait passer, car les motifs qui s'y trouvent ne sont pas similaires à leurs congénères de droite et nous ne pouvons pas y voir de "motifs". Il s'avère qu'il existe des pseudo-régularités dans la partie droite, c'est-à-dire que les courbes se sont avérées plus ou moins similaires les unes aux autres au hasard.
Il y a beaucoup de "modèles" à trouver dans l'histoire. Le problème est que vous ne pouvez identifier les similitudes avec quelque chose qu'une fois que le modèle entier a été dessiné. Mais elle devient alors inutile, car dès le moment où elle est dessinée, elle est devenue une propriété des données historiques. Comment déterminer quel sera le prochain motif, après le dernier identifié ? Par exemple, si l'on regarde la partie gauche du graphique, où les motifs n'ont pas encore été colorés, nous ne pouvons pas définir où la croissance ou le déclin s'arrêtera, c'est-à-dire où la ligne entre le rouge et le vert devrait passer, car les motifs qui s'y trouvent ne sont pas similaires à leurs congénères de droite et nous ne pouvons pas y voir de "motifs". Il s'avère qu'il existe des pseudo-régularités dans la partie droite, c'est-à-dire que les courbes se sont avérées plus ou moins similaires les unes aux autres au hasard.
Faisons une expérience simple. La dernière tendance rouge n'est pas encore terminée. Je vais dire qu'il va répéter le premier modèle rouge. A savoir, je m'attends à un repli de la borne inférieure vers la borne supérieure, dans la fourchette de 1,300, comme le montre le zigzag noir dans l'image ci-dessous. Veuillez montrer votre prédiction au net.
Si tu retournes le dernier rouge, tu peux aussi voir le motif.
J'ai longtemps réfléchi à la manière d'apprendre au réseau à reconnaître des motifs, la chose la plus logique à laquelle j'ai pensé était de créer des copies étirées verticalement et horizontalement, puis de les comparer avec le réseau.
Si tu retournes le dernier rouge, tu peux aussi voir le motif.
J'ai longtemps réfléchi à la façon d'apprendre au réseau à reconnaître des motifs, la chose la plus logique à laquelle j'ai pensé était de créer des copies étirées le long de la verticale et de l'horizontale, puis de les comparer avec le réseau.
Très intéressant ! Le dernier motif rouge inversé est très similaire au premier motif vert. Attendez-vous à un changement de tendance.
joo:
Известно, что сеть, обученная на данных, специально искусственно зашумлённых, справляется с новыми данными (уже без искусственно наложенного шума) гораздо лучше. Так может быть стоит "шуметь" и портить примеры?
с возвращением. :)
Nah, je ne suis pas encore retourné aux filets. Il existe un modèle répétitif à l'intérieur d'un canal de tendance. Avant le forex, j'ai utilisé ce modèle dans le trading manuel sur le marché boursier. Mais ensuite, je me suis intéressé à l'automatisation et aux filets. Pour reconnaître ce modèle, les filets ne sont d'aucune utilité. Le motif est très tordu. Vous devez être capable d'identifier les points clés, dont je parlerai plus tard.
........To reconnait ce schéma, les filets ne sont d'aucune aide. Le motif est très déformé. ..........
Voici mes observations lorsque je travaille avec des canaux (cela a fonctionné sur le marché boursier, cela devrait fonctionner sur le marché des changes) :
- Le point de rupture du canal précédent devient généralement le point médian du nouveau canal.
- Le sommet de la tendance précédente devient la première tangente du nouveau canal.
- La largeur du nouveau canal est généralement égale à la largeur du canal précédent, mais pas toujours.
- A partir des conditions préalables 1, 2 et 3, nous pouvons tracer le nouveau canal avant même qu'il ne se soit formé. Cela nous donnera les points d'entrée et de sortie prévus.
- Le canal dure généralement jusqu'à ce que le prix touche 3 fois l'une de ses frontières. Seuls les touchers entre lesquels le prix atteint le milieu du canal sont pris en compte. Après 3 touchers de la même frontière, nous nous attendons à une tendance opposée ou plate. Parfois, lors de la rupture de l'ancien canal, un nouveau canal peut se former dans la direction de l'ancienne tendance, généralement parallèle à l'ancien canal.
- Lorsqu'une tendance se termine, le prix sort souvent du canal dans la direction de la tendance.
- Il est préférable de trader sur la réflexion de la frontière dans le sens de la tendance (la deuxième tangente de la frontière de la tendance à la baisse, la deuxième ou troisième tangente de la frontière supérieure de la tendance à la baisse). D'autres stratégies sont également possibles.
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Ce n'est pas la première fois que je vois des schémas récurrents, non pas de l'histoire profonde, mais du passé bref. Voici un exemple :
Remarquez à quel point les motifs verts sont similaires, alors que la différence de temps entre eux n'est que d'une semaine et demie. Les deux modèles de tendance haussière verte ont fini par être des modèles de tendance baissière. Nous aurions pu détecter à l'œil la similitude des motifs verts et ouvrir une position courte à la fin du deuxième motif vert. Question : comment faire pour que cela soit automatique ? J'ai déjà essayé un filet de probabilité. Le problème de ce réseau est qu'il est très sensible aux distorsions du modèle. Par exemple, deux motifs rouges semblent identiques à l'œil nu, mais le second est étalé presque deux fois plus longtemps que le premier. Le mouvement le long de l'axe des prix est également différent en amplitude. Si nous essayons de prendre les sommets en zigzag, un motif aura plus de sommets que l'autre et le filet sera bloqué. Des idées ?