L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 132
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Che altro si può dire? State aspettando i risultati?
Cosa posso dire? Se non ho mai lavorato con una rete convoluzionale. Io non sono te sanych....
Posso solo dire che è interessante...
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Youri Tarshecki dove è sparito il tuo post?
Perché è necessario? Se un modello ha un'analogia nella storia, allora dovrebbe corrispondere ad essa in termini di durata. Almeno io cercavo sezioni proporzionate quando ho fatto una ricerca di modelli.
Mi sto abituando a questo concetto, dal modello attuale "B" nella storia cerchiamo un modello simile ad "A". Usando l'algoritmo dtw cerchiamo la somiglianza...
La parte triste è che non sappiamo quali dimensioni "B" e "A" potrebbero finire per essere e questo causa un sacco di mal di testa,
Avete bisogno non solo della ricerca stessa ma anche di espandere/restringere dinamicamente questi modelli...
Se qualcuno ha qualche idea su come rendere questa ricerca il più efficace possibile, sarei molto interessato a sentirla...
La cosa triste è che non sappiamo quale dimensione "B" o "A" finirà nella ricerca. e c'è un sacco di mal di testa a causa di questo,
Se qualcuno ha qualche suggerimento su come rendere questa ricerca il più efficiente possibile, mi piacerebbe sentirlo...
Quindi non c'è una dimensione qui, c'è un modello e bisogna cercare un modello.
Personalmente, uso i rapporti e la sequenza di estremi per questo scopo.
Anche se io uso anche la durata di un evento, ma non nel senso unico, ma al contrario, nel senso medio. Cioè, se la durata è più lunga della media, aumento la probabilità di accadimento e viceversa.
Ma è per così dire imparare dai modelli più vicini, non cercare nella storia.
Quindi, non c'è una dimensione qui, c'è un modello e dovremmo cercare un modello.
Come no? Non capisco il tuo punto di vista...
Le dimensioni ci sono, ma le otteniamo solo quando troviamo i modelli "A" e "B" e se prendiamo l'immagine sopra come esempio, risulta che "B" consiste di, diciamo, 13 candele e "A" consiste di 53 candele.
Come no? Non capisco il tuo punto di vista...
Le dimensioni ci sono, ma le otterremo solo quando troveremo i modelli "A" e "B" e se prendiamo l'immagine sopra come esempio, risulterà che "B" consiste di, diciamo, 13 candele e "A" consiste di 53 candele.
Ecco perché mi limito a correggere la volatilità. Una maggiore volatilità significa una maggiore aspettativa della media. E viceversa.
Ma il modello stesso è una certa sequenza di estremi (come lo percepisco io). Questo è se per dirla in poche parole.
Ho sperimentato molto con queste sequenze nel mio tempo e ho concluso che solo le leggi più semplici funzionano, ma dobbiamo considerare i livelli e la durata dell'esistenza dei livelli, la volatilità e la correlazione allo stesso tempo. Poi qualcosa inizia a funzionare.
Nel tuo esempio, anche se impari in modo affidabile a identificare questi pattern, il prezzo non andrà necessariamente nella direzione della linea tratteggiata, perché il pattern è troppo complesso (anche se è facile prenderlo)!
(gli ultimi due sono solo un divisore per due, non un estremo, si può semplicemente prendere qualche coefficiente invece -))
Dove vuoi arrivare, passeggero? Non vuoi provare, o a modo tuo. Sto lavorando al mio compito e sono interessato.
Chi ha provato? Io e i miei colleghi vogliamo addestrare una convoluzione NS. C'è una mappatura in corso. Speriamo.
Per questi scopi LSTM sarebbe più adatto.
Ecco perché faccio solo aggiustamenti per la volatilità. Una maggiore volatilità significa una maggiore aspettativa dalla media. E viceversa.
Ma il modello stesso è una certa sequenza di estremi (come lo percepisco io). Questo è se per dirla in poche parole.
Ho sperimentato molto con queste sequenze nel mio tempo e ho concluso che solo le leggi più semplici funzionano, ma dobbiamo considerare i livelli e la durata dell'esistenza dei livelli, la volatilità e la correlazione allo stesso tempo. Poi qualcosa inizia a funzionare.
Nel tuo esempio, anche se impari in modo affidabile a identificare questi pattern, il prezzo non andrà necessariamente nella direzione della linea tratteggiata, perché il pattern è troppo complesso (anche se è facile prenderlo)!
(gli ultimi due sono solo una divisione per due, non un estremo, si può semplicemente prendere qualche coefficiente invece -))
Capisco il tuo punto di vista.... ma tutto il tuo modello è facilmente rotto per esempio da qualche onda casuale a zig-zag dentro una qualsiasi delle onde 1...5, l'occhio umano la ignorerà, anche il dtw e così salverà l'immagine, ma il tuo algoritmo farà immediatamente qualcos'altro fuori dalla "testa e spalle"...
p.s. Sto già lentamente rinunciando a dtw perché non è all'altezza delle mie aspettative
ma il tuo algoritmo farà subito qualcos'altro con "testa e spalle"...
Questo era il "pathos" del mio post. -) Siamo noi umani che vediamo alcuni simboli e segni. Ma se li formalizziamo in semplici regole, sono
1. Per la maggior parte scompariranno nella nostra percezione come modelli riconoscibili.
2. Si scoprirà che anche se possiamo rilevarli più o meno accuratamente, non servirà assolutamente a nulla, perché i modelli complessi non funzionano come la gente si aspetta. Credere nei modelli è un fenomeno della psicologia umana. Uno dei miti del mercato.
Questo, a proposito, non elimina il problema di trovare proprietà specifiche del grafico su una particolare sezione in generale - Per esempio, può essere utile per l'ottimizzazione in un salto-forza.
La credenza nei modelli è un fenomeno della psicologia umana. Uno dei miti del mercato.
L'indicatore standard "Bill Williams' Fractals" in MT è anche una ricerca di un certo pattern, e senza dtw, solo per barre. Funzionava molto bene una volta, finché non è stato perso a causa della sua popolarità (su alcuni simboli su D1 può ancora essere usato, il profitto è minimo, però).
Ma la strategia di trading con questo indicatore è più complicata di "comprare/vendere su 1 barra". Utilizza pending, tp e sl, quindi oltre a cercare i pattern dobbiamo cercare le strategie di trading a cui sono applicabili.