L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1755
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
cosa guardi sulle tendenze locali, sono diverse nel tempo, come fai a graduare, almeno la logica come? Certo che lo è. La risposta è nel test su tutti i simboli da 70 a 20 tickwise )))) e se il profitto nel 90% della serie ))))) Anche se la probabilità di cagare è un gioco da ragazzi... e il 10% è sempre lì .... Bisogna educare sempre e scegliere anche l'opt-out....
Tutto è abbastanza stupido. Per esempio, l'indicatore rsi è smussato da una regressione polinomiale in una finestra scorrevole di una data lunghezza. Sottrae il primo valore, ottiene una tendenza locale da zero. Poi proviamo a campionare i trade con diverse frequenze, da diverse distribuzioni, e scegliamo la variante che è stabile sui nuovi dati.
come questo
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
Sei ubriaco? ))
Hai ragione, la convinzione e la comprensione del problema sono cose troppo diverse. Se vai in pubblico, allora lo stesso problema in termini diversi, non più. la tua proposta è troppo ampia)))))
È tutto abbastanza schietto. Come esempio, l'indicatore rsi è smussato da una regressione polinomiale in una finestra scorrevole di una data lunghezza. Il primo valore viene sottratto, si ottiene una tendenza locale da zero. Poi proviamo a campionare i trade con diverse frequenze, da diverse distribuzioni, e scegliamo la variante che è stabile sui nuovi dati.
come questo
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
Questo è quello che pensavo.... triste anche se gli algoritmi sono vecchi di 20 30 anni.... la risposta, non siamo i primi. Mediazione nel filtro corrente, nell'algoritmo di hell.... Non so spiegarlo, ma guardando quanto sono vecchi gli algoritmi, si arriva alla conclusione che i loro risultati sono casuali, qualcosa è sbagliato. Lo analizzerò oggi, non so cosa e come e non so cosa fare con le cose passate nel filtro.
È un modo meraviglioso per tenere conto di tutti i TF con un algoritmo e trarre le giuste conclusioni. I leader del passato semplicemente non hanno avuto una tale opportunità.
L'avevo immaginato così.... triste anche se gli algoritmi hanno 20 30 anni.... la risposta, non siamo i primi. La media nel filtro corrente, nell'algoritmo di hell.... Non so spiegarlo, ma guardando quanto sono vecchi gli algoritmi, si arriva alla conclusione che i loro risultati sono casuali, qualcosa non va. L'analisi di oggi, non so ancora cosa e come e le chicche passate nel filtro.
era solo un esempio, a volte è ancora necessario lisciare la serie
Va bene, credere e capire sono cose troppo diverse. se si va in pubblico, allora un compito omogeneo in termini diversi, non più. La tua proposta è troppo ampia)))))
Che cazzo di fede? Di che cazzo state parlando? Cosa c'è di ampio in un unico set di dati per tutti? Come funziona?
Che cazzo c'è di sbagliato in voi? Cosa state facendo?
Va bene, ho capito, sono l'unico.
Sto cercando di capire come tenere conto di tutti i TF con un algoritmo e trarre le giuste conclusioni. I leader del passato semplicemente non hanno avuto una tale opportunità.
Analisi spettrale
Esiste da circa 100 anni)
Cosa succede se creiamo un dataset (unificato per tutti) con target e prezzi + vari indicatori utili e lo postiamo qui, facciamo un test e una traccia e anche "test2" per un controllo completo dell'OOS del modello già allenato.
La gente scaricherà il dataset e cercherà di migliorare la qualità della classificazione, se qualcosa funziona, sarà aggiunto al dataset come caratteristica/indicatore.
Questo richiede un livello sufficiente di comprensione degli obiettivi delle persone, che è difficile da raggiungere in un ambiente pubblico. La gente farà cose invece di azioni mirate, facendo domande e perdendo tempo e anche il vostro tempo)))))
richiede un livello sufficiente di comprensione degli obiettivi delle persone, che è difficile da raggiungere in un forum pubblico. Le persone faranno azioni non mirate invece di azioni mirate, facendo domande e perdendo tempo e anche il vostro tempo)))))
Quali sono le altre azioni mirate? Di cosa stai parlando?
il target è una variabile target nel dataset! o un'etichetta di classe o target, etichetta, classe o come volete chiamarla..... non è una cosa soggettiva ma un vettore chiaro e spesso binario!
Richiede un livello sufficiente di comprensione dello scopo del compito, che è difficile da fornire in un ambiente pubblico.
È altrettanto semplice e succinto.
Se non puoi ridurre gli errori nel set di dati, significa che non c'è comprensione, se non c'è comprensione, allora siediti e non scrivere! E legge le persone intelligenti, mentre quelli intelligenti sono quelli che sono riusciti a ridurre l'errore.
Tutto è chiaro e non contraddittorio!
Quelli intelligenti diventano più intelligenti perché lavorano in uno pseudo team perché lavorano su un solo set di dati.
Gli stupidi diventano più intelligenti perché guardano quelli intelligenti che lo fanno.
I dataset stanno ottenendo nuove caratteristiche che predicono sempre meglio l'obiettivo.
Tutti vincono, ma bisogna capirlo e nessuno ci riesce ((
Analisi spettrale
questo è stato inventato 100 anni fa ))
Lo capisco, ma è per una media, o meglio per un diradamento, la questione è come fare lo stesso algoritmo per tutti i timeframe e come decidere se il timeframe di destinazione è 15 minuti invece di 5 minuti e poi guardiamo i dati orari, poi i dati orari sono finiti e siamo tornati a 1 minuto, poi a 5 minuti. Limitare lo spread minimo di tendenza è comprensibile, ma è solo il pareggio, non la massimizzazione del profitto. Come calcolare/stimare rapidamente su quale TF il profitto sarà massimo? E allo stesso tempo il rischio di aspettativa non sarà superato al breakeven.
Quali altre azioni mirate? Di cosa stai parlando?
L'azione mirata è ciò che supponiamo che le persone, i facitori o gli amici debbano e vogliano fare quando facciamo qualcosa insieme. Ma a volte dici una cosa e non ti capiscono nel modo in cui la intendi. Nei compiti monosillabici questo è facile da correggere. In quelli complessi è più complicato.