L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3051
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
L'ho inteso come una ricerca degli stessi schemi, schemi tra diversi strumenti. Poi li verifica su 100 file SB. Se le regole trovate funzionano sulle righe SB, allora le rifiutiamo.
Va bene, grazie per la comprensione.
Funzionerà qualcosa su SB? Sarà 50/50. Beh, forse +-2% a causa di un campione non sufficientemente ampio.
Quindi mytarmailS sostiene che funzionerà, allegando grafici e codice (che non ho potuto eseguire nell'ultima versione).
MytarmailS sostiene che lo farà, allegando grafici e codice (che non sono riuscito a eseguire nell'ultima versione).
Lasciategli testare 100 milioni di linee. Se il GCH è normale, sarà 50/50.
Non vivono così a lungo :)
Penso che il compito dovrebbe essere ridotto al rilevamento del modello attuale (anomalia), che sarà efficace per un certo periodo di tempo, e la seconda parte - rilevamento anticipato del decadimento di questo modello/anomalia.
Non necessariamente correlati. Perché non ha senso? Ho preso dei segmenti quantistici su EURUSD e li ho testati su GBPUSD: circa il 25% ha mostrato un bias di probabilità su entrambe le coppie. Cosa succede se si prende un'altra coppia - non lo so ancora. Naturalmente, c'è un piccolo problema: sto lavorando con il segnale di base della strategia e non è ancora chiaro se debba essere modificato o meno su altre coppie per questo studio. Ovviamente, la natura dei diversi strumenti è diversa. Forse gli strumenti devono essere raggruppati all'inizio, o altrimenti raggruppati. In generale, la questione dell'impostazione dell'esperimento è aperta.
Generare grafici, apparentemente, tenendo conto delle statistiche descrittive medie di un gruppo di strumenti di trading. Cioè qualcosa di simile nello scheletro, ma con un grasso casuale.
perché è anche un adattamento
Non vivono così a lungo :)
Penso che il compito dovrebbe essere quello di identificare un modello attuale (anomalia) che sarà efficace per un certo periodo di tempo, e la seconda parte è quella di rilevare il decadimento di questo modello/anomalia prima.
Controllare 10 milioni. Ecco quanti vivono)))
perché è anche un'adatta
Se adattato a una grande quantità di dati, è già un modello....
Se adattato ad una grande quantità di dati, è già un modello....
No.
M1 è di circa 450k all'anno. 22 anni - 10 milioni di linee.
Controlla 10 milioni. Ecco quanti vivono)))
Perché prendere minuti a tutti? Abbiamo un segnale generato su ogni barra? Non so che regole stesse inventando lì - su retournals, probabilmente.
O ammettere che non ci possono essere regole e che tutto è casa e non farlo.
Ma se si tratta di caos, allora nessun evento economico o più globale, come la caduta di un enorme meteorite, può influenzare le quotazioni.
Forse è necessaria una modellazione più elaborata del comportamento dei prezzi, piuttosto che una completa casualità. Supponiamo di prendere una dozzina di strategie e di negoziarle come se creassero delle quotazioni. Da un lancio all'altro, distribuiamo percentuali diverse del deposito iniziale alle strategie.