L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3247
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è la stessa cosa con 1 operazione, solo che ci sono meno operazioni.
Non Martin allora, complimenti!
Non Marty allora, congratulazioni!
Sarebbe strano se non si trovasse alcuno schema, allora nessun TC funzionerebbe.
Sto solo dicendo che è quello che si può cercare.
Sto solo dicendo che anche tu puoi apparire così.
Non ho visto una metodologia, solo un grafico.
Non ho visto una metodologia, solo un grafico.
matrice di correlazione tra le righe di attributi dati, poi vengono selezionate le righe più correlate, viene costruito un grafico di n prezzi di chiusura per ogni riga per vedere come è stato nel futuro, vengono prese le statistiche su tutte le righe, come è stato nel futuro in media, tutti i pattern vengono filtrati in base a queste statistiche, i migliori vengono selezionati.
Il riferimento al pattern viene salvato, nel tester si cerca la correlazione dei valori attuali con il riferimento, si aprono operazioni secondo la logica selezionata.finora non sono stato in grado di battere i risultati del MO
Non capisco cosa c'entri la correlazione? Penso che sia sufficiente prendere una stringa da zero e osservare il suo comportamento nell'intervallo di estrazione.
Ben fatto! A quanto pare non si tratta più di MO, ma di un completo overkill senza alcun accenno di blackbox. Mi piace.
La lunghezza della stringa? A giudicare dall'animazione, la lunghezza è quattro dei 10 valori possibili.
Non capisco cosa c'entri la correlazione? Sembra che sia sufficiente prendere una stringa da zero e vedere il suo comportamento nel futuro.
L'esempio del tester aveva una lunghezza di 9 (incrementi di periodi diversi).
Periodi diversi in una matrice 1D, impilati in una curva, consentono di inserire segni diversi in una sequenza, il che permette di cercare un modello attraverso la correlazione, non il MO.
Sto provando con diversi modelli, non ho ancora abbastanza velocità per contare tutto molto velocemente, cercherò di accelerare di più.
Nell'ottimizzatore puoi prenderne uno, poi un altro... e fare una gara in questo modo. Ma io lo faccio in python e calcolo la correlazione per tutte le coppie possibili in una volta sola, poi scelgo tra queste.
La cosa più importante è la velocitàdiversi periodi in una matrice 1D, aggiunti in una curva, consentono di inserire diverse caratteristiche in un'unica sequenza, il che permette di cercare un modello attraverso la correlazione.
Non capisco.
Ne sto provando diversi, ma non sono ancora abbastanza veloci per contare tutto molto rapidamente, cercherò di accelerare ancora un po'.
Non l'ho capito.
Supponiamo che ci siano diversi indicatori, è possibile scrivere i loro valori in un array 1d in modo sequenziale. E confrontarli con altri simili attraverso la correlazione.
Supponiamo che esistano diversi indicatori, è possibile scrivere i loro valori nell'array 1d in modo sequenziale. E confrontarli con altri simili attraverso la correlazione.
Poi è necessario portare gli indicatori a qualche pappagallo uniforme. Anche se l'indicatore viene incrementato a intervalli diversi, altrimenti la correlazione sarà strana.
Io stesso sposterei una finestra in un array 1d e guarderei il numero di campioni attraverso qualsiasi segno di "somiglianza". Più precisamente, non si tratta nemmeno del numero, ma del "profitto" totale di tali posizioni (entrata per pattern, uscita in n ore).
Solo il numero di campioni trovati sull'animazione è confuso: diverse centinaia. In quattro anni, ci sono solo 4*365*5/7*24~25000 campioni. Trovare 500 campioni tra 25.000 è un modello molto approssimativo (o un segno di somiglianza) o una sorta di ripetibilità fuori scala (con un'ipotesi di regolarità).