Come si ottiene un salto qualitativo nell'analisi di mercato? C'è un'opzione: - pagina 6

Nuovo commento
 
SergNF:
Reshetov:
... "Forse qualcuno ti sarà utile e forse qualcuno ti dirà come farlo meglio?"
I "classici del genere" suggeriscono di usare "sfasamenti temporali" come input della rete neurale, cioè di riconoscere essenzialmente un "modello temporale" (ciò che ora è in ArtificialIntelligence.mq4). IMHO, a volte risulta interessante riconoscere E.... diciamo, un "pattern situazionale", cioè inserire i valori di diversi "indicatori" (in quotes!!!!) sull'ultima barra (per esempio, spettro di Fourier o "come si chiama", ancora "Arbitraggio" .

Ho provato entrambi. E come si dice più di una settimana i computer ronzavano. I modelli temporali, o i valori degli indicatori nella dinamica danno sempre risultati più redditizi rispetto agli insiemi di valori di diversi indicatori sull'ultima barra. È anche importante che al momento dell'ottimizzazione questi modelli molto temporanei siano più veloci in MT4. E con la selezione di diversi indicatori si ottiene qualcosa di simile alla favola di Krylov "Kvartet": voi ragazzi non siete ancora buoni musicisti.

Per quanto riguarda le wavelets - questa è una truffa. Se prendiamo una qualsiasi funzione, la decomponiamo in una serie di Fourier e la ripristiniamo, essa rientra nella definizione di wavelet rispetto al livello armonico zero, poiché l'integrale dell'istogramma della funzione a questo stesso livello è 0. Gli operatori wavelet inventano solo che le loro "invenzioni" contengono presumibilmente più informazioni della trasformata di Fourier. I lobbisti del cazzo mentono.
 
Gente, qualcuno qui ha davvero bisogno di fare il furbo? Reshetov, capisco che ci sono persone che sono fondamentalmente critiche verso tutto ciò che vedono. Leggete attentamente quello che ho detto sul vostro sistema, non c'è una parola di critica. In effetti, non mi sono sentito pigro e l'ho fatto passare nella storia ieri. Onestamente, non ho passato molto tempo a ottimizzarlo, perché ho 5 parametri (più 4 spostamenti relativi alla barra corrente in iAC). Non ha ottenuto alcun risultato definitivo. Ma sarebbe un errore affermare che non si otterrà nulla. Dovremmo almeno eseguire un'ottimizzazione completa per tutti i parametri di input e analizzare la superficie 6-dimensionale risultante. Non so quali considerazioni ti hanno guidato quando hai deciso di prendere 4 pesi. Ho cercato, come nel mio caso, di disattivare il supporto nel tuo sistema per i lanci puri. Ma non ha potuto avere una visione completa. Anche in questo caso ci sono molti parametri per un'ottimizzazione completa. L'uso della genetica non dà un risultato oggettivo, perché tutto dipende molto da quale parametro viene ottimizzato. Questo può essere visto solo dall'esempio del vostro esperto.
 
getch:
Dovremmo almeno fare un'ottimizzazione completa su tutti i parametri di input e analizzare la superficie 6-dimensionale risultante.
Dobbiamo farlo, Fedya. Devi farlo. Altrimenti si rivelerà una frase vuota: abbiamo eseguito un parametro sulla storia con l'altro, e le quotazioni e le specifiche del contratto dalla terza società di intermediazione.

Come ha detto Zoshchenko: sarei sorpreso se una signora mettesse la metà del suo cappotto in un secchio con della vernice. E sarei sorpreso se un sistema che è stato progettato per una cosa fosse eseguito su un'altra e si potesse vedere il risultato.
 
La mia ricerca ha anche dimostrato che l'uso di schemi temporali è più efficace. Solo non capisco perché dovremmo inserire i cambiamenti dei valori dell'indicatore invece del prezzo. Alla fine c'è il riconoscimento del modello dai valori dell'indicatore (che spesso è sbagliato), ma non dal prezzo. Suppongo che l'uso della rete neurale sia più efficace quando viene eseguito attraverso i prezzi. Se credete nell'autosimilarità delle serie temporali delle quotazioni, è meglio usare il timeframe più piccolo. Perché il sistema darà più segnali e ci saranno molti più set di pesi inefficaci.
 
"Le wavelet sono una truffa" è un'affermazione audace quando si considera il miglioramento significativo del rapporto di compressione di alcuni dati quando le si usa.
 
getch:
La mia ricerca ha anche dimostrato che l'uso di schemi temporali è più efficace. Solo non capisco perché dovremmo inserire i cambiamenti dei valori dell'indicatore invece del prezzo. Alla fine c'è il riconoscimento del modello dai valori dell'indicatore (che spesso è sbagliato), ma non dal prezzo. Suppongo che l'uso della rete neurale sia più efficace quando viene eseguito attraverso i prezzi. Se credi nell'autosimilarità delle serie temporali delle quotazioni, è meglio usare il timeframe più piccolo. Perché il sistema darà più segnali e ci saranno molte più serie inefficaci di coefficienti di ponderazione.
Bene, chi vi proibisce di sostituire tutte le iAC() con il corrispondente shift Close[] nel codice?
 
getch:
"Le wavelet sono una truffa" è un'affermazione audace quando si considera il miglioramento significativo del rapporto di compressione di alcuni dati quando le si usa.
Se si considera la perdita di qualità quando si usa proprio questa compressione, si scoprirà dove sono finite le informazioni "ridondanti".

Perché disturbare la gente con wavelets e altre innovazioni quando è possibile utilizzare gli stessi dati in trasformata di Fourier, tagliare una parte di armoniche con piccole ampiezze, ricostruirle relative al livello 0 e ottenere così ciò che si chiama una wavelet?
 
Una piccola digressione: se il cambiamento delle quotazioni è un processo completamente casuale, allora non è possibile creare un sistema redditizio (altrimenti c'è pseudo-casualità). Ma non c'è nessun compito per creare un sistema redditizio. Perché anche con un comportamento casuale è possibile creare qualsiasi sistema redditizio e stabile sull'intervallo di tempo finito. E questo intervallo di tempo finito può essere misurato in minuti, o anni o decenni.
 
getch:
Una piccola digressione: se i cambiamenti di quotazione sono un processo completamente casuale, allora non è possibile creare un sistema redditizio (altrimenti c'è pseudo-casualità)
Pseudo-casualità e casualità sono categorie diverse. Nei mercati azionari, le quotazioni sono guidate dai market maker e il loro comportamento non è casuale. I mercati valutari e gli altri mercati non lanciano dadi e monetine quando muovono i pip.
 
Sì, possiamo discutere della criticità di perdere alcune informazioni per molto tempo. Perché ognuno percepisce il resto delle informazioni in modo diverso. Bisogna guardare il valore (quantità di informazioni) / (percezione). Non mi sono imbattuto in tali studi.
12345678910
Nuovo commento
Motivazione: