Neuromongers, non passare :) bisogno di consigli - pagina 11
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Ciao a tutti.
Per quanto ho capito l'autore si occupa di reti ricorrenti, ma i classici ci hanno avvertito dei problemi con l'applicazione di tali reti nei mercati finanziari molto tempo fa.
Cito: L'approccio connessionista standard per incorporare la storia del tempo utilizza reti ricorrenti. Come-
mai, le reti ricorrenti non hanno visto molto successo su problemi finanziari dove la piccola quantità
di segnale contenuto in un tipico set di allenamento sembra essere insufficiente per determinare la struttura e
parametri di questa architettura non vincolata. Alcuni vincoli devono essere imposti. Proponiamo
la classe di modelli di esperti di Markov nascosti (Shi e Weigend 1997). Questa classe trova un equilibrio
tra modelli di regressione a tempo e architetture completamente ricorrenti. Gli esperti di Hidden Markov fanno
tengono conto del tempo in modo esplicito, ma evitano le difficoltà delle architetture completamente ricorrenti imponendo
vincoli stringenti sul modo in cui il tempo entra.
Fonte: Density Forecasting Using Hidden Markov Expert (Shanming Shi & Andreas S. Weigend)
Sentitevi liberi di commentare.
Ho capito che l'autore ha a che fare con una rete ricorrente
Perché il passo successivo era la normalizzazione per volatilità. E forse passare a una pseudo serie di prezzi, ma la volatilità non sta saltando così tanto...
Basta prendere le prime differenze. Viene da chiedersi perché non la seconda o la terza differenza.
Prendendo le prime differenze si comincia a dipendere molto dal TF. Questo porta alla domanda: perché andare ai ritorni?
Basta prendere le prime differenze. Viene da chiedersi perché non la seconda o la terza differenza.
Prendendo le prime differenze si comincia a dipendere molto dal TF. Questo fa sorgere la domanda: perché andare a restituire?
Quali sono i vostri suggerimenti oltre ai ritorni?
No, penso che sia una stronzata, cosa c'è, ma questo probabilmente ha bisogno di prove. O almeno esempi di divergenza nelle citazioni che confermano che la rete impara mirabilmente su alcuni e male su altri.
E "guardare nel futuro" tra virgolette implica che la storia viene riscritta ad ogni tick - beh, è una stronzata.
Le stronzate sono più le tue teorie sul mercato Forex.
Nessuno ha detto che la storia viene riscritta ad ogni tick in tempo reale. Proprio per ridurre la "fuzziness" e le lacune nelle quotazioni storiche, esse sono smussate da algoritmi che guardano oltre la barra dello zero (in termini di MT).
Come prova, è possibile eseguire l'inoltro utilizzando dati storici da altre fonti. Le illusioni scompariranno.
È così difficile da fare?).
Ma se ti piace costruire castelli d'aria... Non voglio essere d'intralcio)
Sarà meglio che tu mi dica dove trovare una storia migliore.
Una questione di gusti... Reuters, Bloomberg, ... ce ne sono molti a pagamento.
Tra quelli gratuiti, potresti provare Dukas, e un paio di broker europei.
Quali sono i vostri suggerimenti, a parte i ritorni?
1) Le stronzate sono più le vostre teorie sul mercato Forex.
2) Nessuno ha detto che la storia viene riscritta ad ogni tick in tempo reale. Proprio per ridurre la "fluffosità" delle quotazioni storiche, esse sono state smussate da algoritmi che guardano oltre la barra dello zero (in termini di MT).
3) Come prova, è possibile eseguire il forward su dati storici di altre fonti. Le illusioni scompariranno.
4) Non è così difficile da fare?)
5) Ma se ti piace costruire castelli d'aria... Non interferirò)
1) Le stronzate non sono supportate da risultati sperimentali. Le mie teorie sono confermate.
2) Se la storia non viene sovrascritta, non ci sono problemi. Dove sono le informazioni sugli algoritmi di filtraggio usati dai broker/dts? Gli MQ possono confermare queste informazioni? Può fornire dei test per provare queste affermazioni?
3) Non è chiaro. Che tipo di avanti? Allenarsi sui dati di una fonte e inoltrare su un'altra? Perché?
4) Presumo che l'abbiate già fatto? Condividete i risultati allora.
5) Di quali serrature stiamo parlando?
In generale, il sistema in questione non è un pipsator, e non è sensibile alle quotazioni fuzzy. Opererà ugualmente bene sui dati di una fonte, mentre viene addestrato sull'altra (ignorando le fonti con una storia completamente "rotta").
1) La delusione non è supportata da risultati sperimentali. Le mie teorie sono confermate.
Blah, blah, blah
2) Se la storia non viene riscritta, allora non c'è problema.
I problemi appariranno quando si passa da tester a reale...
3) Non è chiaro. Qual è l'attaccante? Allenarsi sui dati di una fonte e inoltrare su un'altra? Per quale motivo?
Allenarsi e inoltrare i dati di un fornitore decente.
Il sistema non è un pipsator, quindi non è sensibile alle quotazioni confuse. Ugualmente bene funzionerà con i dati di una fonte, e addestrato sull'altra (non prendere in considerazione le fonti con una storia francamente "rotta").
In generale, il sistema in questione non è un pipsator, e non è sensibile alle quotazioni fuzzy. Il sistema funzionerà ugualmente bene sui dati di una fonte, e addestrato su altre fonti (non tenendo conto delle fonti con una storia completamente "rotta").
Dal timeframe 15M la storia dalle diverse fonti differisce molto poco, e a partire dal 1H i prezzi OHLC quasi sempre coincidono. Naturalmente, se non si usa la storia trovata da qualche parte nel cassonetto. Non capisco di cosa stiano parlando alcune persone qui ....