Siamo arrivati ai paradigmi fondamentali del trading: 1) I pattern sono uguali per comprare e vendere, solo speculari 2) I pattern per comprare e vendere sono diversi Sì, in effetti, finché non ci sono prove, possiamo basarci su alcune credenze o fatti.
In questo caso, come ho detto sopra, mi baso sul fatto che in tutti i TS conosciuti le condizioni per l'ACQUISTO e per la VENDITA sono le stesse, speculari. Questo vale sia per i TS che si prosciugano (99,9....%) sia per quelli di successo. Sottolineo: quelli di successo.
Il fatto che la discriminazione di uno dei tipi di operazioni influisca negativamente su forward e back gioca a mio avviso a sfavore della seconda posizione.
Per esempio, il mio trucco sul range - se non è speculare, ma diverso (cioè da -1 a 0 e da 0 a 1 saranno aree completamente diverse con pesi diversi) - allora l'ottimizzazione e l'allenamento stesso sembreranno sia nel periodo di prova - spaventosi e angusti, sia in avanti e indietro - spaventosi e angusti. E se è speculare - allora è più probabile che si verifichino transizioni morbide.
Imho, soggettivo. Anche contro la seconda opzione gioca il fatto, come detto sopra, se si insegna nel 2020 - poi nel 2021 versa. Quindi, un NS senza specchio, o un NS separato per BUY, che viene addestrato separatamente, è garantito per versare in tutti i set di ottimizzazione nel 2021. Se li si preme subito dopo l'altro, tutti raggiungono il picco.
Tutti hanno imparato BUY, e nel 2021 aprono BUY ovunque sia possibile, non sanno come uscirne, e solo un po' SELL, e poi - non è chiaro dove. Ma non scarto questa variante e testo tutto ciò che mi capita a tiro )) Perché ogni giorno si presenta qualcosa di nuovo
Ogni teoria ha il diritto di essere, naturalmente).
Prendiamo un indice o un'azione: sono anni che salgono. Ci sono chiaramente modelli di acquisto e di vendita, credo. I simboli Forex, ovviamente, sono in gran parte piatti, ma mostrano anche movimenti lunghi. In breve, tutto dovrebbe essere controllato - come sempre).
Ha il diritto di essere qualsiasi teoria, ovviamente).
Prendiamo un indice o un'azione che sale da anni. Credo che in questo caso ci siano modelli di acquisto e di vendita chiaramente diversi. I simboli Forex, ovviamente, sono in gran parte piatti, ma mostrano anche movimenti lunghi. In breve, tutto dovrebbe essere controllato - come sempre).
È importante capire che "diverso" e "assente" non sono la stessa cosa. Un pattern speculare su SELL in una tendenza al rialzo può semplicemente essere assente. E apparire in una correzione.
Ad esempio, il pattern: 1) incrocio veloce della MA con la MA lenta - aprire BUY 2)incrocio veloce della MA con la MA lenta - aprire SELL Il patternSELL non apparirà in un trend piatto al rialzo senza correzioni profonde. Ma quando si presenteranno le condizioni, apparirà.
Ma le condizioni sono le stesse, sono speculari. E il NS, che è stato addestrato separatamente per il BUY, cercherà il BUY anche nelle correzioni. E su un trend profondo al ribasso si riverserà, cercando di aprire il BUY, perché ha "imparato abbastanza" e non ha mai visto un trend al ribasso. Un'altra variante: l'addestramento su tutti i trend dell'intera sezione. Sembrerebbe - questo è logico, ma la stranezza è che tutti i NS, come viene propriamente chiamato (approssimazione?) - addestrano meglio il trade che fa più soldi.
Almeno per quanto riguarda le architetture semplici, tra cui RNN, LSTM, CNN e simili. Se hanno pochi neuroni, strati e filtri, fanno esattamente la stessa cosa delle MLP, a volte anche peggio. Se ci sono molti neuroni (Python, software di terze parti), si trasformano in una media mobile ritardata che prevede il valore di una barra indietro.
alimentare l'ingresso della griglia SMA spostato di mezzo periodo - ma come insegnante. Non insegnate la neuronica prendendo trade o zigzag dal soffitto.
Se è in grado di prevedere la media futura con sufficiente probabilità e deviazioni, sarà il Graal.
Domanda meravigliosa Se è pienamente divulgata nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), allora presumibilmente si può andare nella giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che mi sono messo a studiare le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da intelligenti zii-matematici. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi. Beh, ok, come li risolve? - Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
un elemento chiave che memorizza le informazioni per tutta la sequenza.
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma si sta convertendo dai numeri in ingresso in un gibberish distorto e incomprensibile, che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Beh, diciamo che si convertono alcuni numeri in altri, ma si impara in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è grande, è stata posta da molto tempo. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Domanda meravigliosa Se è pienamente divulgata nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), allora presumibilmente è possibile arrivare alla giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che ho osservato le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da zii-matematici intelligenti. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi. Beh, ok, come li risolve? - Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
un elemento chiave che memorizza le informazioni per tutta la sequenza.
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma si sta convertendo dai numeri in ingresso in un gibberish distorto e incomprensibile, che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Beh, diciamo che si convertono alcuni numeri in altri, ma si impara in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è grande, è stata posta da molto tempo. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Grande domanda Se viene esplorata a fondo nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), si può presumibilmente andare nella giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che ho esaminato le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da intelligenti zii-matematici. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi. Beh, ok, come li risolve? Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma lo si converte dai numeri in ingresso in una strada-valle distorta incomprensibile che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Bene diciamo, convertendo alcuni numeri in altri, ma imparando in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è ottima, è stata posta molto tempo fa. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Cioè, non c'è davvero una sistematizzazione nella scienza dell'applicazione dell'IO? Solo un'alchimia senza garanzia di risultati positivi?
Qual è la differenza tra addestrare una rete neurale e insegnare a un barboncino a fare dei trucchi? - o insegnare a uno scolaretto a fare dei trucchi? Ci sono differenze e, in caso affermativo, chi e dove ha sistematizzato queste differenze e le ha corroborate?
Siamo arrivati ai paradigmi fondamentali del trading: 1) I pattern sono uguali per comprare e vendere, solo speculari 2) I pattern per comprare e vendere sono diversi Sì, in effetti, finché non ci sono prove, possiamo basarci su alcune credenze o fatti.
In questo caso, come ho detto sopra, mi baso sul fatto che in tutti i TS conosciuti le condizioni per l'ACQUISTO e per la VENDITA sono le stesse, speculari. Questo vale sia per i TS che si prosciugano (99,9....%) sia per quelli di successo. Sottolineo: quelli di successo.
Il fatto che la discriminazione di uno dei tipi di operazioni influisca negativamente su forward e back gioca a mio avviso a sfavore della seconda posizione.
Per esempio, il mio trucco sul range - se non è speculare, ma diverso (cioè da -1 a 0 e da 0 a 1 saranno aree completamente diverse con pesi diversi) - allora l'ottimizzazione e l'allenamento stesso sembreranno sia nel periodo di prova - spaventosi e angusti, sia in avanti e indietro - spaventosi e angusti. E se è speculare - allora è più probabile che si verifichino transizioni morbide.
Imho, soggettivo. Anche contro la seconda opzione gioca il fatto, come detto sopra, se si insegna nel 2020 - poi nel 2021 versa.
Quindi, un NS senza specchio, o un NS separato per BUY, che viene addestrato separatamente, è garantito per versare in tutti i set di ottimizzazione nel 2021. Se li si preme subito dopo l'altro, tutti raggiungono il picco.
Tutti hanno imparato BUY, e nel 2021 aprono BUY ovunque sia possibile, non sanno come uscirne, e solo un po' SELL, e poi - non è chiaro dove. Ma non scarto questa variante e testo tutto ciò che mi capita a tiro )) Perché ogni giorno si presenta qualcosa di nuovo
Ogni teoria ha il diritto di essere, naturalmente).
Prendiamo un indice o un'azione: sono anni che salgono. Ci sono chiaramente modelli di acquisto e di vendita, credo. I simboli Forex, ovviamente, sono in gran parte piatti, ma mostrano anche movimenti lunghi. In breve, tutto dovrebbe essere controllato - come sempre).
Ha il diritto di essere qualsiasi teoria, ovviamente).
Prendiamo un indice o un'azione che sale da anni. Credo che in questo caso ci siano modelli di acquisto e di vendita chiaramente diversi. I simboli Forex, ovviamente, sono in gran parte piatti, ma mostrano anche movimenti lunghi. In breve, tutto dovrebbe essere controllato - come sempre).
È importante capire che "diverso" e "assente" non sono la stessa cosa. Un pattern speculare su SELL in una tendenza al rialzo può semplicemente essere assente. E apparire in una correzione.
Ad esempio, il pattern: 1) incrocio veloce della MA con la MA lenta - aprire BUY 2)incrocio veloce della MA con la MA lenta - aprire SELL Il patternSELL non apparirà in un trend piatto al rialzo senza correzioni profonde. Ma quando si presenteranno le condizioni, apparirà.
Ma le condizioni sono le stesse, sono speculari. E il NS, che è stato addestrato separatamente per il BUY, cercherà il BUY anche nelle correzioni. E su un trend profondo al ribasso si riverserà, cercando di aprire il BUY, perché ha "imparato abbastanza" e non ha mai visto un trend al ribasso. Un'altra variante: l'addestramento su tutti i trend dell'intera sezione. Sembrerebbe - questo è logico, ma la stranezza è che tutti i NS, come viene propriamente chiamato (approssimazione?) - addestrano meglio il trade che fa più soldi.
Almeno per quanto riguarda le architetture semplici, tra cui RNN, LSTM, CNN e simili. Se hanno pochi neuroni, strati e filtri, fanno esattamente la stessa cosa delle MLP, a volte anche peggio. Se ci sono molti neuroni (Python, software di terze parti), si trasformano in una media mobile ritardata che prevede il valore di una barra indietro.
È importante capire che "diverso" e "mancante" non sono la stessa cosa.
Ecco di cosa sto parlando.
alimentare l'ingresso della griglia SMA spostato di mezzo periodo - ma come insegnante. Non insegnate la neuronica prendendo trade o zigzag dal soffitto.
Se è in grado di prevedere la media futura con sufficiente probabilità e deviazioni, sarà il Graal.
L'EMA ( media mobile esponenziale) ha una caratteristica interessante.
Quando la chiusura della barra/candela è al di sopra o al di sotto dell'EMA, l'EMA si dirige di conseguenza verso l'alto o verso il basso.
Bollinger standard e creato dalla rete neurale.
L'ampiezza del canale è stata inserita nell'input della rete neurale.Bollinger standard e creato dalla rete neurale.
L'input della rete neurale era la larghezza del canale.Divertente. Lo scopo della sostituzione della BB standard è quello di ottenere i valori prima?
Cosa significa "allenamento" per voi?
A ndrey Dik#:
Che cos'è la "formazione"?
Domanda meravigliosa Se è pienamente divulgata nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), allora presumibilmente si può andare nella giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che mi sono messo a studiare le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da intelligenti zii-matematici. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi.
Beh, ok, come li risolve? - Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
un elemento chiave che memorizza le informazioni per tutta la sequenza.
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma si sta convertendo dai numeri in ingresso in un gibberish distorto e incomprensibile, che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Beh, diciamo che si convertono alcuni numeri in altri, ma si impara in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è grande, è stata posta da molto tempo. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Domanda meravigliosa Se è pienamente divulgata nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), allora presumibilmente è possibile arrivare alla giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che ho osservato le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da zii-matematici intelligenti. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi.
Beh, ok, come li risolve? - Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
un elemento chiave che memorizza le informazioni per tutta la sequenza.
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma si sta convertendo dai numeri in ingresso in un gibberish distorto e incomprensibile, che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Beh, diciamo che si convertono alcuni numeri in altri, ma si impara in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è grande, è stata posta da molto tempo. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Grande domanda Se viene esplorata a fondo nel contesto di un ambiente virtuale (campo dell'informazione), si può presumibilmente andare nella giusta direzione, piuttosto che trasmettere conoscenze accademiche e libri di testo.
Ogni volta che ho esaminato le architetture mi sono posto la domanda "perché così? Perché? Perché hanno deciso di farlo in questo modo?".
No, basta prendere - e tradurre - l'architettura, che è stata scritta da intelligenti zii-matematici. Ho anche chiesto in chat, perché il blocco LSTM ha la forma che ha?
In risposta - sciocchezze dai libri di testo di MO: è una memoria a breve termine, bla bla bla,adattata all'apprendimento su compiti di classificazione e bla bla bla. Chiedo "perché proprio così?", la risposta è "i matematici hanno deciso così". Nessuna teoria, nessuna teoria dell'informazione, nessuna teoria dell'elaborazione dell'informazione, nessuna definizione di apprendimento, teorie dell'apprendimento, ecc.
Dalla terza volta la chat ha iniziato a parlare di dissolvenze e picchi di gradiente. LSTM risolve questi problemi.
Beh, ok, come li risolve? Con igate! Quali gate!?!? Quali porte? -
Quali informazioni???? I numeri in ingresso?
Ma lo si converte dai numeri in ingresso in una strada-valle distorta incomprensibile che trasforma i numeri-colori RGB in ingresso in qualcosa di illeggibile, una scatola nera di poltiglia. Bene diciamo, convertendo alcuni numeri in altri, ma imparando in cosa? Memorizzazione?
Quindi è memorizzazione! E in cosa differisce dall'apprendimento? Alla fine, non è chiaro cosa si cerchi di applicare a cosa non sia chiaro nel secondo grado - il mercato non stazionario. In generale, la domanda è ottima, è stata posta molto tempo fa. Il suo svolgimento è qualcosa di estremamente interessante.
Cioè, non c'è davvero una sistematizzazione nella scienza dell'applicazione dell'IO? Solo un'alchimia senza garanzia di risultati positivi?
Qual è la differenza tra addestrare una rete neurale e insegnare a un barboncino a fare dei trucchi? - o insegnare a uno scolaretto a fare dei trucchi? Ci sono differenze e, in caso affermativo, chi e dove ha sistematizzato queste differenze e le ha corroborate?