트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 144

 

나는 네트워크에 가격을 제출하는 다른 방법에 대해 생각하고 있었고 거의 모든 성공적인 거래자 가 거래 수준에서 일련의 최신 가격 값뿐만 아니라 과거에 있었던 차트 부분도 고려한다는 것을 알았습니다. 같은 가격

수세기

이 접근 방식의 구현에 대해 생각하면 엄청난 수의 문제가 발생합니다. 누가 그런 짓을 했는지 궁금합니다. 채팅하고싶다...

지금은 이 접근 방식을 연기했지만 유망하다고 생각합니다...

이제 나는 더 간단한 것들에 관심을 돌렸고, 완전히는 아니지만 과거 가격을 다른 방식으로 고려하려고 할 수 있다고 생각했으며 가격에 대한 정보를 상당히 압축할 수도 있습니다. 가격 프로필(음, 또는 볼륨 프로필)은 실제로 생각해보면 수백 개의 막대를 하나의 히스토그램으로 압축할 수 있기 때문에 과거의 많은 것을 고려하는 동시에 가격을 압축할 수 있습니다. m 초보 프로그래머이고 여전히 프로필을 구현할 수 없으므로 쉬운 길을 갔고 바보 같이 배포판을 가져와 시장 프로필이 아닌 플롯 가격에 따라 구축했습니다. ;)

PRICE <- cumsum(rnorm( 300 ))+ 1000
layout( 1 : 2 )
plot(PRICE,t= "l" ,ylab = "цена" , xlab = "индексы" ,lwd= 2 )
Max <- max(PRICE)
Min <- min(PRICE)
range.vector <- seq(Min, Max, length.out= 50 )
H <- hist(PRICE, breaks = range.vector,
          xlab = "все цены которые есть в етом участке" , 
          ylab = "сколько раз график был на одной и той же цене" ,col = 5 )


봄 여름 시즌

말하자면 네트워크가 원시 형태의 가격보다 그러한 분포(프로파일)를 더 잘 이해할 것이라는 희망이 있습니다. 왜냐하면 그러한 프로파일은 숫자를 계산함으로써 있었던 모든 거래를 고려한다고 말할 수 있기 때문입니다. 하나의 가격에서 차트 조회수, 그리고 거래는 이론적 으로 수준입니다 ... 우리는 확인해야합니다 ... 말하고 완료했습니다 :) D.trader "y 덕분에 이 분포를 파악할 수 있습니다.

슬라이딩 창에서 200개의 가격 값 조각을 가져 와서 크기를 조정하고 중앙 에 배치한 다음 ""RF"에 공급한 분포를 수행했습니다.

출구

H$브레이크

H$카운트

가격이 이미 정규화되어 있기 때문에 알고리즘이 H$breaks 및 H$counts의 값과 관련된 마지막 값으로 탐색할 수 있도록 분포가 만들어진 슬라이스 자체의 마지막 5개 값

차트 5분, 언제나처럼 목표, 반전

결과는 그렇게 밝혀졌습니다 ... 때로는 네트워크가해야 할 일을 전혀 이해하지 못합니다.

수세기

때로는 화려하게 나오고 입력의 품질은 훌륭합니다.

아아

흥미롭게도 새 데이터에 대한 하드 디포 드레인이 없습니다.

www


아무 것도 조정되지 않았으며 교차 검증되지 않았습니다. 나는 단지 모델을 어리석게 훈련했습니다. 결과를 보았습니다.

관심 있는 사람이 있으면 대상과 함께 가르칠 수 있습니다. 아마도 함께 합리적인 것을 파헤칠 것입니다 ...

관심을 가져주셔서 감사합니다 ;)

 
이 접근 방식에는 해결할 수 없거나 해결할 수 있지만 좋은 교육을 제공하지 않는 많은 문제가 있습니다.

최소한, 코터의 원시 분포의 비정상성.
 
알렉세이 버나코프 :
이 접근 방식에는 해결할 수 없거나 해결할 수 있지만 좋은 교육을 제공하지 않는 많은 문제가 있습니다.

최소한, 코터의 원시 분포의 비정상성.
글쎄, 나는 시장 프로파일을 프로그램하지 않기 위해 그것을 분포로 바꿨다. 그 정규 분포와 그 속성은 여기에서 고려되지 않는다, 아니면 내가 설명을 이해하지 못했는가? :)
 
mytarmailS :
글쎄, 나는 시장 프로파일을 프로그램하지 않기 위해 그것을 분포로 바꿨다. 그 정규 분포와 그 속성은 여기에서 고려되지 않는다, 아니면 내가 설명을 이해하지 못했는가? :)
이해되지.

960, 970, ...
예를 들어 마지막 가격과의 차이를 계산하여 고정된 형태로 가져옵니다. -10, -5, 0, 5, ... 50입니다. 그렇지 않으면 한 세그먼트에는 하나의 평균이 있고 다른 세그먼트에는 완전히 다릅니다. 한쪽에 900, 다른쪽에 600. 선택 항목 외에는 아무 것도 작동하지 않습니다.
 
알렉세이 버나코프 :
이해되지.

960, 970, ...

960, 970, ... - 이것은 가격입니다. 배포하기 전에 각 가격 인하를 조정하고 스테이션으로 가져오는 값을 중앙에 고정(정규화)합니다. 보기, 그림의 예에서 -2에서 2까지의 형식으로 가격을 표시하면 이해하기가 매우 명확하지 않을 것입니다.

 
mytarmailS :

960, 970, ... - 이것은 가격입니다. 배포하기 전에 각 가격 인하를 조정하고 스테이션으로 가져오는 값을 중앙에 고정(정규화)합니다. 보기, 그림의 예에서 -2에서 2까지의 형식으로 가격을 표시하면 이해하기가 매우 명확하지 않을 것입니다.

그럼 좋아. 그러나 최종 가격에 대한 구속력이 없으면 평균이 어디에 있는지 차에 명확하지 않습니다. 이제 후자에서 모든 가격을 빼면 평균은 0이 되고 가격에 대한 이 평균의 위치는 고정됩니다.
 
알렉세이 버나코프 :
그럼 좋아. 그러나 최종 가격에 대한 구속력이 없으면 평균이 어디에 있는지 차에 명확하지 않습니다. 이제 후자에서 모든 가격을 빼면 평균은 0이 되고 가격에 대한 이 평균의 위치는 고정됩니다.
링크 있어요 :)

내 게시물 에서 굵은 파란색 으로 강조 표시

 
mytarmailS :
링크 있어요 :)

내 게시물 에서 굵은 파란색 으로 강조 표시

글쎄요. 아이디어는 일반적으로 흥미롭습니다!

그러나 훈련의 완전성을 위해 동적 정보가 충분하지 않습니다. 기계는 이 배포에서 이전과 이후에 수행된 내용을 이해하지 못합니다. 더 많은 입력을 추가해야 합니다.
 
알렉세이 버나코프 :
글쎄요. 아이디어는 일반적으로 흥미롭습니다!

그러나 훈련의 완전성을 위해 동적 정보가 충분하지 않습니다. 기계는 이 배포에서 이전과 이후에 수행된 내용을 이해하지 못합니다. 더 많은 입력을 추가해야 합니다.

이것은 어떻게 해결할 수 있습니까? 배포의 한 조각이 아니라 한 번에 여러 조각의 시리즈를 제공하려면?

더 많은 정보 배열로 인해 재교육이 없을까 걱정됩니다. ntree = 20 , mtry = 5 매개변수가 있는 그림에 있는 RF 모델이 있습니다.

ntree = 100으로 설정하면 모델은 일반적으로 새 데이터에 대해 단일 트랜잭션을 수행하지 않으므로 재학습됩니다.

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우리는 여전히 네트워크가 과거의 차트를 동일한 가격으로 볼 수 있다는 문제를 해결하는 방법을 찾아야 합니다.

여기 네트워크가 지금 보고 있는 것이 있습니다.

dd

파란색 영역은 네트워크의 시야에 해당하는 부분이고 파란색 막대는 이 영역에서 가격 분포가 어떻게 보이는지, 네트워크는 200개의 촛불을 많이 볼 수 있지만 나처럼 보이지 않습니다. 중요한 것은 이전에 동일한 가격에 있었던 차트

이

그리고 어떤 이유로 이것이 바로 핵심 정보인 것 같습니다.

그리고 네트워크는 그것에 대해 전혀 알지 못합니다.

 
mytarmailS :


우리는 여전히 네트워크가 과거의 차트를 동일한 가격으로 볼 수 있다는 문제를 해결하는 방법을 찾아야 합니다.


이것은 큰 문제입니다. 이것은 학습을 저하시키지 않고는 거의 해결할 수 없는 것입니다.

여기서 요점은 과거를 더 많이 들여다볼수록 주변 관찰이 더 의존적이라는 것입니다.

기계에 Non-Thinned 관찰을 제공하면 가장 중요한 것, 즉 관찰의 독립성에 대한 요구 사항을 잃게 됩니다. 그 후에는 훈련이 극도로 부적절할 것입니다. 그리고 통계가 작동하지 않습니다.

그리고 이를 피하기 위해서는 과거를 최대한 바라보는 시차가 관측치를 가늘게 하는 단계 이하가 되도록 관측치를 엷게 할 필요가 있다. 그리고 이것은 무엇으로 이어질까요? 훈련을 위한 샘플 크기가 100배 감소합니다.

여기에 타협이 필요합니다. 엿보기의 깊이 대 샘플의 예 수.
사유: