1. 고정 창 크기를 COM 입력에 적용합니다(귀하의 경우 40bar). IMHO 어떤 식으로든 시장의 현재 모습을 그리는 것은 완전히 정확하지 않습니다. 일반적으로 슬라이딩 윈도우의 값은 최소한으로 충분하다는 조건에서 가변 값이 될 것입니다. 또한 훈련 벡터에는 가격뿐만 아니라 거래 주문 분포, 저항 지지 수준의 근접성 등을 포함하여 금리에서 지표 판독에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
2. 차트를 극한까지 압축하면 히스토리에 플랫, 상승추세, 하락추세의 3개 영역이 뚜렷하게 눈에 띕니다. 형식화 하지 않을게, 그렇게 멍청하지 않아. 과제는 이러한 영역을 선별하여 초기 단계에서 식별하는 것입니다.
3. 역사에 대한 훈련된 COM. 온라인 지도에서 현재 순간의 궤적을 보는 꿈을 꿉니다. 궤적을 예측하면 유사한 사적지에서 수익성 있는 전략을 선택하고 사전에 런칭할 수 있다.
4. 클러스터의 가능한 최대 균일 분포에 대한 맵을 구축하는 것이 필요합니다. 내가 구현한 지도에서 위의 그림을 보면 알고리즘이 거의 올바르게 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 입력 벡터의 분류가 있습니다. 그러나 IMHO는 지도를 무지개처럼 빨강에서 자주색으로 고르게 채우고 중앙에 음영을 가진 빨강을 집중하지 않는 것이 더 정확합니다.
1. 예, 가변 길이 UPC의 창에만 충분하지 않습니다. 어떤 의미에서 여기에서는 다른 방법으로 유사한 패턴을 선택해야 하지만 이 경우 공간에서 양자화 가능성이 손실됩니다(이는 SCP가 하는 일입니다).
2와 4. 동의합니다. 핸디캡 패턴의 분포는 플랫이 우선하므로 셀 전체에 고르게 분포되지 않을 것입니다. 그러나 이것은 요점이 아닙니다. 더 균일한 방식으로 벡터를 형성하는 것이 가능합니다(이상적으로는 균일 분포 IMHO가 있는 임의의 합성 데이터에서만 균일함). 그러나 이것은 이미 균질한 공간으로 판명될 것입니다. SB에, 그래서 나는 이것을 위해 노력할 필요가 있는지조차 모릅니다.
3. 나는 이것을 연구했다: UPC 셀은 아주 무작위로 교대하지 않고 반복 교대가 있기 때문에 이를 이용하려고 시도했지만 이 문제는 물론 완전히 연구되지 않았습니다. 요점은 이론적으로 무제한의 패턴(또는 벡터)을 제한된 세트(읽기, UPC 셀)로 줄이고 이 세트의 역학을 추적하는 것입니다.
나 자신은 Kohonen과 관련된 한 가지를 완전히 이해하지 못했습니다. 몇 개의 클러스터가 있습니다. 그것들은 공간에서 어느 정도 정렬되어 있고, 그 클러스터(클러스터)는 SCP에 의해 2차원 표면에 투영되며 SCP는 항상 그것들을 투영합니다 같은 방식으로, 초기 학습 조건이 동일하다면 SQL에 의해 구성된 평면이 항상 동일한 방식으로 feature의 공간을 통과할 것인가? 예: http://www.generation5.org/content/1999/images/kohonenImages.png n차원 공간에 비행기가 있습니다. 예를 들어, UPC는 항상 이런 방식으로 표시하고 프로필에는 표시하지 않습니다. .
어, 테스터에서 실행할 수는 없지만 적응형 접근 및 학습의 간단한 구현으로 코드에 있는 아이디어가 정말 마음에 들었습니다.
이와 별도로 건망증 에 대해 언급하고 싶습니다. 이와 관련하여 각 새 막대에서 현재 패턴뿐만 아니라 모든 패턴에 대해 망각을 수행하는 것이 옳다고 생각합니다.
// Было// arr_buy[index]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо// arr_sell[index]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо// Сталоfor ( int i = 0 ; i < ArraySize (arr_buy); i++)
{
arr_buy[i]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо
arr_sell[i]*=forgetting; // забываем старые паттерны, если надо
}
Более того, рыночные закономерности колоссально зависят от времени суток, сезонности и т.д. Поэтому при их поиске следует отдельно учитывать временные зоны. Прибыльно-используемая крайние несколько лет ночная торговля некоторых кроссов - яркий пример наличия РЕАЛЬНОЙ закономерности, которая присутствует лишь только в определенном интервале суток. И ее никогда бы не нашли, если бы исследовали весь исходный ВР, без фильтра временных зон.
1. 고정 창 크기를 COM 입력에 적용합니다(귀하의 경우 40bar). IMHO 어떤 식으로든 시장의 현재 모습을 그리는 것은 완전히 정확하지 않습니다. 일반적으로 슬라이딩 윈도우의 값은 최소한으로 충분하다는 조건에서 가변 값이 될 것입니다. 또한 훈련 벡터에는 가격뿐만 아니라 거래 주문 분포, 저항 지지 수준의 근접성 등을 포함하여 금리에서 지표 판독에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
2. 차트를 극한까지 압축하면 히스토리에 플랫, 상승추세, 하락추세의 3개 영역이 뚜렷하게 눈에 띕니다. 형식화 하지 않을게, 그렇게 멍청하지 않아. 과제는 이러한 영역을 선별하여 초기 단계에서 식별하는 것입니다.
3. 역사에 대한 훈련된 COM. 온라인 지도에서 현재 순간의 궤적을 보는 꿈을 꿉니다. 궤적을 예측하면 유사한 사적지에서 수익성 있는 전략을 선택하고 사전에 런칭할 수 있다.
4. 클러스터의 가능한 최대 균일 분포에 대한 맵을 구축하는 것이 필요합니다. 내가 구현한 지도에서 위의 그림을 보면 알고리즘이 거의 올바르게 작동하는 것을 볼 수 있습니다. 입력 벡터의 분류가 있습니다. 그러나 IMHO는 지도를 무지개처럼 빨강에서 자주색으로 고르게 채우고 중앙에 음영을 가진 빨강을 집중하지 않는 것이 더 정확합니다.
1. 예, 가변 길이 UPC의 창에만 충분하지 않습니다. 어떤 의미에서 여기에서는 다른 방법으로 유사한 패턴을 선택해야 하지만 이 경우 공간에서 양자화 가능성이 손실됩니다(이는 SCP가 하는 일입니다).
2와 4. 동의합니다. 핸디캡 패턴의 분포는 플랫이 우선하므로 셀 전체에 고르게 분포되지 않을 것입니다. 그러나 이것은 요점이 아닙니다. 더 균일한 방식으로 벡터를 형성하는 것이 가능합니다(이상적으로는 균일 분포 IMHO가 있는 임의의 합성 데이터에서만 균일함). 그러나 이것은 이미 균질한 공간으로 판명될 것입니다. SB에, 그래서 나는 이것을 위해 노력할 필요가 있는지조차 모릅니다.
3. 나는 이것을 연구했다: UPC 셀은 아주 무작위로 교대하지 않고 반복 교대가 있기 때문에 이를 이용하려고 시도했지만 이 문제는 물론 완전히 연구되지 않았습니다. 요점은 이론적으로 무제한의 패턴(또는 벡터)을 제한된 세트(읽기, UPC 셀)로 줄이고 이 세트의 역학을 추적하는 것입니다.
나 자신은 Kohonen과 관련된 한 가지를 완전히 이해하지 못했습니다. 몇 개의 클러스터가 있습니다. 그것들은 공간에서 어느 정도 정렬되어 있고, 그 클러스터(클러스터)는 SCP에 의해 2차원 표면에 투영되며 SCP는 항상 그것들을 투영합니다 같은 방식으로, 초기 학습 조건이 동일하다면 SQL에 의해 구성된 평면이 항상 동일한 방식으로 feature의 공간을 통과할 것인가? 예: http://www.generation5.org/content/1999/images/kohonenImages.png n차원 공간에 비행기가 있습니다. 예를 들어, UPC는 항상 이런 방식으로 표시하고 프로필에는 표시하지 않습니다. .
1. 예, 가변 길이 UPC의 창에 대해서만 충분하지 않습니다. 어떤 의미에서 여기에서는 다른 방법으로 유사한 패턴을 선택해야 하지만 이 경우 공간에서 양자화 가능성이 손실됩니다(이는 SCP가 하는 일입니다).
SKP란? 해독 plz.
나는 " 러시아 연방 검찰청 산하 조사위원회 ( SKP Russia )"만 찾았습니다. 여기서 뭔가 잘못되었다는 느낌이 듭니다.)
SKP란? 해독해주세요.
나는 " 러시아 연방 검찰청 산하 조사위원회 ( SKP Russia )"만 찾았습니다. 여기서 뭔가 잘못되었다는 느낌이 듭니다.)
Kohonen Self-Organizing Feature Map 또는 SOM.
) 조사위원회에 대해 미소를 지었다.
Kohonen Self-Organizing Feature Map 또는 SOM.
) 조사위원회에 대해 미소를 지었다.
분명한.
COM은 일부 기능에 따라 패턴을 배포합니다. 그것들을 나중에 어떻게 해석해야 하는지는 여전히 나에게 분명합니다.
역사의 모든 패턴을 세어봐도 나중에 어떻게 해야할지 명확하지 않습니다. 현재 패턴이 역사에서 대부분의 경우 매수 - 매수 또는 그 반대의 매도를 나타냅니다.
나는 고문 (예고편에서)을 만들었습니다.
고문이 하는 일:
- 10개의 다른 이진 신호로 구성된 모든 현재 패턴을 기억합니다(지금까지 17개 옵션 중에서 선택할 수 있음).
총 2^10=1024개의 서로 다른 신호 조합이 있으며 각 패턴에 대한 매수 및 매도 신호가 별도로 추가됩니다.
- 새 패턴이 도착하면 오래된 패턴이 점차 잊혀집니다(잊는 것은 설정에서 규제됨).
- 신호의 비율은 각 패턴에 대해 계산되며 유형이 (매수 또는 매도) -1 ~ +1 범위에서 형성되며,
- 그런 다음 진입, 퇴장, 쿠데타,
(여기서 어떻게 하면 더 잘할 수 있을지 모르겠는데, 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지 알려주세요),
일반적으로 GA 및 COM 일반화 없이 직접적인 방식으로 패턴을 고려합니다.
신호 변형, 입력 신호 수(입력 벡터의 크기 증가)를 추가하거나 COM의 출력을 입력에 적용할 수도 있습니다.
시도하기에 너무 게으르지 않은 사람은 개선에 대한 생각이있을 수 있습니다.
예쁜 그림은 그리지 않을 테니 직접 해보세요.)
ivandurak :
2. 차트를 극한까지 압축하면 히스토리에 3개의 평평한 영역, 상승추세, 하락추세 가 뚜렷하게 드러납니다. 형식화 하지 않을게, 그렇게 멍청하지 않아. 과제는 이러한 영역을 선별하여 초기 단계에서 식별하는 것입니다.
IMHO, 플랫/트렌드/랜덤 워크와 같아야 합니다. 다우존스 주식의 경우 비율은 약 35/40/25%입니다. 포함 패턴 등을 찾기 전에 시장의 현황을 파악하는 것이 필요합니다.
- 새 패턴이 도착하면 오래된 패턴이 점차 잊혀집니다(잊는 것은 설정에서 규제됨).
어, 테스터에서 실행할 수는 없지만 적응형 접근 및 학습의 간단한 구현으로 코드에 있는 아이디어가 정말 마음에 들었습니다.
이와 별도로 건망증 에 대해 언급하고 싶습니다. 이와 관련하여 각 새 막대에서 현재 패턴뿐만 아니라 모든 패턴에 대해 망각을 수행하는 것이 옳다고 생각합니다.
어, 테스터에서 실행할 수는 없지만 적응형 접근 및 학습의 간단한 구현으로 코드에 있는 아이디어가 정말 마음에 들었습니다.
이와 별도로 건망증 에 대해 언급하고 싶습니다. 이와 관련하여 각 새 막대에서 현재 패턴뿐만 아니라 모든 패턴에 대해 망각을 수행하는 것이 옳다고 생각합니다.
왜 멀리 운전하지 않습니까? 일반적으로 실행되고 최적화됩니다. 시작가로 달릴 수 있습니다.
건망증에 관하여: 나는 그것이 모든 소절에서 정확할 것이라고 생각하지 않습니다. 일부 패턴은 매우 드물고 완전히 잊어버릴 수 있습니다.
하지만 실험을 할 수 있습니다. 제가 틀렸을 수도 있습니다.
추신. 터미널이 설치되어 있지 않은 것으로 기억합니다.
그들이 매우 드물다면 이것은 오히려 규칙의 예외입니다. 따라서 즉시 필터링됩니다.
PS 임시 필터 를 넣는 것이 바람직합니다
Более того, рыночные закономерности колоссально зависят от времени суток, сезонности и т.д. Поэтому при их поиске следует отдельно учитывать временные зоны. Прибыльно-используемая крайние несколько лет ночная торговля некоторых кроссов - яркий пример наличия РЕАЛЬНОЙ закономерности, которая присутствует лишь только в определенном интервале суток. И ее никогда бы не нашли, если бы исследовали весь исходный ВР, без фильтра временных зон.
그리고 시도할 다른 캐릭터.
그들이 매우 드물다면 이것은 오히려 규칙의 예외입니다. 따라서 즉시 필터링됩니다.
PS 임시 필터 를 넣는 것이 바람직합니다
그리고 시도할 다른 캐릭터.
시간 필터가 있습니다. 이것은 15에서 17 사이의 신호이며, 고문도 분석합니다. 약간 비뚤어질 수 있으며 아직 완료되지 않았습니다.
다른 캐릭터를 추가하는 것은 어렵지 않습니다. 처음에는 추가하고 싶었지만 이 문제에 대해 언급했습니다. 아마도 내가 추가할 것입니다.
얻은 통계를 해석하는 데 더 많은 문제가 있습니다.
출력에는 +1(모든 패턴이 길게 작동됨)에서 -1(모든 패턴이 짧게 작동됨)까지의 신호가 있습니다.
예를 들어, 통계(신호) + 0.7이 얻어진다(일부는 그것을 확률이라고 부른다). 대부분의 패턴은 오랫동안 해결되었습니다.
다음에 무엇을할지? 매수, 매도, 더 강한 신호를 기다리거나 시장에서 나갈까요?