예측기간은 분석된 시계열의 기준값에 의해 결정됩니다. 이것이 며칠이면 예측이 하루 앞서, 분이면 1분 앞서 작성됩니다. 다시 말해서, 나는 앞날의 예측을 위해 분 분석 비용을 정당화한다고 생각하지 않습니다. 나는 이 경험적 진술이 엄밀하게 증명될 수 있다고 생각한다. 사실 예측의 정확도는 개수로 측정된 예측 범위가 증가함에 따라 기하급수적으로 떨어집니다.
검토를 위해 제시한 형식으로 조립한 지표 인 Piligrimm을 사용하면 H4에서 통계적으로 시장을 이길 수 있습니다. 그리고 이것은 최소한의 위험으로. 아직도 Forex를 뒤집지 않은 이유는 무엇입니까?
글쎄요, 당신은 질문을 하지만 곧바로 백필에 묻습니다. 바로 지금, 나는 거품을 위해 델리에 가고, 즉시, 그리고 그와 Forex를 넘어뜨립니다!
그러나 심각하게, 이것은 모든 개인 거래자가 서로 동의하고 가장 멋진 MTS를 가지고 있더라도, 이 경우에도 그들의 시장 점유율이 너무 미미하고 그들과 실제 시장 사이의 버퍼가 너무 커서 그들의 노력이 앞서는 경우에도 단순히 불가능합니다. 아무것도. 예를 들어 염증으로 알려진 사례라도 DC가 고객을 유인하기 위해 퍼뜨리는 신화입니다. 염증은 적절한 시간에 적절한 장소에 발생했고 영국 은행들이 자신들의 행동으로 만들어 큰 돈을 벌었고, 이 은행들은 사기를 은폐하기 위해 모든 개를 그에게 매달았습니다. 그리고 자신이 위기의 원인이라고 말하는 실수. 시스템의 지적 능력이 커짐에 따라 10년 후에는 시장이 완전히 달라질 것이라고 나는 여전히 확신하지만, 이것은 개인 트레이더의 장점이 아니라, 시장의 정책.
bstone“아직 아무 말도 하지 않겠지만, 이 경우 제로 막대에 표시기를 다시 그려서 결과가 잘못 얻은 것 같습니다. 1 bar의 수평선에 대해 이것은 명백합니다. 제시된 데이터에 따라 거래를 에뮬레이트할 때 결정은 전체 형성 시 실제로 수신된 데이터에 따라 막대의 시작 부분에서 이루어집니다 . 2막대의 수평선에 대해서는 좀 더 자세히 분석할 필요가 있다”고 말했다. - 제로바가 형성되어 언제든지 결정이 가능하고, 시스템을 여러 방향으로 여러 번 다시 닫으면서 이익을 얻을 수 있지만 이는 역학에서만 관찰할 수 있습니다. 새로운 막대가 도착하면 계산의 마지막 결과는 마지막 눈금에 고정되고 이 결과는 히스토리에서 일련 번호에 따라 첫 번째 막대로 이동하며 더 이상 변경되지 않습니다. 제로 바에서 시스템은 틱-바이-틱 모드로 작동하지만 이것이 바람개비처럼 앞뒤로 매달려 있다는 것을 의미하는 것이 아니라 곡선보다 앞서 작동하고 시세 추세에서 중요한 움직임만 처리합니다. 비록 나는 이 시스템을 예측적이라고 부르지 않을 것이며, 귀하의 질문에 따르면 귀하가 제가 제시한 예를 정확하게 해석하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 1 및 2 막대에 대해 평활화된 신호를 예측하는 예를 들었을 때 저는 신호 중 하나에 대한 특정 예측에 대해 이야기하고 있었습니다. 신호는 필터링 후 적절한 평활도를 받았지만 동시에 2 막대 뒤처지기 시작했습니다 이 때문에 나는 다음 막대에 대한 예측에 대해 이야기하지 않았습니다. 그리고 예측 모델의 목표는 신호의 부드러움을 크게 악화시키지 않으면서 이러한 지연을 보상하는 것이었습니다. 그리고 시스템의 모든 모델은 필터링 및 예측으로 인한 지연에 대한 즉각적인 보상을 위해 설정됩니다. 내가 1개 및 2개 막대에 대한 예측 지평선에 대해 이야기했을 때 이 지평선은 시세 흐름과 관련이 있는 것이 아니라 위상이 복원되어야 했던 원래 신호와 관련하여 의미했습니다. 따라서 그래프에서 볼 수 없는따옴표와 관련하여 예측 라인이 왼쪽으로 이동하면 질문이 생깁니다. 예측이 있었고 어떤 지평선에 대해 이야기하고 있습니까? 작업을 설정하고 이 시스템을 구현함으로써 이 시스템은 견적의 흐름을 예측하는 것으로 훈련되지 않았습니다(이 작업은 완전히 다른 순서이지만 해결할 수도 있지만 훨씬 더 어렵습니다), 시스템은 MTS를 설계하기 위한 것이며, 그리고 그들은 무슨 일이 일어날지 미리 알 필요가 없습니다. 도덕적으로 다가오는 이벤트에 참여할 필요가 없습니다. 커피 한 잔을 마시고, 화장실에 가고, MTS는 지체 없이 현재의 상황을 명확하게 해결해야 합니다. 순간. 따라서 시스템의 알고리즘은 다음과 같습니다. 신호 그룹의 대표 샘플을 생성합니다(결정의 정확성을 향상하고 그룹 결정으로 개별 오류를 보상하여 오탐을 제거하기 위해). 시스템 자체의 작동 시간에 의해 결정되는 최소 지연으로 (몇 초 정도), 소요주문 관리 거래 솔루션. 따라서 - 제로 막대의 각 순간에 시스템은 막대가 열렸을 때 어떤 일이 발생하는지 보여줍니다. - 마지막 틱에서 추세가 막대 전체에서 어떻게 발전할지 보여줍니다 - 추세가 더 계속되는 곳(물론 , 이 모든 것은 특정 오류가 있고 시스템은 이상적이지 않습니다.) 시스템에 의해 합성된 신호는 느린 추세를 반영하고 항상 특정 막대의 발전을 판단하는 것이 가능하지 않지만 내가 말했듯이 추세라면 역전이 형성되는 막대 내부에서 발생하면 시스템은 이를 신호하기 위해 새 막대가 도착할 때까지 기다리지 않고 이를 인식하는 즉시 변경 사항을 반영합니다.
요전에 나는 시스템의 안정성에 대해 다시 확인하기로 결정했습니다. 1992년 8월 1일부터 오늘까지의 사이에 당일치기로 그녀를 몰고 갔다. 1992년 8월 1일부터 2000년 1월 26일까지 - 시장의 모든 단계에서 정상적이고 안정적으로 작동했으며 2000년 1월 26일부터 비율이 1.0037 아래로 떨어졌을 때 - 왜곡이 시작되었습니다. 2003년 1월 6일부터 비율이 1.05 이상으로 올라갔을 때 시스템의 정상 작동이 완전히 복구되었으며 모든 것이 정상입니다.
나는 한 번 더 실험을 했고 1992년 1월 24일부터 현재까지 GBPUSD 일일 차트에서 시스템을 실행했습니다. 이 간격의 환율 변동은 1.3946에서 2.1161 사이였습니다. GBPUSD.
그런 다음 계산이 발생한 모든 따옴표에서 1과 동일한 상수 구성 요소를 도입했습니다. 결과적으로 EURUSD의 전체 범위(이전에 왜곡이 있었던 경우에도)에서 시스템이 GBPUSD에 대해 정상적으로 작동하기 시작했습니다. 시스템이 발행하는 스펙트럼의 신호는 연구 범위의 시장의 특정 단계에서 일정한 값만큼 작은 이동이 나타났으며 이는 신호의 모양이나 위상에 큰 영향을 미치지 않았습니다. 이러한 실험은 훈련의 한계를 훨씬 뛰어 넘는 시장 시세의 광범위한 변화에서 시스템의 우수한 안정성과 시스템을 작동 범위에 도입하고 일정한 편향을 도입하여 성능을 복원할 가능성에 대한 결론으로 이어집니다. 따옴표에서 과정이 크게 변경되고 작업에 왜곡이 나타나는 경우. 정상 작동을 위해 시스템은 재교육이나 최적화가 필요하지 않습니다. 많은 TS가 시장 단계가 변할 때 성능을 유지하기 위해 요구하기 때문입니다.
이 시스템이 아직 완성되지는 않았지만 아직 해야 할 일이 많고, 내가 완성할 수 있을지, 아니면 시간이 다 되기 전에 많은 사람들이 죽음을 맞이할 것인지에 대해 날마다 점점 더 많은 의심이 듭니다. 태어나. 개발자로서 나는 한 가지 심각한 질병에 시달립니다. 프로젝트를 진행하면서 경험이 축적되고, 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지 이해하게 되고, 끝없는 일련의 개선이 시작되고, 종종 돌이킬 수 없는 지점을 지나게 됩니다. 수행한 작업을 더 이상 변경할 수 없으며 모든 것을 버리고 다시 시작하는 것이 더 쉽습니다. 여기 이 작업에서 지난 3주 동안 이 시스템을 쓰레기통에 보내고 처음부터 작업을 시작하려는 유혹에 맞서 싸우기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 물론 그냥 버리는데 드는 시간과 노력이 아깝긴 하지만, 지금의 모습으로도 나쁘지 않은 결과를 보여주고 있습니다. 하지만 지금 그대로 파는 것은 화폐 발행기를 만드는 고철 값으로 화폐를 파는 것과 다름없을 것이고, 그 시스템은 2~3개의 신호를 선택하는 것이지만 모두 과소평가되고 단순한 지표로 간주될 것이다. 예, 200달러에 고문을 추가하면 비용이 엄청나게 증가하지만 설정 및 테스트에는 상당한 시간이 필요합니다. 지금은 새 시스템을 시작하기가 성급하기 때문입니다.
그래서 나는 생각하고 있으며 이 시스템의 미래는 흐릿합니다. 내가 아직 시장을 황폐화시키지 않은 이유에 대한 질문에 답이 되었기를 바랍니다.
이론적으로 각도는 45도 이상이 될 수 있습니다. 이것은 항상 올바른 방향으로 예측되지만 너무 낙관적일 때입니다.
당신의 두려움은 근거가 없습니다. 이론적으로는 그럴 수 없습니다!
사실 직선 기울기의 접선이 우리의 경우 취할 수있는 가능한 값의 범위는 한편으로는 "0"과 다른 한편으로는 "1"값에 의해 제한되며 일치하지 않습니다 일반적인 접선에 대한 값 범위. 스스로 판단하십시오. 기능은 부드럽고 "나는 아무것도 모릅니다"라는 개념을 정의합니다. 이것은 0에 해당하고 "나는 모든 것을 압니다"-1에 해당합니다. 다른 것은 제공되지 않습니다. 사람은 "모든 것"보다 더 많이 알 수 없습니다... 물론, 말한 것은 "무한한" 실험이 있을 때 제한적인 경우를 나타냅니다. 실제로, 우리는 유한한 수의 실험 데이터에 의해 제한되며 결과적으로 통계적 특성을 가지며 어떤 경우에는 1보다 큰 경사각 값으로 이어질 수 있는 불가피한 오류가 발생합니다. 그러나 여기에는 끔찍하거나 특이한 것이 없습니다. 결국 각도에 대한 추정치를 얻으면 물론이 값이 발견 된 오류의 추정치를 얻고 귀하의 경우 "정확한"결과는 다음과 같습니다.
tan(a)=0.9 +-0.3
따라서 결과 tan=1.1은 "낙관적 예측"을 나타내지 않지만 이 결과의 잘못된 표현을 나타내므로 얻은 값 값의 가능한 분산 경계를 명확히 해야 합니다.
사실 직선 기울기의 접선이 우리의 경우 취할 수있는 가능한 값의 범위는 한편으로는 "0"과 다른 한편으로는 "1"값에 의해 제한되며 일치하지 않습니다 일반적인 접선에 대한 값 범위. 스스로 판단하십시오. 기능은 부드럽고 "나는 아무것도 모릅니다"라는 개념을 정의합니다. 이것은 0에 해당하고 "나는 모든 것을 압니다"-1에 해당합니다. 다른 것은 제공되지 않습니다. 사람은 "모든 것"보다 더 많이 알 수 없습니다... 물론, 말한 것은 "무한한" 실험이 있을 때 제한적인 경우를 나타냅니다. 실제로, 우리는 유한한 수의 실험 데이터에 의해 제한되며 결과적으로 통계적 특성을 가지며 어떤 경우에는 1보다 큰 경사각 값으로 이어질 수 있는 불가피한 오류가 발생합니다. 그러나 여기에는 끔찍하거나 특이한 것이 없습니다. 결국 각도에 대한 추정치를 얻으면 물론이 값이 발견 된 오류의 추정치를 얻고 귀하의 경우 "정확한"결과는 다음과 같습니다.
탄젠트(a)=0.9 +-0.3
따라서 결과 tan=1.1은 "낙관적 예측"을 나타내지 않지만 이 결과의 잘못된 표현을 나타내므로 얻은 값 값의 가능한 분산 경계를 명확히 해야 합니다.
"얻은 값의 값이 분산될 가능성이 있는 경계를 명확히 하는 방법"이 명확하지 않습니다. 직선을 구성하고 기울기 각도로 추정하는 공식 규칙이 있습니다.
예측의 평균 신뢰도.
예측 시리즈가 정확히 동일한 경우 숫자 시리즈 {21;-5;12;23;-24}가 있다고 가정해 보겠습니다.
그것으로 tan(a)=1이면 우리의 슈퍼 예측 시스템이 방향을 정확하게 추측하지만 값은
2배 더 많은 {42;-10;24;46,-48}을 예측하는 동안 공식적으로 tan(a)=2, 예측
실제보다 3배 높은 각도는 70도까지 완전히 날아갑니다. 만약 그러한 예측이
전체 예측 수의 작은 비율을 구성하고 나머지는 무작위입니다. ~을 위한
tan(a)=0이면 평균 알파는 예를 들어 10도가 됩니다. 이 값은 어떻게 적용됩니까?
결국, 실제로 무작위 및 잘못된 예측을 합산하여 얻은 것입니까?
예측이 수신된 값을 초과하는 경우,
그런 다음 이를 참으로 간주하고 y에 대해 x에 대해 동일한 값으로 표시합니다. 하지만 만약 그렇다면
150포인트 올라올거라 예상했는데 실제로는 5포인트 올라갔다?
또한, 아래로부터의 각도가 0으로 제한된다는 사실도 제 생각에는 완전히 사실이 아닙니다. 슈퍼 예측 시스템이 있는 경우, 즉 그것은 절대적으로 정확한 미래 가치를 예측하지만 부호가 반대인 각도는 -45가 됩니다. 이 경우 방향을 바꾸는 것이 어렵지 않다는 것이 분명합니다. 그러나 그러한 예측이 다수의 무작위 예측 사이에서도 "번져" 있다면 어떻게 될까요?
이 시스템이 아직 완성되지는 않았지만 아직 해야 할 일이 많이 있으며, 나는 그것을 완성할 수 있을지, 아니면 시간이 다 되기 전에 많은 사람들이 죽음을 맞이하게 될지에 대해 날마다 점점 더 많은 의심을 갖고 있습니다. 태어나. 개발자로서 저는 한 가지 심각한 질병을 앓고 있습니다. 프로젝트를 진행하면서 경험이 축적되고, 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지에 대한 이해가 생기고, 끝없는 일련의 개선이 시작되고, 종종 돌이킬 수 없는 지점을 지나게 됩니다. 수행한 작업을 더 이상 변경할 수 없으며 모든 것을 버리고 다시 시작하는 것이 더 쉽습니다. 여기 이 작업에서 지난 3주 동안 이 시스템을 쓰레기통에 보내고 처음부터 작업을 시작하려는 유혹에 맞서 싸우기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 물론 그냥 버리는데 드는 시간과 노력이 아깝긴 하지만, 지금의 모습으로도 나쁘지 않은 결과를 보여주고 있습니다. 하지만 지금 그대로 파는 것은 화폐 발행기를 만드는 고철 값으로 화폐를 파는 것과 다름이 없고, 두세 개의 신호를 선택하는 것이 전부지만 시스템은 과소 평가되고 단순한 지표로 간주될 것이다. 예, 200달러에 고문을 추가하면 비용이 엄청나게 증가하지만 설정 및 테스트에는 상당한 시간이 필요합니다. 지금은 새로운 시스템을 시작하는 데 조급해하기 때문입니다.
그래서 나는 생각하고 있고 이 시스템의 미래는 흐릿합니다. 내가 아직 시장을 황폐화시키지 않은 이유에 대한 질문에 답이 되었기를 바랍니다.
나를 웃게 만들었습니다 ...... 제 생각에는 연습으로 넘어갈 시간입니다. 그렇지 않으면 이론이 좋은 결과로 이어지지 않을 것입니다 .......))))
m_a_sim писал(а)>> 경사각에 대해 일련의 닫기와 동일한 수의 값을 만들려고 시도하지만 이전 닫기에서 약 45도 각도를 얻을 수 있습니다. 이 예측은 무엇입니까?
아니요. 말도 안되는 소리입니다.
당신은 가격의 절대 가치 또는 가격 증가를 예측하고 있습니까? 절대값이면 모든 것이 정확합니다. 거의 정확한 예측입니다(tan=1). 그러나 그것은 불운입니다. 우리가 포지션을 연 후 가격의 "움직임"을 거래하는 것이 중요합니다. 그 가치가 아닙니다. 다시 말해서, 예를 들어 한 막대에서 "개방-폐쇄"의 경우 일련의 폐쇄-개방 차이와 일련의 동일한 수의 값을 구축해야 하지만 이전 폐쇄-개방에서 약 0도 정도의 각도를 얻으십시오.
"얻은 값의 값이 분산될 가능성이 있는 경계를 명확히 하는 방법"이 명확하지 않습니다. 직선을 구성하고 기울기 각도로 추정하는 공식 규칙이 있습니다.
예측 신뢰도의 평균 정도.
방법은 알려져 있습니다. 예측 구름을 통해 최소 자승법으로 그린 선에 대한 방정식이 있으면 이 선의 기울기의 탄젠트가 어떤 오차로 계산되는지 알 수 있습니다. 즉석에서 공식을 제공하지 않을 것입니다. 기억이 나지 않습니다. 책을 파헤쳐야 합니다.
...초예측 시스템이 방향을 정확하게 추측하지만 값은
2배 더 많은 {42;-10;24;46,-48}을 예측하는 동안 공식적으로 tan(a)=2, 예측
실제보다 3배 높은 각도는 70도까지 완전히 날아갑니다.
발명을 제외하고 그러한 옵션은 더 이상 구현할 수 없습니다!
사실 예측 시스템을 구축할 때 적응(훈련) 과정에서 우리는 어떤 식으로든 최소화할 특정 기능에 의해 인도되어야 합니다. 예를 들어, 매번 길을 건너는 방법에 대한 문제를 머릿속에서 해결함으로써 교통 체증과 관련된 가능한 위험을 최소화할 수 있습니다. 또는 다른 상황에서 이동한 경로의 길이입니다. 가능한 기능들입니다. 우리에게 실제(항상 그런 것은 아니지만)는 예측 지점에서 정확한 값까지의 거리를 최소화하는 것입니다(제곱 평균 제곱근 오차의 최소화). 이 경우 당신이 제시한 예는 터무니없기 때문에 예측은 현실과 2배 차이가 나는데, 크게 상관없습니다. 2번이 중요!
괴물을 발명한 다음 그것이 존재할 수 있는 가능한 세계에 대해 수수께끼를 낼 필요가 없습니다.
추신
경사각의 탄젠트 오차를 결정하는 공식을 찾았습니다.
선형 함수 Y = a+bx 에 의한 근사값을 찾고 b=(<xy>-<x><y>)/(<x^2>-<x>^2) 및 a=< y>-b< x> 이것은 실제로 예상 증분 x[i] 의 예측 집합과 실제 가격 증분 y[i] 집합이 알려진 경우 선형 회귀 a 및 b 의 계수를 찾는 방법입니다. . 삼각형 괄호는 다음 공식에 의해 결정되는 평균값을 나타냅니다.
<x>=1/n*SUM(x[i]) , 여기서 i는 1에서 n까지의 범위이고 n은 실험 포인트의 수입니다.
당신은 가격의 절대 가치 또는 가격 증가를 예측하고 있습니까? 절대값이면 모든 것이 정확합니다. 거의 정확한 예측입니다(tan=1). 그러나 그것은 불운입니다. 우리가 포지션을 연 후 가격의 "움직임"을 거래하는 것이 중요합니다. 그 가치가 아닙니다. 다시 말해서, 예를 들어 한 막대에서 "개방-폐쇄"의 경우 일련의 폐쇄-개방 차이와 일련의 동일한 수의 값을 구축해야 하지만 이전 폐쇄-개방에서 약 0도 정도의 각도를 얻으십시오.
이것은 예측입니다.
방법은 알려져 있습니다. 예측 구름을 통해 최소 자승법으로 그린 선에 대한 방정식이 있으면 이 선의 기울기의 탄젠트가 어떤 오차로 계산되는지 알 수 있습니다. 즉석에서 공식을 제공하지 않을 것입니다. 기억이 나지 않습니다. 책을 파헤쳐야 합니다.
1. 다음 막대의 가격 인상.
나는 반드시 다음 바가 아니라고 생각합니다. 주어진 시간에 대한 예측이 필요합니다. 이것이 당신이 분을 인식하지 못하는 이유입니다.
어떻게 지각하지 못합니까? 저는 M1으로만 작업합니다( 틱 기록 이 없을 때).
예측기간은 분석된 시계열의 기준값에 의해 결정됩니다. 이것이 며칠이면 예측이 하루 앞서, 분이면 1분 앞서 작성됩니다. 다시 말해서, 나는 앞날의 예측을 위해 분 분석 비용을 정당화한다고 생각하지 않습니다. 나는 이 경험적 진술이 엄밀하게 증명될 수 있다고 생각한다. 사실 예측의 정확도는 개수로 측정된 예측 범위가 증가함에 따라 기하급수적으로 떨어집니다.
글쎄, 일반적으로 그것은 분명하다.
검토를 위해 제시한 형식으로 조립한 지표 인 Piligrimm을 사용하면 H4에서 통계적으로 시장을 이길 수 있습니다. 그리고 이것은 최소한의 위험으로. 아직도 Forex를 뒤집지 않은 이유는 무엇입니까?
글쎄요, 당신은 질문을 하지만 곧바로 백필에 묻습니다. 바로 지금, 나는 거품을 위해 델리에 가고, 즉시, 그리고 그와 Forex를 넘어뜨립니다!
그러나 심각하게, 이것은 모든 개인 거래자가 서로 동의하고 가장 멋진 MTS를 가지고 있더라도, 이 경우에도 그들의 시장 점유율이 너무 미미하고 그들과 실제 시장 사이의 버퍼가 너무 커서 그들의 노력이 앞서는 경우에도 단순히 불가능합니다. 아무것도. 예를 들어 염증으로 알려진 사례라도 DC가 고객을 유인하기 위해 퍼뜨리는 신화입니다. 염증은 적절한 시간에 적절한 장소에 발생했고 영국 은행들이 자신들의 행동으로 만들어 큰 돈을 벌었고, 이 은행들은 사기를 은폐하기 위해 모든 개를 그에게 매달았습니다. 그리고 자신이 위기의 원인이라고 말하는 실수. 시스템의 지적 능력이 커짐에 따라 10년 후에는 시장이 완전히 달라질 것이라고 나는 여전히 확신하지만, 이것은 개인 트레이더의 장점이 아니라, 시장의 정책.
bstone “아직 아무 말도 하지 않겠지만, 이 경우 제로 막대에 표시기를 다시 그려서 결과가 잘못 얻은 것 같습니다. 1 bar의 수평선에 대해 이것은 명백합니다. 제시된 데이터에 따라 거래를 에뮬레이트할 때 결정은 전체 형성 시 실제로 수신된 데이터에 따라 막대의 시작 부분에서 이루어집니다 . 2막대의 수평선에 대해서는 좀 더 자세히 분석할 필요가 있다”고 말했다. - 제로바가 형성되어 언제든지 결정이 가능하고, 시스템을 여러 방향으로 여러 번 다시 닫으면서 이익을 얻을 수 있지만 이는 역학에서만 관찰할 수 있습니다. 새로운 막대가 도착하면 계산의 마지막 결과는 마지막 눈금에 고정되고 이 결과는 히스토리에서 일련 번호에 따라 첫 번째 막대로 이동하며 더 이상 변경되지 않습니다. 제로 바에서 시스템은 틱-바이-틱 모드로 작동하지만 이것이 바람개비처럼 앞뒤로 매달려 있다는 것을 의미하는 것이 아니라 곡선보다 앞서 작동하고 시세 추세에서 중요한 움직임만 처리합니다. 비록 나는 이 시스템을 예측적이라고 부르지 않을 것이며, 귀하의 질문에 따르면 귀하가 제가 제시한 예를 정확하게 해석하지 않는다는 것을 알 수 있습니다. 1 및 2 막대에 대해 평활화된 신호를 예측하는 예를 들었을 때 저는 신호 중 하나에 대한 특정 예측에 대해 이야기하고 있었습니다. 신호는 필터링 후 적절한 평활도를 받았지만 동시에 2 막대 뒤처지기 시작했습니다 이 때문에 나는 다음 막대에 대한 예측에 대해 이야기하지 않았습니다. 그리고 예측 모델의 목표는 신호의 부드러움을 크게 악화시키지 않으면서 이러한 지연을 보상하는 것이었습니다. 그리고 시스템의 모든 모델은 필터링 및 예측으로 인한 지연에 대한 즉각적인 보상을 위해 설정됩니다. 내가 1개 및 2개 막대에 대한 예측 지평선에 대해 이야기했을 때 이 지평선은 시세 흐름과 관련이 있는 것이 아니라 위상이 복원되어야 했던 원래 신호와 관련하여 의미했습니다. 따라서 그래프에서 볼 수 없는 따옴표와 관련하여 예측 라인이 왼쪽으로 이동하면 질문이 생깁니다. 예측이 있었고 어떤 지평선에 대해 이야기하고 있습니까? 작업을 설정하고 이 시스템을 구현함으로써 이 시스템은 견적의 흐름을 예측하는 것으로 훈련되지 않았습니다(이 작업은 완전히 다른 순서이지만 해결할 수도 있지만 훨씬 더 어렵습니다), 시스템은 MTS를 설계하기 위한 것이며, 그리고 그들은 무슨 일이 일어날지 미리 알 필요가 없습니다. 도덕적으로 다가오는 이벤트에 참여할 필요가 없습니다. 커피 한 잔을 마시고, 화장실에 가고, MTS는 지체 없이 현재의 상황을 명확하게 해결해야 합니다. 순간. 따라서 시스템의 알고리즘은 다음과 같습니다. 신호 그룹의 대표 샘플을 생성합니다(결정의 정확성을 향상하고 그룹 결정으로 개별 오류를 보상하여 오탐을 제거하기 위해). 시스템 자체의 작동 시간에 의해 결정되는 최소 지연으로 (몇 초 정도), 소요 주문 관리 거래 솔루션. 따라서 - 제로 막대의 각 순간에 시스템은 막대가 열렸을 때 어떤 일이 발생하는지 보여줍니다. - 마지막 틱에서 추세가 막대 전체에서 어떻게 발전할지 보여줍니다 - 추세가 더 계속되는 곳(물론 , 이 모든 것은 특정 오류가 있고 시스템은 이상적이지 않습니다.) 시스템에 의해 합성된 신호는 느린 추세를 반영하고 항상 특정 막대의 발전을 판단하는 것이 가능하지 않지만 내가 말했듯이 추세라면 역전이 형성되는 막대 내부에서 발생하면 시스템은 이를 신호하기 위해 새 막대가 도착할 때까지 기다리지 않고 이를 인식하는 즉시 변경 사항을 반영합니다.
요전에 나는 시스템의 안정성에 대해 다시 확인하기로 결정했습니다. 1992년 8월 1일부터 오늘까지의 사이에 당일치기로 그녀를 몰고 갔다. 1992년 8월 1일부터 2000년 1월 26일까지 - 시장의 모든 단계에서 정상적이고 안정적으로 작동했으며 2000년 1월 26일부터 비율이 1.0037 아래로 떨어졌을 때 - 왜곡이 시작되었습니다. 2003년 1월 6일부터 비율이 1.05 이상으로 올라갔을 때 시스템의 정상 작동이 완전히 복구되었으며 모든 것이 정상입니다.
나는 한 번 더 실험을 했고 1992년 1월 24일부터 현재까지 GBPUSD 일일 차트에서 시스템을 실행했습니다. 이 간격의 환율 변동은 1.3946에서 2.1161 사이였습니다. GBPUSD.
그런 다음 계산이 발생한 모든 따옴표에서 1과 동일한 상수 구성 요소를 도입했습니다. 결과적으로 EURUSD의 전체 범위(이전에 왜곡이 있었던 경우에도)에서 시스템이 GBPUSD에 대해 정상적으로 작동하기 시작했습니다. 시스템이 발행하는 스펙트럼의 신호는 연구 범위의 시장의 특정 단계에서 일정한 값만큼 작은 이동이 나타났으며 이는 신호의 모양이나 위상에 큰 영향을 미치지 않았습니다. 이러한 실험은 훈련의 한계를 훨씬 뛰어 넘는 시장 시세의 광범위한 변화에서 시스템의 우수한 안정성과 시스템을 작동 범위에 도입하고 일정한 편향을 도입하여 성능을 복원할 가능성에 대한 결론으로 이어집니다. 따옴표에서 과정이 크게 변경되고 작업에 왜곡이 나타나는 경우. 정상 작동을 위해 시스템은 재교육이나 최적화가 필요하지 않습니다. 많은 TS가 시장 단계가 변할 때 성능을 유지하기 위해 요구하기 때문입니다.
이 시스템이 아직 완성되지는 않았지만 아직 해야 할 일이 많고, 내가 완성할 수 있을지, 아니면 시간이 다 되기 전에 많은 사람들이 죽음을 맞이할 것인지에 대해 날마다 점점 더 많은 의심이 듭니다. 태어나. 개발자로서 나는 한 가지 심각한 질병에 시달립니다. 프로젝트를 진행하면서 경험이 축적되고, 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지 이해하게 되고, 끝없는 일련의 개선이 시작되고, 종종 돌이킬 수 없는 지점을 지나게 됩니다. 수행한 작업을 더 이상 변경할 수 없으며 모든 것을 버리고 다시 시작하는 것이 더 쉽습니다. 여기 이 작업에서 지난 3주 동안 이 시스템을 쓰레기통에 보내고 처음부터 작업을 시작하려는 유혹에 맞서 싸우기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 물론 그냥 버리는데 드는 시간과 노력이 아깝긴 하지만, 지금의 모습으로도 나쁘지 않은 결과를 보여주고 있습니다. 하지만 지금 그대로 파는 것은 화폐 발행기를 만드는 고철 값으로 화폐를 파는 것과 다름없을 것이고, 그 시스템은 2~3개의 신호를 선택하는 것이지만 모두 과소평가되고 단순한 지표로 간주될 것이다. 예, 200달러에 고문을 추가하면 비용이 엄청나게 증가하지만 설정 및 테스트에는 상당한 시간이 필요합니다. 지금은 새 시스템을 시작하기가 성급하기 때문입니다.
그래서 나는 생각하고 있으며 이 시스템의 미래는 흐릿합니다. 내가 아직 시장을 황폐화시키지 않은 이유에 대한 질문에 답이 되었기를 바랍니다.
즉, 구름이 45도에 가까울수록 얇을수록 좋습니다.
이것은 이해할 수 있습니다. 이제 수신된 데이터의 신뢰성에 대한 질문에 관심이 있습니다.
결과. 이론적으로 각도는 45도 이상이 될 수 있습니다. 이것은 항상 올바른 방향으로 예측되지만 너무 낙관적일 때입니다.
대다수의 무작위 조합이 있다고 가정합니다.
예측과 소수의 사실이지만 매우 낙관적이라면
탄젠트는 꽤 괜찮지만 분산은 "낙관적"일 것입니다.
구성 요소는 영향을 받지 않습니다. 깨끗한 결과를 가져오는 방법
물?
실수로 포인트의 50%를 제거하려고 할 수도 있습니다.
경사각을 다시 확인한 다음 다른 임의 세트로 삭제하십시오.
그래서 백 번. 결과적으로 접선이 많이 뜨지 않고
평균이 동일하게 유지되면 공정한 예측이 됩니다. 그렇지 않으면 무작위
운. 어떻게 생각하나요?이론적으로 각도는 45도 이상이 될 수 있습니다. 이것은 항상 올바른 방향으로 예측되지만 너무 낙관적일 때입니다.
당신의 두려움은 근거가 없습니다. 이론적으로는 그럴 수 없습니다!
사실 직선 기울기의 접선이 우리의 경우 취할 수있는 가능한 값의 범위는 한편으로는 "0"과 다른 한편으로는 "1"값에 의해 제한되며 일치하지 않습니다 일반적인 접선에 대한 값 범위. 스스로 판단하십시오. 기능은 부드럽고 "나는 아무것도 모릅니다"라는 개념을 정의합니다. 이것은 0에 해당하고 "나는 모든 것을 압니다"-1에 해당합니다. 다른 것은 제공되지 않습니다. 사람은 "모든 것"보다 더 많이 알 수 없습니다... 물론, 말한 것은 "무한한" 실험이 있을 때 제한적인 경우를 나타냅니다. 실제로, 우리는 유한한 수의 실험 데이터에 의해 제한되며 결과적으로 통계적 특성을 가지며 어떤 경우에는 1보다 큰 경사각 값으로 이어질 수 있는 불가피한 오류가 발생합니다. 그러나 여기에는 끔찍하거나 특이한 것이 없습니다. 결국 각도에 대한 추정치를 얻으면 물론이 값이 발견 된 오류의 추정치를 얻고 귀하의 경우 "정확한"결과는 다음과 같습니다.
tan(a)=0.9 +-0.3
따라서 결과 tan=1.1은 "낙관적 예측"을 나타내지 않지만 이 결과의 잘못된 표현을 나타내므로 얻은 값 값의 가능한 분산 경계를 명확히 해야 합니다.
당신의 두려움은 근거가 없습니다. 이론적으로는 그럴 수 없습니다!
사실 직선 기울기의 접선이 우리의 경우 취할 수있는 가능한 값의 범위는 한편으로는 "0"과 다른 한편으로는 "1"값에 의해 제한되며 일치하지 않습니다 일반적인 접선에 대한 값 범위. 스스로 판단하십시오. 기능은 부드럽고 "나는 아무것도 모릅니다"라는 개념을 정의합니다. 이것은 0에 해당하고 "나는 모든 것을 압니다"-1에 해당합니다. 다른 것은 제공되지 않습니다. 사람은 "모든 것"보다 더 많이 알 수 없습니다... 물론, 말한 것은 "무한한" 실험이 있을 때 제한적인 경우를 나타냅니다. 실제로, 우리는 유한한 수의 실험 데이터에 의해 제한되며 결과적으로 통계적 특성을 가지며 어떤 경우에는 1보다 큰 경사각 값으로 이어질 수 있는 불가피한 오류가 발생합니다. 그러나 여기에는 끔찍하거나 특이한 것이 없습니다. 결국 각도에 대한 추정치를 얻으면 물론이 값이 발견 된 오류의 추정치를 얻고 귀하의 경우 "정확한"결과는 다음과 같습니다.
탄젠트(a)=0.9 +-0.3
따라서 결과 tan=1.1은 "낙관적 예측"을 나타내지 않지만 이 결과의 잘못된 표현을 나타내므로 얻은 값 값의 가능한 분산 경계를 명확히 해야 합니다.
"얻은 값의 값이 분산될 가능성이 있는 경계를 명확히 하는 방법"이 명확하지 않습니다. 직선을 구성하고 기울기 각도로 추정하는 공식 규칙이 있습니다.
예측의 평균 신뢰도.
예측 시리즈가 정확히 동일한 경우 숫자 시리즈 {21;-5;12;23;-24}가 있다고 가정해 보겠습니다.
그것으로 tan(a)=1이면 우리의 슈퍼 예측 시스템이 방향을 정확하게 추측하지만 값은
2배 더 많은 {42;-10;24;46,-48}을 예측하는 동안 공식적으로 tan(a)=2, 예측
실제보다 3배 높은 각도는 70도까지 완전히 날아갑니다. 만약 그러한 예측이
전체 예측 수의 작은 비율을 구성하고 나머지는 무작위입니다. ~을 위한
tan(a)=0이면 평균 알파는 예를 들어 10도가 됩니다. 이 값은 어떻게 적용됩니까?
결국, 실제로 무작위 및 잘못된 예측을 합산하여 얻은 것입니까?
예측이 수신된 값을 초과하는 경우,
그런 다음 이를 참으로 간주하고 y에 대해 x에 대해 동일한 값으로 표시합니다. 하지만 만약 그렇다면
150포인트 올라올거라 예상했는데 실제로는 5포인트 올라갔다?
또한, 아래로부터의 각도가 0으로 제한된다는 사실도 제 생각에는 완전히 사실이 아닙니다. 슈퍼 예측 시스템이 있는 경우, 즉 그것은 절대적으로 정확한 미래 가치를 예측하지만 부호가 반대인 각도는 -45가 됩니다. 이 경우 방향을 바꾸는 것이 어렵지 않다는 것이 분명합니다. 그러나 그러한 예측이 다수의 무작위 예측 사이에서도 "번져" 있다면 어떻게 될까요?
이 시스템이 아직 완성되지는 않았지만 아직 해야 할 일이 많이 있으며, 나는 그것을 완성할 수 있을지, 아니면 시간이 다 되기 전에 많은 사람들이 죽음을 맞이하게 될지에 대해 날마다 점점 더 많은 의심을 갖고 있습니다. 태어나. 개발자로서 저는 한 가지 심각한 질병을 앓고 있습니다. 프로젝트를 진행하면서 경험이 축적되고, 어떻게 하면 더 잘할 수 있는지에 대한 이해가 생기고, 끝없는 일련의 개선이 시작되고, 종종 돌이킬 수 없는 지점을 지나게 됩니다. 수행한 작업을 더 이상 변경할 수 없으며 모든 것을 버리고 다시 시작하는 것이 더 쉽습니다. 여기 이 작업에서 지난 3주 동안 이 시스템을 쓰레기통에 보내고 처음부터 작업을 시작하려는 유혹에 맞서 싸우기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 물론 그냥 버리는데 드는 시간과 노력이 아깝긴 하지만, 지금의 모습으로도 나쁘지 않은 결과를 보여주고 있습니다. 하지만 지금 그대로 파는 것은 화폐 발행기를 만드는 고철 값으로 화폐를 파는 것과 다름이 없고, 두세 개의 신호를 선택하는 것이 전부지만 시스템은 과소 평가되고 단순한 지표로 간주될 것이다. 예, 200달러에 고문을 추가하면 비용이 엄청나게 증가하지만 설정 및 테스트에는 상당한 시간이 필요합니다. 지금은 새로운 시스템을 시작하는 데 조급해하기 때문입니다.
그래서 나는 생각하고 있고 이 시스템의 미래는 흐릿합니다. 내가 아직 시장을 황폐화시키지 않은 이유에 대한 질문에 답이 되었기를 바랍니다.
나를 웃게 만들었습니다 ...... 제 생각에는 연습으로 넘어갈 시간입니다. 그렇지 않으면 이론이 좋은 결과로 이어지지 않을 것입니다 .......))))
경사각에 대해 일련의 닫기와 동일한 수의 값을 만들려고 시도하지만 이전 닫기에서 약 45도 각도를 얻을 수 있습니다. 이 예측은 무엇입니까?
아니요. 말도 안되는 소리입니다.
당신은 가격의 절대 가치 또는 가격 증가를 예측하고 있습니까? 절대값이면 모든 것이 정확합니다. 거의 정확한 예측입니다(tan=1). 그러나 그것은 불운입니다. 우리가 포지션을 연 후 가격의 "움직임"을 거래하는 것이 중요합니다. 그 가치가 아닙니다. 다시 말해서, 예를 들어 한 막대에서 "개방-폐쇄"의 경우 일련의 폐쇄-개방 차이와 일련의 동일한 수의 값을 구축해야 하지만 이전 폐쇄-개방에서 약 0도 정도의 각도를 얻으십시오.
이것은 예측입니다.
"얻은 값의 값이 분산될 가능성이 있는 경계를 명확히 하는 방법"이 명확하지 않습니다. 직선을 구성하고 기울기 각도로 추정하는 공식 규칙이 있습니다.
예측 신뢰도의 평균 정도.
방법은 알려져 있습니다. 예측 구름을 통해 최소 자승법으로 그린 선에 대한 방정식이 있으면 이 선의 기울기의 탄젠트가 어떤 오차로 계산되는지 알 수 있습니다. 즉석에서 공식을 제공하지 않을 것입니다. 기억이 나지 않습니다. 책을 파헤쳐야 합니다.
...초예측 시스템이 방향을 정확하게 추측하지만 값은
2배 더 많은 {42;-10;24;46,-48}을 예측하는 동안 공식적으로 tan(a)=2, 예측
실제보다 3배 높은 각도는 70도까지 완전히 날아갑니다.
발명을 제외하고 그러한 옵션은 더 이상 구현할 수 없습니다!
사실 예측 시스템을 구축할 때 적응(훈련) 과정에서 우리는 어떤 식으로든 최소화할 특정 기능에 의해 인도되어야 합니다. 예를 들어, 매번 길을 건너는 방법에 대한 문제를 머릿속에서 해결함으로써 교통 체증과 관련된 가능한 위험을 최소화할 수 있습니다. 또는 다른 상황에서 이동한 경로의 길이입니다. 가능한 기능들입니다. 우리에게 실제(항상 그런 것은 아니지만)는 예측 지점에서 정확한 값까지의 거리를 최소화하는 것입니다(제곱 평균 제곱근 오차의 최소화). 이 경우 당신이 제시한 예는 터무니없기 때문에 예측은 현실과 2배 차이가 나는데, 크게 상관없습니다. 2번이 중요!
괴물을 발명한 다음 그것이 존재할 수 있는 가능한 세계에 대해 수수께끼를 낼 필요가 없습니다.
추신
경사각의 탄젠트 오차를 결정하는 공식을 찾았습니다.
선형 함수 Y = a+bx 에 의한 근사값을 찾고 b=(<xy>-<x><y>)/(<x^2>-<x>^2) 및 a=< y>-b< x> 이것은 실제로 예상 증분 x[i] 의 예측 집합과 실제 가격 증분 y[i] 집합이 알려진 경우 선형 회귀 a 및 b 의 계수를 찾는 방법입니다. . 삼각형 괄호는 다음 공식에 의해 결정되는 평균값을 나타냅니다.
<x>=1/n*SUM(x[i]) , 여기서 i는 1에서 n까지의 범위이고 n은 실험 포인트의 수입니다.
그런 다음 오류는 다음과 같이 정의됩니다.
델타=SQRT((SUM((y[i]-b*x[i]-a)^2))/(n-2)*SUM(x[i]^2-n<x>^2))
위를 고려하여 경사각의 접선에 대한 표현은 다음과 같은 형식을 취합니다.
tan=b+/-델타
아니요. 말도 안되는 소리입니다.
당신은 가격의 절대 가치 또는 가격 증가를 예측하고 있습니까? 절대값이면 모든 것이 정확합니다. 거의 정확한 예측입니다(tan=1). 그러나 그것은 불운입니다. 우리가 포지션을 연 후 가격의 "움직임"을 거래하는 것이 중요합니다. 그 가치가 아닙니다. 다시 말해서, 예를 들어 한 막대에서 "개방-폐쇄"의 경우 일련의 폐쇄-개방 차이와 일련의 동일한 수의 값을 구축해야 하지만 이전 폐쇄-개방에서 약 0도 정도의 각도를 얻으십시오.
이것은 예측입니다.
방법은 알려져 있습니다. 예측 구름을 통해 최소 자승법으로 그린 선에 대한 방정식이 있으면 이 선의 기울기의 탄젠트가 어떤 오차로 계산되는지 알 수 있습니다. 즉석에서 공식을 제공하지 않을 것입니다. 기억이 나지 않습니다. 책을 파헤쳐야 합니다.그리고 이것은 생각이다