그래도 이것이 의미하는 바를 이해하기 위해 두 개의 "유사한" 차트를 보고 싶습니다. 단어에서 누락, 변경 또는 추가 문자의 형태로 철자 오류를 검색하는 것과 유사하게 비교하여 모호한 아이디어가 있습니다. (한 번은 자동 번역기에 대해 그러한 절차를 작성한 적이 있습니다).
별도의 지점을 열지 않기 위해 패턴에 대한 연구 결과를 여기에 설명하기로 했습니다. 누군가의 시간을 절약할 수 있고 누군가 새로운 아이디어를 제공할 수도 있습니다.
2006년에 내가 처음으로 외환에 관심을 갖게 되었을 때 첫 번째 아이디어는 상관 계수를 유사성의 척도로 사용하여 마지막 N개의 막대(현재 패턴)를 동일한 시세의 모든 과거 패턴과 비교하는 것이었습니다. 이것은 동일한 NN(최근접 이웃) 방법입니다. 유클리드 길이에 대한 상관 계수의 우월성은 가격 축을 따른 왜곡을 고려한다는 것입니다. 나는 이 방법을 사용하여 Expert Advisor를 구축했는데, 2-3개월의 전방 테스트(10M에서 10k 또는 그와 비슷한 것) 동안 놀라운 수익성을 보였지만 2-3개월 후에는 소진되었습니다. 그리고 계속해서 엄청난 이익을 낸 다음 완전히 고갈됩니다. 이 BS 방식으로 몇 번이고 동네 위원회 등을 만들었지만 결과는 같았다. 결국 실망을 하고 5-ke 베이스에 BS 방식으로 칠면조 코드를 올렸습니다.
2007-2008년 어딘가에 PNN, 특히 GRNN이 언제 관심을 갖게 되었는지 정확히 기억나지 않습니다. 본질은 BS와 동일하지만 하나(또는 위원회에서와 같이 여러 개)의 유사한 이웃을 선택하는 대신 모든 과거 패턴이 자동으로 선택되고 예측에 대한 영향은 exp(-difference_measure)의 지수 함수에 의해 가중됩니다. ) 유형. 따라서 더 유사한 역사 조각은 기하급수적으로 더 무겁게 가중치가 부여됩니다. 패턴의 가격(평균 빼기)을 취하고 차이의 척도로 유클리드 거리를 계산하거나 일부 칠면조 판독값의 벡터 차이를 취할 수 있습니다. 예측의 정확도는 50.5%가 아닌 52%로 BS 방법보다 약간 높았습니다(정확히 기억나지 않음).
나의 마지막 아이디어는 우리의 두뇌가 정보를 변환하는 데 사용하는 방법을 사용하는 것이 었습니다. 5-ke에서 이러한 방법을 자세히 설명했습니다. 그 중 하나의 본질은 현재 가격 이 분해될 수 있는 패턴(또는 기본 기능)을 찾는 것입니다. 유형
가격[i] = 합계(a[k]*함수[i][k], k=1..L) i=1..N
물론 밑수를 찾을 수는 없지만 삼각 함수를 사용하면 푸리에 변환을 얻을 수 있습니다. 그러나 희소 코딩 방법을 사용하여 히스토리에서 기초 함수를 찾는 것이 더 유망합니다. 이 방법의 핵심은 지정된 오차가 0이 아닌 계수 a[k ], k=1..L. 이상적으로는 하나의 기본 함수(또는 패턴)만 각 역사적 가격 벡터에 맞습니다. 각 단계에서 계수와 함수 자체가 최적화됩니다. 이전에 알려지지 않은 많은 매개변수가 있습니다. 예를 들어 패턴의 길이는 N이고 사전의 기본 함수 수는 L이고 분해에서 0이 아닌 계수의 수입니다(각 가격 세그먼트가 이전 패턴의 꼬리로 구성되도록 3을 선택했습니다. , 현재 패턴 및 새 패턴의 시작). N*L이 전체 히스토리 길이보다 훨씬 작은 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 과거 가격과 동일한 패턴을 찾은 다음 가장 가까운 이웃 방법과 같은 것을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 1999-2010년(74k 막대)의 역사에 대한 희소 코딩 방법으로 훈련된 EURUSD H1에 대해 길이가 64개인 64개 패턴의 사전은 다음과 같습니다.
그런 패턴을 보았을 때 패턴이 길수록, 사전에 있는 수가 많을수록 백테스트의 이익이 높아지는데, 이는 오버러닝으로 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 어쨌든 다른 N과 L을 사용하여 전방 테스트는 0에 가까운 요철처럼 보입니다. 패턴에 짜증이 나기 시작합니다. 분명히 그들은 Forex에서 일정하지 않습니다. 즉, Forex에는 패턴에 대한 메모리가 없습니다. 매번 새로운 패턴이 생성됩니다.
오늘은 코드를 실험할 시간이었으므로 100개를 요청한 대로 유지하세요. :)
최적화와 같은 패턴 검색 - 1개월(1월), 앞으로 12개월, 이 패턴에 무엇이 있는지 알고 있지만 분명히 뭔가가 있습니다. 다시 비틀겠습니다. 다른 통화로 이동해야 합니다.
나는 이러한 패턴을 별로 믿지 않습니다(물론 무엇을 입력해야 하는지에 따라 다르지만... 기하학적으로 명확하지 않아야 합니다).
하지만 더 흥미롭습니다.
잘하셨어요. 수학 부엌에 대한 자세한 설명을 기다리고 있습니다. 기회가있을 것입니다 - 여기에 코드베이스의 모양에 대해 작성하십시오.
단어에서 누락, 변경 또는 추가 문자의 형태로 철자 오류를 검색하는 것과 유사하게 비교하여 모호한 아이디어가 있습니다. (한 번은 자동 번역기에 대해 그러한 절차를 작성한 적이 있습니다).
별도의 지점을 열지 않기 위해 패턴에 대한 연구 결과를 여기에 설명하기로 했습니다. 누군가의 시간을 절약할 수 있고 누군가 새로운 아이디어를 제공할 수도 있습니다.
2006년에 내가 처음으로 외환에 관심을 갖게 되었을 때 첫 번째 아이디어는 상관 계수를 유사성의 척도로 사용하여 마지막 N개의 막대(현재 패턴)를 동일한 시세의 모든 과거 패턴과 비교하는 것이었습니다. 이것은 동일한 NN(최근접 이웃) 방법입니다. 유클리드 길이에 대한 상관 계수의 우월성은 가격 축을 따른 왜곡을 고려한다는 것입니다. 나는 이 방법을 사용하여 Expert Advisor를 구축했는데, 2-3개월의 전방 테스트(10M에서 10k 또는 그와 비슷한 것) 동안 놀라운 수익성을 보였지만 2-3개월 후에는 소진되었습니다. 그리고 계속해서 엄청난 이익을 낸 다음 완전히 고갈됩니다. 이 BS 방식으로 몇 번이고 동네 위원회 등을 만들었지만 결과는 같았다. 결국 실망을 하고 5-ke 베이스에 BS 방식으로 칠면조 코드를 올렸습니다.
2007-2008년 어딘가에 PNN, 특히 GRNN이 언제 관심을 갖게 되었는지 정확히 기억나지 않습니다. 본질은 BS와 동일하지만 하나(또는 위원회에서와 같이 여러 개)의 유사한 이웃을 선택하는 대신 모든 과거 패턴이 자동으로 선택되고 예측에 대한 영향은 exp(-difference_measure)의 지수 함수에 의해 가중됩니다. ) 유형. 따라서 더 유사한 역사 조각은 기하급수적으로 더 무겁게 가중치가 부여됩니다. 패턴의 가격(평균 빼기)을 취하고 차이의 척도로 유클리드 거리를 계산하거나 일부 칠면조 판독값의 벡터 차이를 취할 수 있습니다. 예측의 정확도는 50.5%가 아닌 52%로 BS 방법보다 약간 높았습니다(정확히 기억나지 않음).
나의 마지막 아이디어는 우리의 두뇌가 정보를 변환하는 데 사용하는 방법을 사용하는 것이 었습니다. 5-ke에서 이러한 방법을 자세히 설명했습니다. 그 중 하나의 본질은 현재 가격 이 분해될 수 있는 패턴(또는 기본 기능)을 찾는 것입니다. 유형
가격[i] = 합계(a[k]*함수[i][k], k=1..L) i=1..N
물론 밑수를 찾을 수는 없지만 삼각 함수를 사용하면 푸리에 변환을 얻을 수 있습니다. 그러나 희소 코딩 방법을 사용하여 히스토리에서 기초 함수를 찾는 것이 더 유망합니다. 이 방법의 핵심은 지정된 오차가 0이 아닌 계수 a[k ], k=1..L. 이상적으로는 하나의 기본 함수(또는 패턴)만 각 역사적 가격 벡터에 맞습니다. 각 단계에서 계수와 함수 자체가 최적화됩니다. 이전에 알려지지 않은 많은 매개변수가 있습니다. 예를 들어 패턴의 길이는 N이고 사전의 기본 함수 수는 L이고 분해에서 0이 아닌 계수의 수입니다(각 가격 세그먼트가 이전 패턴의 꼬리로 구성되도록 3을 선택했습니다. , 현재 패턴 및 새 패턴의 시작). N*L이 전체 히스토리 길이보다 훨씬 작은 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 알고리즘이 과거 가격과 동일한 패턴을 찾은 다음 가장 가까운 이웃 방법과 같은 것을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 1999-2010년(74k 막대)의 역사에 대한 희소 코딩 방법으로 훈련된 EURUSD H1에 대해 길이가 64개인 64개 패턴의 사전은 다음과 같습니다.
그런 패턴을 보았을 때 패턴이 길수록, 사전에 있는 수가 많을수록 백테스트의 이익이 높아지는데, 이는 오버러닝으로 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 어쨌든 다른 N과 L을 사용하여 전방 테스트는 0에 가까운 요철처럼 보입니다. 패턴에 짜증이 나기 시작합니다. 분명히 그들은 Forex에서 일정하지 않습니다. 즉, Forex에는 패턴에 대한 메모리가 없습니다. 매번 새로운 패턴이 생성됩니다.
일정한 로트로 거의 0에 매달려 있으면 이미 손에 돈 인쇄기가 있는 것으로 간주됩니다 ... 로트 - 시리즈 손실을 막기 위해 MM 나사 ...
일반적으로 - 1000개 이상의 트랜잭션이 있는 모든 TS, 손실 (확산 * 1.5 * 트랜잭션 수) 이하 매우 잠재적으로 수익성 있는 시스템이 있습니다 ... (이러한 결과가 있는 경우 일정한 로트가 있음)
일정한 로트로 거의 0에 매달려 있으면 이미 손에 돈 인쇄기가 있는 것으로 간주됩니다 ... 로트 - 시리즈 손실을 막기 위해 MM 나사 ...
일반적으로 - 1000개 이상의 트랜잭션이 있는 모든 TS, 손실 (확산 * 1.5 * 트랜잭션 수) 이하의 매우 잠재적으로 수익성 있는 시스템이 있습니다... (이러한 결과가 있는 경우 일정한 로트로)
이미 손절매가 있는 MM이 있고 균형 에 따라 볼륨이 증가 합니다. 마티갈레를 말하는 겁니까?