Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1008
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Como alternativa, você pode usar a discretização. Dividir as séries por condições e analisar as partes divididas para saber se pertencem a um padrão. Em outras palavras, dividimos o problema em partes, primeiro as unidades elementares, depois a sua totalidade.
Em princípio, isto é feito automaticamente em convoluções, como Maxim sugeriu. As convoluções podem ser feitas em séries numéricas, bem como em capturas de ecrã ou imagens geradas a partir de uma série temporal.
Mas vale a pena entender um pouco sobre o assunto. Os padrões estão em camadas. Também dos primitivos às abstracções mais complexas. Se estiver realmente interessado, há uma base para a pesquisa, também posso dar orientação ou ajuda com o código.
Você pretende decompor a imagem em pixels, como o reconhecimento de letras de aprendizagem da máquina? A minha pesquisa é simplesmente baseada na série de preços de duas matrizes.
Se é possível fazer de alguma forma para encontrar o padrão que estamos procurando com menos barras, por exemplo, um padrão de 150 barras e um semelhante é encontrado na história, mas com o tamanho de 70 barras,
é interessante.
O que é mostrado na figura são padrões encontrados pelo algoritmo (script).
Não entendo muito bem a sua definição de Markovianity, mas não acho que seja a mesma do costume. Por exemplo, uma tendência (como na sua foto) e o Markovismo são bastante compatíveis.
A probabilidade de tal série em tal sequência (mesmo no caso de vaguear simétrica) é maior (um problema do campo das combinatórias elementares).
Com o andar aleatório a expectativa é igual ao valor inicial; mas no forex há também um spread que irá diminuir a cada nova negociação.
Faça esta experiência - vire uma moeda e desenhe um gráfico de marcha aleatório, se as cabeças rolarem então o gráfico ainda está para cima, se as caudas então ainda estão para baixo. Fazes uma caminhada aleatória, como sempre.
Agora tente novamente a experiência, mas agora com cada moeda virada para baixo o gráfico um pouco mais. Se o número de lançamentos for grande, haverá aproximadamente tantos movimentos para cima como para baixo, mas além disso haverá muitos pequenos movimentos para baixo. E estes pequenos movimentos descendentes irão, lenta mas seguramente, conduzir todo o gráfico para baixo. A expectativa matemática não pode ser igual ao valor inicial.
Portanto, se o gráfico deve tender para baixo a uma taxa de cerca de -4 centavos para cada comércio, mas de alguma forma não o faz - significa que há algo de errado com a caminhada aleatória e o processo de Markov.
Há um problema que 5 semanas não é tempo suficiente para avaliar o sinal, uma pessoa sortuda também poderia obter tal sinal trocando uma moeda, precisamos esperar mais alguns meses para ter credibilidade.
Doc, não é um modelo a seguir.
Mostra-me duas semanas de trabalho.
Que vergonha para mim. Isto é apenas uma demonstração de algo que algumas pessoas ainda não tentaram mas ainda persistem em chamar impossível.
Não vou ter um sinal melhor, estou farto de forex. Algum dia haverá trocas criptográficas com os crypto pams, eu mostrarei algo lá.
Mais uma vez - bem feito, doutor.
Na verdade, é o primeiro sinal neural sustentado que eu vejo. Mesmo que seja numa demonstração.
Lá se vão os pobres velhos aqui sentados no fórum em vez de jogarem dominó no pátio! Aprenda a trabalhar!
Não vou ter um sinal melhor, estou farto de forex. Um dia aparecerão trocas criptográficas com moedas criptográficas, eu mostrarei algo lá.
As moedas criptográficas podem cair como o índice Nasdaq nos anos 2000 e, em seguida, muitas ações ponto-com que faziam parte desse índice nunca subiram a essas alturas. A mesma analogia.
Mas enquanto as moedas criptográficas estiverem em tendência e for mais fácil ganhar dinheiro com uma tendência, é um axioma. Todas as fortunas no comércio têm sido feitas, na sua maioria, com base em tendências.
Talvez fosse melhor tentar negociar ações, elas também têm tendências e não são tão perigosas. Quando as moedas criptográficas caem, muitas delas simplesmente desvalorizam.
Agora eu olhei e o bitcoin já é metade do seu pico de todos os tempos e a volatilidade é gigantesca.
Em geral será interessante ver o seu sinal de como todo este evento vai terminar)
Com o andar aleatório a expectativa é igual ao valor inicial; mas no forex há também um spread que irá diminuir os fundos em cada nova negociação.
Faça esta experiência - vire uma moeda e desenhe um gráfico de uma caminhada aleatória, se as cabeças estão para cima então o gráfico ainda está para cima, se as caudas ainda estão para baixo. Fazes uma caminhada aleatória, como sempre.
Agora tente novamente a experiência, mas agora com cada moeda virada para baixo o gráfico um pouco mais. Se o número de lançamentos for grande, haverá aproximadamente tantos movimentos para cima como para baixo, mas além disso haverá muitos pequenos movimentos para baixo. E estes pequenos movimentos descendentes irão, lenta mas seguramente, conduzir todo o gráfico para baixo. A expectativa matemática não pode ser igual ao valor inicial.
Portanto, se o gráfico deveria estar tendendo para baixo a uma taxa de cerca de -4 centavos para cada comércio, mas não está tendendo por alguma razão - significa que algo não é consistente com uma caminhada aleatória e um processo Markoviano.
Ter uma tendência (ligeiramente para baixo por causa da propagação) não faz com que a vagueza aleatória não seja marcante. Eu acho que você está confundindo marcovalidade com a propriedade de ser um martingale - se uma caminhada aleatória tem uma tendência descendente será um supermartingale ao invés de um martingale.
Aí está, a coisa mais fácil a fazer é mostrar o sinal da demonstração.
Nada de complicado, só o fiz.
Obrigado!
Há muito tempo que ando para perguntar. Suponha que eu tenha uma cabeça e ombros com 150 barras de comprimento. Eu preciso encontrar padrões semelhantes pela história, mas eles serão encontrados se o número de barras for quase o mesmo no próprio padrão e no padrão encontrado. Como fugir do número exato de bares procurar por algum frequente e obter uma média para isso ou outra coisa?
Experimente o método DTW - isso pode ser o que você precisa.
Sobre a amostragem.
Você pode dividir o raio de tempo inteiro por um ziguezague fino, por exemplo. Em seguida, seções de "poço" a "pico", e vice-versa, serão "unidades elementares" do padrão (movimento ascendente, movimento descendente, pequeno movimento ascendente, etc.). A analogia são letras.
Por conseguinte, analisamo-los em pares e em três. Por exemplo, "aqui está a semelhança do ombro esquerdo", "aqui está a semelhança da cabeça a olhar para baixo". A analogia é sílabas.
Depois é apenas uma questão de olhar para as sequências de "sílabas" e verificar se elas pertencem a "palavras".
Como você pode adivinhar, o tamanho da amostra não vai mais importar, apenas a semântica.
Espero ter sido claro.
Sobre a convolução.
As camadas convolutivas podem ser aplicadas a vários dados, não apenas a imagens. Eles agora são aplicados com sucesso em texto e som. Portanto, o seu potencial no mercado ainda não foi revelado (pelo menos abertamente).
Muito compreensível. Eu até li sobre isso em algum lugar.
Mais uma vez - bem feito, doutor.
Na verdade, é o primeiro sinal neural sustentado que eu vejo. Mesmo que seja numa demonstração.
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Não se pode cagar, mas a sujidade está a espalhar-se.
Não se pode não cagar, e a sujidade está a espalhar-se...
Não tenho tempo para brigas - pois eu mesmo não sou jovem. Especialmente desde que acabei de apanhar o Graal.
Amigos!
Em breve o dinheiro vai estar a escorrer para os nossos bolsos como um rio a transbordar!
O tio Sasha fê-lo como prometido.