Como você consegue um salto qualitativo na análise de mercado? Há uma opção: - página 6

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SergNF:
Reshetov:
... "Talvez alguém venha a ser útil e talvez alguém lhe diga como fazer melhor"...
"Clássicos do gênero" sugerem o uso de "desfasamentos temporais" como entradas de rede neural, ou seja, essencialmente o reconhecimento de um "padrão temporal" (o que está agora em ArtificialIntelligence.mq4). IMHO, às vezes se revela interessante reconhecer E.... digamos, um "padrão situacional", ou seja, para introduzir valores de vários "indicadores" (entre aspas!!!!) na última barra (por exemplo, espectro de Fourier ou "seja lá como for chamado", novamente "Arbitragem" .

Eu tentei os dois. E o que se chama mais de uma semana, os computadores estavam zumbindo. Os padrões de tempo, ou valores de indicadores na dinâmica sempre dão resultados mais rentáveis em comparação com conjuntos de valores de diferentes indicadores na última barra. Também é importante que no momento da otimização estes padrões muito temporários sejam mais rápidos no MT4. E com a seleção de diferentes indicadores obtemos algo semelhante à fábula de Krylov "Kvartet": vocês ainda não são bons músicos.

Quanto aos wavelets - isto é um esquema. Se tomarmos qualquer função, decompusermos em uma série Fourier e a restaurarmos, ela se enquadra na definição de uma onda em relação ao nível harmônico zero, já que o integral do histograma de função neste mesmo nível é 0. Os operadores de wavelet apenas inventam que suas "invenções" supostamente contêm mais informações do que a transformada de Fourier. Os malditos lobistas estão mentindo.
 
Pessoal, alguém aqui realmente precisa se armar em esperto? Reshetov, eu entendo que há pessoas que criticam tudo o que vêem por princípio. Leia atentamente o que eu disse sobre seu sistema, não há uma palavra de crítica. Na verdade, eu não era preguiçoso e ontem passei pela história. Honestamente, não gastei muito tempo otimizando-o, porque tenho 5 parâmetros (mais 4 turnos relativos à barra atual no iAC). Não obteve nenhum resultado definitivo. Mas seria um erro afirmar que nada será alcançado. Devemos ao menos realizar uma otimização completa para todos os parâmetros de entrada e analisar a superfície 6-dimensional resultante. Não sei que considerações o orientaram quando decidiu tomar 4 pesos. Tentei, como no meu próprio caso, desabilitar o suporte em seu sistema para puras voltas. Mas não conseguia ter uma visão completa. Mais uma vez, há muitos parâmetros para uma otimização total. O uso da genética não dá um resultado objetivo, pois tudo depende muito de qual parâmetro está sendo otimizado. Isto pode ser visto apenas pelo exemplo de seu especialista.
 
getch:
Devemos ao menos fazer uma otimização completa em todos os parâmetros de entrada e analisar a superfície 6-dimensional resultante.
Temos que fazê-lo, Fedya. Você tem que fazê-lo. Caso contrário, será uma frase vazia: corremos um parâmetro no histórico com o outro, e citações e especificações contratuais da terceira corretora.

Como disse Zoshchenko: eu ficaria surpreso se uma senhora colocasse a metade de sua demão em um balde com tinta. E eu ficaria surpreso se um sistema que foi projetado para uma coisa fosse executado em outra e você pudesse ver o resultado.
 
Minha pesquisa também mostrou que o uso de padrões de tempo é mais eficaz. Só não entendo porque devemos inserir as mudanças dos valores indicadores em vez do preço. No final há o reconhecimento de padrões por valores indicadores (o que muitas vezes é errado), mas não por preço. Suponho que o uso da rede neural é mais eficaz quando é feita através dos preços. Se você acredita na auto-similaridade das séries temporais de citações, é melhor usar o menor espaço de tempo. Porque o sistema dará mais sinais e haverá conjuntos de pesos muito mais ineficazes.
 
"Wavelets are a scam" é uma afirmação ousada quando se considera a melhora significativa na taxa de compressão de alguns dados ao utilizá-los.
 
getch:
Minha pesquisa também mostrou que o uso de padrões de tempo é mais eficaz. Só não entendo porque devemos inserir as mudanças dos valores indicadores em vez do preço. No final há o reconhecimento de padrões por valores indicadores (o que muitas vezes é errado), mas não por preço. Suponho que o uso da rede neural é mais eficaz quando é feita através dos preços. Se você acredita na auto-similaridade das séries temporais de citações, é melhor usar o menor espaço de tempo. Porque o sistema dará mais sinais e haverá conjuntos muito mais ineficazes de coeficientes de ponderação.
Bem, quem o proíbe de substituir todo o iAC() por um turno correspondente Fechar[] no código?
 
getch:
"Wavelets are a scam" é uma afirmação ousada quando se considera a melhora significativa na taxa de compressão de alguns dados ao utilizá-los.
Se considerarmos a perda de qualidade ao usar essa mesma compressão, descobriremos para onde foram as informações "redundantes".

Por que incomodar as pessoas com wavelets e outras inovações quando é possível utilizar os mesmos dados na transformação de Fourier, cortar uma parte dos harmônicos com pequenas amplitudes, reconstruí-los em relação ao nível 0 e obter assim o que é chamado de wavelet?
 
Uma pequena digressão: se a mudança de citações é um processo completamente aleatório, então não é possível criar um sistema lucrativo (caso contrário, há pseudo-aleatória). Mas não há tarefa para criar um sistema lucrativo. Porque mesmo com um comportamento aleatório é possível criar qualquer sistema lucrativo e estável no intervalo de tempo finito. E este intervalo de tempo finito pode ser medido em minutos, ou anos ou décadas.
 
getch:
Uma pequena digressão: se as mudanças de cotação são um processo completamente aleatório, então não é possível criar um sistema lucrativo (caso contrário há pseudo-aleatória)
Pseudo aleatoriedade e aleatoriedade são categorias diferentes. Nas bolsas de valores, as cotações são impulsionadas pelos criadores de mercado e seu comportamento não é aleatório. A moeda e outros mercados também não jogam dados e centavos quando eles movimentam pips.
 
Sim, podemos discutir a criticidade de perder algumas informações por um longo tempo. Porque todos percebem o resto das informações de maneira diferente. Você tem que olhar para o valor (quantidade de informação) / (percepção). Eu não me deparei com tais estudos.
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