Usando inteligência artificial na MTS - página 4

 
Três meses - Se você é tão esperto
 
eugenk1 писал (а):
Vou me afastar um pouco do tema, embora também esteja em sintonia. Enquanto dirigia do trabalho hoje, ocorreu ao meu cérebro burro que todos nós deveríamos reconsiderar nossa atitude em relação aos indicadores. Está na perspectiva de seu uso em redes neurais, mas não apenas nelas. Em resumo, quero partir da idéia de que um indicador não é uma pequena ferramenta para a decoração de telas, mas uma ferramenta que ajuda no comércio. Na minha opinião, a melhor maneira de ajudar este processo é estimar a probabilidade de movimento de preços para cima ou para baixo por uma certa quantidade de pontos sem qualquer sabedoria. Portanto, vamos considerar que o indicador é um número (ou melhor, a função das séries de preços) que muda de +1 para -1. O sinal deste número mostra a suposta direção do movimento de preços - '+' para cima, '-' para baixo, enquanto o módulo - a probabilidade de atingir uma quantidade significativa de pontos nesta direção, por exemplo 30 (será melhor torná-lo um parâmetro indicador obrigatório). Isto é, todos os indicadores têm uma interface unificada e uniforme. O que eles têm dentro deles depende inteiramente da consciência dos autores. Eu o criei especialmente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais. Neste caso, eles são extremamente fáceis de conectar. Mas eu acho que a idéia tem seu próprio valor. Não terei que lidar com um novo indicador escrito usando este padrão, sua curva é imediatamente compreensível. Caso contrário, pode acontecer frequentemente que você veja um indicador na Internet. Não há descrição do mesmo. E mesmo que haja um código fonte, é difícil dizer o que o autor tinha em mente e o que fazer com ele... Infelizmente, coisas tão populares como vários moobs e Bollinger perdem seu direito de existir com tal abordagem. Mas ninguém prometeu que seria fácil... As vantagens de tal padrão, me parece, muitas vezes superam suas desvantagens.

Bem visto! Infelizmente, ela tem muitas chances de permanecer uma idéia. Embora na verdade a questão pareça ser simples.

Há um certo indicador com sua própria faixa de valores. Há apenas um parâmetro de entrada - o valor N em pontos de mudança de preço. Precisamos construir um novo indicador cuja área de definição será a área do antigo indicador e a área dos valores - faixa (-1,1). E o significado destes valores - a probabilidade da mudança de preço por N aponta na direção correspondente, como descrito por eugenk1.

A solução teórica deste problema só pode ser implementada para cada indicador individualmente e dificilmente é possível, portanto, esta questão provavelmente não deveria sequer ser discutida. Mas a solução fenomenológica (novamente, para cada indicador separadamente) pode ser implementada. Para isso, basta (apenas faça :-) analisar as estatísticas deste indicador sobre o histórico. O que falta - o correto, do ponto de vista da estatística matemática, formulação do problema. Infelizmente, eu não sou forte neste campo.

Eugene, talvez você possa formular um procedimento universal para avaliar esta probabilidade para cada valor de algum indicador ? Ou algum em particular?
 
Mathemat писал (а):
A Integer escreveu:
Quem não é preguiçoso;-) Otimizar o período de otimização em meu Conselheiro Especialista do Campeonato. O próprio Expert Advisor ocasionalmente mostra lucro na M15, H1. Não tenho tempo para experimentá-lo.

Se não for um segredo - quanto tempo se passou entre o anúncio oficial do Campeonato e o final da inscrição?

Três meses
 
Integer wrote:
Três meses.

Sim, eu o li, riscado em alguns dos postos alegando uma vitória incondicional :).

Anúncio oficial - 19 de julho, fim das inscrições - 25 de setembro. 2 meses e uma semana. Em princípio, com uma idéia de trabalho, poderia ser possível (se não forem necessárias milhares de linhas para implementar).
 
eugenk1:
Vou me afastar um pouco do tema, embora também esteja em sintonia. Enquanto dirigia do trabalho hoje, ocorreu ao meu cérebro burro que todos nós deveríamos reconsiderar nossa atitude em relação aos indicadores. Está na perspectiva de seu uso em redes neurais, mas não apenas nelas. Em resumo, quero partir da idéia de que um indicador não é uma pequena ferramenta para a decoração de telas, mas uma ferramenta que ajuda no comércio. Em minha opinião, a melhor maneira de ajudar neste processo é estimar a probabilidade de movimento de preços para cima ou para baixo por uma certa quantidade de pontos sem qualquer sabedoria. Portanto, vamos considerar que o indicador é um número (ou melhor, a função das séries de preços) que muda de +1 para -1. O sinal deste número mostra a suposta direção do movimento de preços - '+' para cima, '-' para baixo, enquanto o módulo - a probabilidade de atingir uma quantidade significativa de pontos nesta direção, por exemplo 30 (será melhor torná-lo um parâmetro indicador obrigatório). Isto é, todos os indicadores têm uma interface unificada e uniforme. O que eles têm dentro deles depende inteiramente da consciência dos autores. Eu o criei especialmente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais. Neste caso, eles são extremamente fáceis de conectar. Mas eu acho que a idéia tem seu próprio valor. Não terei que lidar com um novo indicador escrito usando este padrão, sua curva é imediatamente compreensível. Caso contrário, pode acontecer frequentemente que você veja um indicador na Internet. Não há descrição do mesmo. E mesmo que haja um código fonte, é difícil dizer o que o autor tinha em mente e o que fazer com ele... Infelizmente, coisas tão populares como vários moobs e Bollinger perdem seu direito de existir com tal abordagem. Mas ninguém prometeu que seria fácil... As vantagens de tal padrão, me parece, muitas vezes superam suas desvantagens.
Em muitos casos, não é tão difícil implementar qualquer idéia. Por exemplo, se treinamos a rede neural ArtificialIntellegence, então os valores de seus parâmetros externos podem ser conectados ao oscilador e ver o que ele mostra (digamos, para comércio manual). O código fonte do oscilador está no arquivo anexo. Ele mostra o seguinte, usando como exemplo os estoques da General Motors:

Arquivos anexados:
 
Mathemat писал (а):
A Integer escreveu:
Três meses.

Sim, eu o li, riscado em alguns dos postos alegando uma vitória incondicional :).

Anúncio oficial - 19 de julho, fim das inscrições - 25 de setembro. 2 meses e uma semana. Em princípio, com uma idéia de trabalho, seria possível (se não forem necessárias milhares de linhas para implementá-la).

Alguém ganhará, com certeza).
 
Yurixx:
eugenk1:
Vou me afastar um pouco do tema, embora também esteja em linha. Enquanto dirigia do trabalho hoje, ocorreu ao meu cérebro burro que todos nós deveríamos reconsiderar nossa atitude em relação aos indicadores, especialmente em termos de sua aplicação em redes neurais, mas não apenas nelas. Em resumo, quero partir da idéia de que um indicador não é uma pequena ferramenta para a decoração de telas, mas uma ferramenta que ajuda no comércio. Na minha opinião, a melhor maneira de ajudar este processo é estimar a probabilidade de movimento de preços para cima ou para baixo por uma certa quantidade de pontos sem qualquer sabedoria. Portanto, vamos considerar que o indicador é um número (ou melhor, a função das séries de preços) que muda de +1 para -1. O sinal deste número mostra a suposta direção do movimento de preços - '+' para cima, '-' para baixo, enquanto o módulo - a probabilidade de alcançar uma quantidade significativa de pontos nesta direção, por exemplo 30 (será melhor torná-lo um parâmetro indicador obrigatório). Isto é, todos os indicadores têm uma interface unificada e uniforme. O que eles têm dentro deles depende inteiramente da consciência dos autores. Eu o criei especialmente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais. Neste caso, eles são extremamente fáceis de conectar. Mas eu acho que a idéia tem seu próprio valor. Não terei que lidar com um novo indicador escrito usando este padrão, sua curva é imediatamente compreensível. Caso contrário, pode acontecer frequentemente que você veja um indicador na Internet. Não há descrição do mesmo. E mesmo que haja um código fonte, é difícil dizer o que o autor tinha em mente e o que fazer com ele... Infelizmente, coisas tão populares como vários moobs e Bollinger perdem seu direito de existir com tal abordagem. Mas ninguém prometeu que seria fácil... As vantagens de tal padrão, me parece, muitas vezes superam suas desvantagens.

Bem visto! Infelizmente, ela tem muitas chances de permanecer uma idéia. Embora na verdade a questão pareça ser simples.

Há um indicador com sua própria faixa de valores. Há apenas um parâmetro de entrada - o valor N em pontos de mudança de preço. Precisamos construir um novo indicador cuja área de definição será a área do antigo indicador e a área dos valores - faixa (-1,1). E o significado destes valores - a probabilidade da mudança de preço por N aponta na direção correspondente, como descrito por eugenk1.

A solução teórica deste problema só pode ser implementada para cada indicador individualmente e dificilmente é possível, portanto, esta questão provavelmente não deveria sequer ser discutida. Mas a solução fenomenológica (novamente, para cada indicador separadamente) pode ser implementada. Para isso, basta (apenas faça :-) analisar as estatísticas deste indicador sobre o histórico. O que falta - o correto, do ponto de vista das estatísticas matemáticas, formulação do problema. Infelizmente, eu não sou forte neste campo.

Eugene, talvez você possa formular um procedimento universal para avaliar esta probabilidade para cada valor de algum indicador ? Ou de algum indicador em particular?
Tal indicador deve ter não um, mas dois valores. A primeira - de 0 a 1 - probabilidade de que o preço passe por XX pontos para cima. E a segunda - a probabilidade de que o preço passe de XX pontos para baixo. Então, podemos falar de probabilidade em geral.
 
gpwr:

Minha pergunta sobre a perceptrona foi formulada erroneamente. Vou tentar reformular: por que você usa uma combinação linear de CA (plano) em vez das condições se (a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4) que descrevem um poliedro.

Ainda ontem você estava batendo no peito e afirmou ser um especialista em filtros lineares. Hoje em dia acontece que, de fato, você é um completo lamer, e na matemática do ensino médio.

Apesar de, para você - dumnya mesmo assim não é claro, mas descreva o princípio do filtro linear:

Em um filtro linear, a equação do plano é dada como uma equação linear (uma função, como em um perceptron). Por exemplo, para um espaço tridimensional com X, Y e Z, esta seria uma equação da forma:

A * X + B * Y + C * Z + D = 0

(Em uma rede neural, as constantes que definem a equação do plano, em vez de a, B, C e D, têm a notação w1, w2, w3 ... wn... Estes são os coeficientes de peso, como são chamados de outra forma).

simplificado:

f(X, Y, Z) = 0;

Esta equação descreve o conjunto de todos os pontos com diferentes coordenadas que compõem o plano. Tome três pontos com coordenadas (X1, Y1, Z1), (X2, Y2, Z2) e (X3, Y3, Z3) de modo que o primeiro ponto pertença ao avião, o segundo esteja a alguma distância do avião, e o terceiro esteja do outro lado do avião em relação ao ponto dois. Agora substitua estas mesmas coordenadas na função acima e obtenha três valores diferentes desta função:

  1. f(X1, Y1, Z1) = 0; se a função for igual a zero, o ponto com coordenadas (X1, Y1, Z1) pertence ao plano ou, como dizem, está no plano.
  2. f(X2, Y2, Z2) > 0; Se o valor da função for maior que zero, o ponto com coordenadas (X1, Y1, Z1) não pertence ao plano, mas está de um lado do plano.
  3. f(X3, Y3, Z3) < 0; Se o valor da função for inferior a zero, o ponto com as coordenadas (X1, Y1, Z1) não pertence ao plano ou, mas está do outro lado do plano.
As duas últimas desigualdades são o princípio de um filtro linear (não um filtro suavizante, como o Integer bubbled). E não há mais uma forma primitiva de determinar a posição geométrica dos pontos em relação aos lados do plano, exceto substituindo suas coordenadas na equação linear deste plano e comparando o resultado a 0. Desta forma, o filtro linear separa as moscas das costeletas. E os coeficientes de peso em perceptron, como já repeti mais de uma vez, não são algumas figuras incompreensíveis, mas constantes, utilizando a equação linear do plano que separa um objeto definido por coordenadas pontuais de seus valores de características, de outros objetos similares. Como um plano em qualquer espaço 2x ou mais dimensional tem apenas dois lados (em espaço bidimensional não um plano, mas uma linha), conseqüentemente, os objetos podem ser divididos em duas classes apenas por um filtro desse tipo.

Você também pode ler tudo isso na página 172 do "Handbook of Mathematics for Secondary School" (c) de A. G. Tsypkin.
Mas você provavelmente não freqüentou essa mesma escola, mas pegou pontas de cigarro nos pontos de ônibus durante as aulas? Agora você finge ser um hoser e tenta se impor como um "especialista" em filtros em linha. Quando de fato, você é um lamer e um bicampeão. E tudo isso mais cedo ou mais tarde seria descoberto, porque sendo analfabeto você cometerá um erro em algum pulo. E assim que descobrirem sua natureza de merda, não espere nenhuma clemência das pessoas ao seu redor. Sua opinião será ignorada.



 
dmitriy:
Yurixx:
eugenk1:
Pessoal, um pouco fora de tópico, mas também bastante em linha. No meu caminho de volta do trabalho de hoje eu tive uma idéia em meu cérebro estúpido de que seria bom para todos nós reconsiderarmos nossa atitude em relação aos indicadores. Exatamente na perspectiva de seu uso em redes neurais, mas não apenas nelas. Em resumo, quero partir da idéia de que um indicador não é uma pequena ferramenta para a decoração de telas, mas uma ferramenta que ajuda no comércio. Qual é a melhor maneira de ajudar este processo? Acho que a melhor maneira é estimar a probabilidade de um movimento de preços para cima ou para baixo por uma certa quantidade de pontos. Portanto, vamos considerar um indicador como sendo um número (ou melhor, uma função da série de preços) que varia de +1 a -1. O sinal deste número indica a suposta direção do movimento de preços - '+' para cima, '-' para baixo. E o módulo - a probabilidade de atingir uma quantidade significativa de pontos nesta direção, por exemplo 30 (será melhor torná-lo um parâmetro indicador obrigatório). Isto é, todos os indicadores têm uma interface unificada e uniforme. O que eles têm dentro deles depende inteiramente da consciência dos autores. Eu o criei especialmente com o objetivo de conectar indicadores a redes neurais. Neste caso, eles são extremamente fáceis de conectar. Mas eu acho que a idéia tem seu próprio valor. Não terei que lidar com um novo indicador escrito usando este padrão, sua curva é imediatamente clara. Caso contrário, pode acontecer frequentemente que você veja um indicador na Internet. Não há descrição do mesmo. E mesmo que haja um código fonte, é difícil dizer o que o autor tinha em mente e o que fazer com ele... Infelizmente, coisas tão populares como vários moobs e Bollinger perdem seu direito de existir com tal abordagem. Mas ninguém prometeu que seria fácil... Parece-me que os prós desta norma superam muitas vezes os contras.

Bem visto! Infelizmente, tem demasiadas chances de continuar assim. Embora na verdade a questão pareça ser simples.

Há um certo indicador com sua própria faixa de valores. Há apenas um parâmetro de entrada - o valor N em pontos de mudança de preço. Precisamos construir um novo indicador cuja área de definição será a área do antigo indicador e a área dos valores - faixa (-1,1). E o significado destes valores - a probabilidade da mudança de preço por N aponta na direção correspondente, como descrito por eugenk1.

A solução teórica deste problema só pode ser implementada para cada indicador individualmente e dificilmente é possível. Portanto, provavelmente, esta questão não deveria sequer ser discutida. Mas a solução fenomenológica (novamente, para cada indicador separadamente) pode ser implementada. Para isso, basta (apenas faça :-) analisar as estatísticas deste indicador sobre o histórico. O que falta - o correto, do ponto de vista da estatística matemática, formulação do problema. Infelizmente, eu não sou forte neste campo.

Eugene, talvez você possa formular um procedimento universal para avaliar esta probabilidade para cada valor de algum indicador ? Ou algum em particular?
Tal indicador deve ter não um, mas dois valores. A primeira - de 0 a 1 - probabilidade de que o preço passe por XX pontos para cima. E a segunda - a probabilidade de que o preço passe de XX pontos para baixo. Então podemos falar de probabilidade em tudo.
Duvido que um oscilador que calcule com precisão as probabilidades alguma vez apareça. Mesmo as estatísticas só podem revelar a freqüência dos eventos em uma amostra. Mas o valor da freqüência tende ao valor da probabilidade apenas em amostras nas quais o número de eventos investigados tende ao infinito. A Lei de Números diz que a diferença entre freqüência e probabilidade tende a ser tão pequena quanto o infinito em uma amostra. É possível calcular a probabilidade de se obter um erro na freqüência e no número de eventos sob investigação. Mas ainda não existe nenhum método concebido para determinar a probabilidade de um evento em si, além de esperar por um número infinito de eventos. Exceto para o caso quando é conhecido antecipadamente, mas então não há nada a calcular porque a quantidade de informação neste caso é 0.

Existe o teorema de Bayes, é claro, mas apenas para eventos independentes. Isso significa que um indicador que calculará as probabilidades de acordo com este teorema deve obter as informações de fontes independentes. Mas todos os indicadores técnicos produzem valores, dependendo das citações, portanto, eles não são adequados para a abordagem Bayesiana.
 

Reshetov, você tem que manter as coisas simples. Naturalmente, estamos falando apenas de estimar a probabilidade por freqüência. É para isso que servem as estatísticas - caso contrário um teórico seria uma abstração completamente inútil. A variação, por exemplo, sabemos como fazer uma estimativa a partir de uma amostra limitada. E sabemos como estimar as chances de que a estimativa da amostra difira da estimativa da população por não mais do que um determinado valor...

Razão: