Estatísticas como uma forma de olhar para o futuro! - página 19
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bstone - Previsão para o amarelo e linha vermelha respectivamente 1 e 2 barras à frente do azul. O cálculo é feito na barra zero e o que você vê nas fotos é formado nesta forma na barra zero sem espreitar o futuro, sem redesenhar o passado, eu verifiquei isto em uma conta demo (não meu primeiro ano atrás do marido para forex, eu levo isto a sério).
Neutron- "Uma visão geral da curva de equilíbrio encontrada a partir das características integrais estimadas é mostrada pela linha vermelha na figura abaixo. Para comparação, a linha azul mostra a curva de equilíbrio construída pela TC trading "justa", baseada em dados fornecidos pela Piligrimm" - Não entendo, o que é um sistema tão justo?
O algoritmo descrito acima é implementado em um módulo, que é uma unidade estacionária (ou seja, sem modelos de requalificação, embora exista a possibilidade, devido ao "equalizador", de otimizar a amplitude - características de fase dos sinais para um determinado instrumento e período de tempo), projetado para formar uma amostra apresentável do espectro de sinais (mais de uma centena de sinais obtidos usando diferentes algoritmos) com base nas citações em tempo real. As decisões comerciais não serão tomadas por 2 ou 3 sinais na figura (há muitos desses sinais, na última figura acima você pode ver o espectro de 100 sinais, muitos dos quais têm características não piores do que os 3 que apresentei acima como um exemplo de previsão de um sinal uma e duas barras à frente), mas por um módulo dinâmico separado para a tomada de decisões comerciais.
Eu já desenvolvi e testei este módulo em outros sistemas Expert Advisor desenvolvidos anteriormente. A essência é utilizar três comitês de redes neurais com 15 NS em cada um. Cada comitê recebe um grupo de 50 sinais, com a seguinte distribuição: o primeiro comitê recebe sinais de 1 a 50, o segundo de 26 a 75, o terceiro de 51 a 100 do primeiro módulo descrito acima - assim, cada comitê tem metade do conjunto sobreposto de sinais de entrada com o outro comitê. O comprimento da amostra de sinais de treinamento para cada comitê é de 200 barras, os comitês NS operam em um ciclo infinito de reciclagem em tempo real. Como um sinal do qual o treinamento é realizado, recebemos um sinal do "indicador de tendência" que reflete os pontos de inversão da tendência na história (que eu coloco à venda, você pode ver seu trabalho lá). Após 15 NS serem requalificados no comitê, os modelos destas redes são executados em uma amostra de teste e apenas 9 melhores são selecionadas de 15. E estes 9 melhores modelos de cada comitê são obtidos no bloco de cálculo, onde o cálculo é realizado para os 9 melhores modelos e o resultado é obtido como média sobre o comitê. Como resultado, obtemos três sinais comerciais calculados para cada comitê de acordo com a chegada de um novo bar. A decisão comercial leal é tomada quando as decisões dos três comitês coincidem. Sistema dinâmico que monitora constantemente as mudanças do mercado e redefine seus parâmetros em tempo real, permite que você tome as melhores decisões em uma determinada situação. Em geral, o sistema inteiro ainda não testou, estou ocupado em "polir" os sinais individuais do primeiro módulo. Estou mostrando o resultado deste "polimento" nas fotos abaixo. Os sinais mostrados nas figuras são duas modificações do sinal, que foi apresentado anteriormente como uma linha vermelha. Na primeira e segunda figura os sinais diferem nas configurações do "equalizador", eu queria mostrar como pequenas mudanças nos parâmetros mudam a forma dos sinais. No arquivo, o arquivo PR corresponde à primeira figura e PR30corresponde à terceira figura. Na primeira coluna - dados correspondentes às linhas vermelhas, na segunda coluna - linhas amarelas, de 3 a 6, respectivamente - Aberto, Alto, Baixo, Fechado.
Neutron, seria bom enquadrar o caminho como um artigo.
O material é bruto. Eu acho que é muito cedo para formatar um artigo.
O cálculo é feito na barra zero e o que você vê nas fotos é formado nesta forma na barra zero sem olhar para o futuro, sem redesenhar o passado, eu verifiquei isso em uma conta demo (não o primeiro ano atrás do marido para o Forex, eu levo isso a sério).
O resultado final é que três comitês de redes neurais de 15 NS em cada um deles são utilizados. Cada comitê recebe um grupo de 50 sinais, com a seguinte distribuição: primeiro comitê - sinais de 1 a 50, segundo - 26 a 75, terceiro - 51 a 100 do primeiro módulo descrito acima, de modo que cada comitê tem uma amostra de meia sobreposição de sinais de entrada com o outro comitê. O comprimento da amostra de sinais de treinamento para cada comitê é de 200 barras, e os comitês NS operam em um ciclo infinito de reciclagem em tempo real.
Tire o chapéu para você pelo seu trabalho e ótimo resultado!
De fato, os dados apresentados são uma prova direta da não aleatoriedade do mercado Forex e, portanto, da possibilidade de ganhos não aleatórios a partir dele.
Neutron - "Visão geral da curva de equilíbrio encontrada a partir das características integrais estimadas é mostrada em vermelho na figura abaixo. Para comparação, a linha azul mostra a curva de equilíbrio construída pelo TS comercial "justo" de acordo com os dados fornecidos pelaPiligrimm" - Eu não entendo o que é um sistema tão justo?
Vamos carregar o kotir (terceira coluna em arquivo) em Metatrader e usar a linha amarela (segunda coluna) como um indicador na abertura da posição. Escrevemos TS (eu o implementei no Mathcad), que abre - fecha uma posição em cada referência de série temporal (Abertura da barra atual H4), a direção que escolhemos de acordo com o sinal do incremento do indicador. Isto é o que eu chamo de comércio "justo".
Piligrimm, como o comprimento ideal da amostra de treinamento P, o número de TC d-entradas e o número de pesos ajustados dependem um do outro?
Neutron, seria uma boa idéia colocar o método na forma de um artigo detalhando o método de aplicação prática. Isto poderia se tornar um padrão, pois se espalha "entre as massas". Ao mesmo tempo, a abertura de uma posição TS pode ser considerada como uma previsão do tamanho médio de um comércio lucrativo na próxima barra (o intervalo igual à vida média do pedido). Obviamente, hoje em dia falta tal indicador para avaliar o TS e o desenvolvimento de sua idéia parece ser muito versátil neste sentido.
P.S. Como opção, numa escala de avaliação difusa, à direita poderia ser "de verdade!", e à esquerda - "Ftopkus!" :-)
Destacado.
De fato, a forma de classificação proposta poderia ser a base da geralmente aceita.
По-сути, представленные данные служат прямым доказательством не мартингальности рынка Forex и, следовательно, возможности неслучайного заработка на нём.
Piligrimm, como você correlaciona o comprimento ideal da amostra de treinamento P, o número de entradas d e o número de pesos ajustáveis w?
Houve realmente muito trabalho; praticamente, tenho trabalhado neste sistema especializado desde março, passando 10 a 14 horas por dia no monitor, e utilizando a experiência e a experiência de muitos anos anteriores. Para construir o primeiro módulo - o construtor de sinais, tive que treinar centenas de modelos, a maioria dos quais entraram no silo, e apenas uma pequena parte que atendia aos critérios determinados entrou no sistema. O treinamento de um modelo levou de 6 a 30 horas. Mas a tarefa mais dolorosa para mim foi construir sinais com a amplitude e resposta de fase necessárias a partir dos sinais produzidos pelos modelos que eu não havia encontrado uma maneira de automatizar este processo, tive que combinar manualmente centenas de combinações de um grupo de modelos diferentes, até que uma versão satisfatória (o que eu chamei de "esfolar" os sinais) fosse encontrada e um novo sinal original, ou um sinal primário melhorado criado por um dos modelos fosse encontrado.
O primeiro módulo é estacionário, não prevê a reciclagem, mas é projetado para que os modelos construídos funcionem de forma estável no futuro previsível, pelo menos 2 - 3 anos. Procedendo deste, escolhi o período H4 com comprimento de amostragem de 5000 barras para treinamento, em cujo intervalo o mercado mudou suas fases muitas vezes e o intervalo de mudanças de taxa (neste intervalo é de 1,16 a 1,6) não deve exceder estes limites nos próximos anos. Os modelos aprendidos NS e LR foram formalizados em polinômios e depois traduzidos em MQL, de modo que todo o primeiro módulo é implementado em MQL como um indicador que pode ser otimizado em uma ampla gama de características de amplitude-fase usando o equalizador, obtendo-se a forma desejada de sinais para criar diferentes estratégias. Meu objetivo desde o início não era fazer um sistema altamente especializado para alguma estratégia específica, mas criar um sistema aberto, uma espécie de construtor, que possa receber novos sinais com novas características, se necessário, utilizando combinações de sinais existentes, de acordo com as exigências das estratégias a serem projetadas.
O segundo módulo é dinâmico, é implementado no Matlab. Ele é projetado para monitorar dinamicamente a situação do mercado, adaptando-se constantemente às mudanças, e tomar decisões comerciais informadas com base na análise multivariada das informações fornecidas pelo primeiro módulo. Essencialmente, este módulo é um sistema de reconhecimento, que é treinado no vetor de entrada de 50 sinais e com base na tendência de referência no histórico, criada pelo indicador de tendência, para reconhecer os pontos de inversão da tendência de mercado, para uma determinada faixa de flutuações de taxa, e na barra de zero sem atraso significativo para dar um sinal sobre o início da inversão. Para excluir decisões erradas e influência de ruídos, tornei este módulo redundante, e introduzi um comitê de 15 NC, e fiz três comitês treinados para análise de vários vetores de entrada diferentes (embora não tenha sido feito para a boa vida, eu gostaria de ter usado apenas um comitê, mas meu computador simplesmente não consegue lidar com o treinamento de NC com 100 entradas). Então tive que dividir a matriz de entradas em três partes, como descrevi acima, e treinar o Sistema Nacional de Computadores com 50 entradas, que apesar de carregar o processador e a memória em demasia, ainda funcionam. Portanto, a escolha do número de entradas NS é determinada por isso. Esta unidade foi projetada para acompanhar e avaliar as mudanças a curto prazo no mercado sem uma análise profunda da história e minhas conclusões empíricas são que a duração da amostra de treinamento deve ser pelo menos 10 vezes o horizonte de previsão ou reconhecimento, no qual a NS trabalha sem reciclagem. Usei este módulo para trabalhar no cronograma M1, onde o tempo total para a reciclagem de um comitê era de 15-17 minutos, além disso, a precisão da previsão sem a reciclagem do NS era bastante alta a 20 barras, ou seja, 20 minutos à frente. Assim, selecionei um comprimento da matriz de entrada para treinamento igual a 200 barras. Tentei diminuir o comprimento da amostra para 100 barras, mas o erro na amostra de teste aumentou consideravelmente, um aumento na faixa de 200 a 1000 barras não aumentou significativamente a precisão, mas aumentou o tempo de treinamento e a memória utilizada. Eu utilizo as funções padrão Matlab NS, lá os pesos são gerados internamente automaticamente.
Quanto à previsibilidade do mercado Forex, eu tinha certeza de sua previsibilidade desde o início, quando comecei a trabalhar com ele, e muitos anos de trabalho e experiências só fortaleceram esta crença. Eu até escrevi um artigo sobre isso chamado "É possível fazer previsões forex? Como criar sua própria estratégia comercial?
A propósito, abordei brevemente a abordagem que utilizo neste sistema. Infelizmente, a maioria não leva este artigo a sério, deixando comentários zombeteiros.
Outra pergunta sobre o último gráfico que você citou, estranho que os mínimos e máximos locais da linha vermelha e azul estejam em anti-fase um para o outro, como você explica isso?
Quanto à previsibilidade do mercado Forex, desde o início, quando comecei a trabalhar com ele, eu estava confiante em sua previsibilidade, e ao longo dos anos de trabalho e experimentos, eu apenas fortaleci esta crença. Eu até escrevi um artigo sobre isso chamado "É possível fazer previsões forex? Como criar sua própria estratégia comercial?
A propósito, abordei brevemente a abordagem que utilizo neste sistema. Infelizmente, a maioria não leva este artigo a sério, deixando comentários zombeteiros.
Outra pergunta sobre o último gráfico que você postou, é estranho que os mínimos e máximos locais de linhas vermelhas e azuis sejam opostos um ao outro, como você explica isso?
Bem, em termos gerais, sim.
Piligrimm, o indicador que você coletou na forma em que o apresentou para revisão, permite que você vença o mercado em Н4 estatisticamente. E isso com um risco mínimo. Qual é a razão pela qual você ainda não derrubou o Forex?
Quanto às diferenças nos dados apresentados por mim, elas se devem à própria essência da metodologia de estimativa da rentabilidade. A questão é que conhecendo as características integrais que definem um processo estacionário (distribuição de incrementos patrimoniais em nosso caso), sempre obtemos uma das infinitas de suas realizações. Em geral, estas realizações são semelhantes (taxa de crescimento, flutuações da taxa de crescimento), mas são individuais e únicas em detalhes. Isto explica a aparente discrepância. O que você observou como a contra-fase de TUDO é apenas uma coincidência. Poderia ter estado em fase e qualquer outra coisa.
Bem, eu entendo em termos gerais.
Piligrimm, o indicador que você montou como o apresentou, lhe permite bater o mercado no H4 com certeza estatística. E isso com um risco mínimo. Qual é a razão pela qual você não derrubou o Forex até agora?
Ainda não vou dizer nada, mas me parece que, neste caso, os resultados foram obtidos incorretamente devido ao excesso de indicador na barra zero. Para um horizonte de 1 barra, é óbvio - ao emular os negócios sobre os dados apresentados, a decisão é tomada no início da barra de acordo com os dados, que na realidade foram obtidos no momento de sua formação completa. Para um horizonte de 2 barras, precisamos analisar com mais detalhes.
Ainda não vou afirmar nada, mas me parece que, neste caso, os resultados foram obtidos de forma incorreta devido ao redesenho do indicador na barra zero. Para um horizonte de 1 barra é óbvio - ao emular os dados apresentados, a decisão é tomada no início da barra usando dados que na realidade foram obtidos no momento de sua formação completa. Para um horizonte de 2 barras, precisamos analisar com mais detalhes.
Piligrimm escreveu :>>
bstone - Previsão para linha amarela e vermelha respectivamente 1 e 2 barras à frente da linha azul. O cálculo é feito na barra zero e o que você vê nas fotos é formado na barra zero sem olhar para o futuro, sem redesenhar o passado, eu verifiquei isso em uma conta demo (não o primeiro ano atrás do forex, eu levo isso a sério).
No entanto, este é um ponto muito importante.
Vamos pedir mais uma vez à Piligrimm que confirme a exatidão dos dados apresentados. Precisamos garantir que a previsão para a próxima barra H4 (linha vermelha ou amarela) seja recebida e fixada ANTES que a barra se abra e não durante a formação da barra.
O material é bruto. Acho que é muito cedo para inventar um artigo.
Acho que também é importante rastrear a variação da distribuição
as distâncias entre os pontos e a linha traçada na nuvem de pontos. A zero
o ângulo de erro de previsão é exatamente de 45 graus e a variação é
é zero. Para necessidades reais, podemos escolher conjuntos ideais
valores sigma menores e maior ângulo de inclinação.
Olá a todos!
O tópico é suficientemente interessante para mim pessoalmente, por isso me arrisco a fazer algumas perguntas aos participantes deste tópico.
Sinto muito, se entendi algo errado...
1. o que estamos tentando prever? (provavelmente o valor do preço futuro, que deve ser formado dentro de um determinado período de tempo).
Para simplificar, tr=sl. O objetivo é que o preço chegue a tr, mais rápido que sl. A relação n/l deve ser maior que 0,5 incluindo o spread. Preferencialmente, deve ser mais de 0,7.
2. Que parâmetros do passado usaremos para nossa previsão para determinar o preço a um nível alvo específico (tr)? Esta questão foi levantada em alguma página deste tópico, mas não a entendo...
3. Na minha opinião, prever o mercado é difícil, talvez até inútil (ou seja, regressões, etc., que ficam atrás da mudança de preço (declive) não são muito diferentes do MA). Mesmo assim, acho que o principal é que o movimento depende da quantidade de dinheiro que algumas pessoas apostaram com a expectativa de que um ativo subisse/caia e sua ganância e medo em antecipação de atingir esse nível de preço. Este fato, em minha opinião, não pode ser ignorado ao fazer previsões.
1. O que estamos tentando prever?
2. Que parâmetros do passado usaremos para nossa previsão... 3. Na minha opinião, prever o mercado é difícil, talvez inútil...1. Aumento de preço na próxima barra.
2. O valor dos incrementos de preço nas barras atuais e anteriores.
3... Você pode sugerir algo mais para a MTS?
Acho que também é importante rastrear a variação da distribuição
das distâncias dos pontos até a linha traçada na nuvem de pontos. A zero
erro de predição o ângulo é exatamente 45 graus e a variação é
é zero. Para necessidades do mundo real, conjuntos ideais de
valores menores de sigma e um ângulo de inclinação maior.
É claro que você está certo.
Se falarmos do valor do método proposto, devemos enfatizar que operamos com dois parâmetros - a inclinação tangente à regressão linear e a dispersão do spread de pontos (assumindo a distribuição normal dos incrementos de equilíbrio) em relação à linha construída. O primeiro parâmetro caracteriza a rentabilidade do TC, o segundo caracteriza os riscos. Tendo ambos, podemos encontrar a porcentagem ideal (no sentido de maximização da renda por um determinado período de tempo) de reinvestimentos. Em outras palavras, quanto mais próxima a inclinação da nuvem estiver de 45 graus e quanto mais fina, melhor.