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o tamanho da amostra poderia ter um impacto?
O volume da amostra é suficiente.
E há também o estado de "tensão limite de cordas" - não há praticamente nenhuma variação.
Talvez esse seja o estado que você capturou?
Se você integrar a segunda série - o último valor é cerca de 20% do valor do último preço. Penso que se não houvesse praticamente nenhuma dispersão, a contribuição desta série seria menor.
Quais são os dados?
eurusd, toda a história que eu tinha no terminal
Pessoal, vou saltar um pouco fora de tópico aqui, eh?
Estou em clima de celebração para o terceiro dia, gostaria de descobrir (já tenho o que normalmente não consigo descobrir, então estou pronto para ir :)))
Em resumo, digamos que de alguma forma determinamos o algoritmo exato pelo qual a corretora filtra (no sentido mais amplo) as citações. Este fato notável pode ser utilizado em uma situação real de lucro? Minha cabeça já está quebrada...
Não, não, não se desloque para fora do tópico, alsu. É melhor procurar no fórum, o tópico vem à tona regularmente.
Не-не, не надо не в тему, alsu. Поищи лучше на форуме, тема поднимается регулярно.
É melhor eu mesmo resolver isso, eu não corri para a loja por nada :))
Não, não, não se desloque para fora do tópico, alsu. É melhor procurar no fórum, o tópico vem à tona regularmente.
Isso foi o que você disse. Mas agora que você disse isso, vamos sair do tópico. :-)))
Оба распределения скошены в сторону положительных значений.
Isto é uma consequência da tendência global durante o período de "relatório" ou houve retornos que não caíram nem na primeira nem na segunda amostra?
O modelo Wege-Easing me parece curioso antes de tudo porque ele atribui um certo significado "físico" a seus parâmetros, ou seja, pode-se tentar modelá-los com informações adicionais. Mas é assimétrico em relação aos movimentos para cima e para baixo, isto não é confuso? Parece (ajustado à inflação para títulos) que os mercados são bastante simétricos neste aspecto.
Разбиение по контексту в общем случае м.б. по реальным торговым моделям. Но тут дело вот в чем. Я пришел к разбиение по микроконтексту, который должен быть а) общей основой, кирпичиком для идентификаций/анализа/прогноза всего остального, а следовательно б) содержать в себе достаточную для этого информацию о рынке, и в) основан на относительно устоявшемся (квазистационарным) процессе.
Parece que aqui podemos identificar o micro-contextos com o parâmetro de estado, ou seja, ele coincide bastante com a abordagem de Yuri.
Vemos que a hipótese é apresentada de que a divisão em contextos por uma característica particular (ou conjunto deles) permitirá tornar positivo o payoff esperado. E então esta hipótese é testada em tempo real (ou sua imitação na história).
A segunda abordagem, que tentei formular neste tópico, é que primeiro dividimos a história em contextos usando um algoritmo pré-selecionado para obter sinais comerciais. Em seguida, dividimos o conjunto de contextos resultantes em dois (ou mais) subconjuntos (tipos de contexto), cada um dos quais estará associado a uma ou outra tática comercial (estratégia). Depois tentamos encontrar um algoritmo para reconhecer os tipos de contexto em tempo real. Isto é feito da mesma forma que no primeiro caso, fazendo hipóteses sobre o efeito de certos parâmetros estatais no resultado e testando-os. Em termos de redes neurais, na verdade, formamos amostras de treinamento "boas" e "ruins". Embora, naturalmente, NS seja apenas uma das abordagens possíveis para a tarefa.
Nestes termos, na primeira abordagem, a seleção e as operações de reconhecimento simplesmente coincidem.
A primeira abordagem parece menos objetiva, ou seja, a segunda é mais adequada para minimizar os riscos e maximizar o lucro. Em primeiro lugar, por causa do algoritmo de separação de contexto orientado para o lucro e, em segundo lugar, por causa da possibilidade de aplicar métodos de otimização matemática. Enquanto o primeiro em sua forma pura não deve estar sujeito a nenhuma otimização. IMHO, é claro.
Entretanto, a este respeito chamo a atenção para a suposição de Avals: qualquer tentativa de "objetivamente" separar contextos devido a altos níveis de ruído está fadada ao fracasso (ou a se tornar um ajuste). O texto não parece corresponder ao do autor, deixe-o corrigir se algo estiver errado.
Felizmente, no segundo esquema há também um elemento de subjetividade, toda esperança para ele :) . Por outro lado, na primeira também há a tentação de "melhorar" por meio de otimização ou adição de parâmetros (e otimização novamente). O que, de fato, aproxima esta abordagem da segunda, pelo menos no que diz respeito a ancinhos e armadilhas.
P.S. Yury, com certeza eu tentei neste post confundir os leitores de forma total ou parcial sobre sua abordagem, pode ser que você mesmo a formule brevemente (se possível, não em detrimento da exatidão)?
Пожалуй пока народ где-то ходит можно ещё пофилософствовать :)
Seja bem-vindo! )))
Parece que podemos identificar aqui o microcontexto com o parâmetro de estado, ou seja, ele coincide bastante com a abordagem de Yuri.
Vemos que apresentamos a hipótese de que a divisão em contextos por uma característica particular (ou seus conjuntos) permitirá tornar positiva a expectativa de ganhar (lucro). E então esta hipótese é testada em tempo real (ou sua imitação na história).
E realmente é. Aqui está um simples cheque em uma fila formada por uma ZZ trivial.
A segunda abordagem que tentei formular neste tópico é quando primeiro dividimos a história em contextos usando um algoritmo preliminarmente selecionado para obter sinais comerciais.
Este é um tema bem diferente - é uma abordagem muito interessante! Bem, para mycrocontactar, tem ... definitivamente tem algo a ver com isso!
Em seguida, dividimos o conjunto de contextos resultantes em dois (ou mais) subconjuntos (tipos de contexto), cada um dos quais estará associado a uma tática (estratégia) comercial específica. Depois tentamos encontrar um algoritmo para reconhecer os tipos de contexto em tempo real. Isso é feito da mesma forma que no primeiro caso, fazendo hipóteses sobre o efeito de certos parâmetros do estado no resultado e testando-os. Em termos de redes neurais, na verdade, formamos amostras de treinamento "boas" e "ruins". Embora, naturalmente, NS seja apenas uma das abordagens possíveis para o problema.
Nesses termos, na primeira abordagem, as operações de seleção e reconhecimento são simplesmente as mesmas.
Sim. Os métodos são outra questão. O principal é para quê?
A primeira abordagem parece menos objetiva, ou seja, a segunda é mais adequada para minimizar os riscos e maximizar os lucros. Em primeiro lugar, por causa do algoritmo de separação de contexto orientado para o lucro e, em segundo lugar, por causa da possibilidade de aplicar métodos de otimização matemática. Enquanto o primeiro em sua forma pura não deve estar sujeito a nenhuma otimização. IMHO, é claro.
É claro que não deveria. Por que eu deveria? "Ou eu não sou um grande escritor russo? ))) Com toda a seriedade, o básico, por definição, não deve ser "variante".
Entretanto, a este respeito chamo a atenção para a suposição de Avals: qualquer tentativa de "objetivamente" separar contextos devido a altos níveis de ruído está fadada ao fracasso (ou a se tornar um ajuste). O texto não parece corresponder ao do autor, deixe-o corrigir se algo estiver errado.
Portanto, concordamos que é dinheiro para nós. O que é o barulho? Você simplesmente mede seus lucros de acordo com a sua compreensão do mesmo. É claro que você não precisa ficar entusiasmado - é claro o que esperar do mercado.
Felizmente, o segundo esquema também tem um elemento de subjetivismo, toda a esperança está nele :) . Por outro lado, na primeira também há a tentação de "melhorar" através da otimização ou da adição de parâmetros (e otimização novamente). O que, de fato, aproxima esta abordagem da segunda, pelo menos no que diz respeito a ancinhos e armadilhas.
Certo. Isso é normal.
Так мы же договорились, что для нас деньги. Какой шум? Вы просто меряете свой профит сообразно вашему о нем представлению. Ессно, завираться не надо - понятно, что ждать от рынка.
Parece que exagerei na minha busca de brevidade. Meu entendimento da suposição de Avals é que ao fazer hipóteses "subjetivas" usamos nosso entendimento do funcionamento do mercado, ou seja, informações externas. Em essência, vamos além do TA (lá, você é o primeiro a usar o termo :) ). Isto dá um filtro adicional, sem a aplicação do qual não veremos nada além de ruído no mercado.
Continuando com a idéia de possíveis coordenadas.
Parece-me que, se você as usar, há nove avaliações possíveis do contexto.
Zero - "sentado na cerca" sem ambigüidade. ;)
"fase"... ;)