Da teoria à prática - página 337
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Ainda assim, os intervalos de tempo real sãohttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221,
Na verdade, 0 significa que o carimbo de tempo, em segundos, não mudou e a cotação mudou. (Obviamente, isto é arredondar para 0 o tempo de uma cotação recebida em mais de 1 segundo).
E como estou trabalhando com discrição = 1 segundo, esses 0's foram transferidos para 1's e uma distribuição logarítmica discreta foi obtida, o que não é correto.
PS
E mais uma vez, o que - eu sou incrivelmente sortudo com o fluxo da citação e involuntariamente, pensando que estou fazendo uma boa ação, distorci-a tanto que não tenho nenhum acordo? É isso?
Continuo me perguntando o que você vai fazer em intervalos tão curtos???? Suponha que você obtenha um resultado satisfatório, mas ele usa carrapatos em um segundo. E depois? Pense em como ele pode ser aplicado em negociações reais com 1-3 negociações por dia.... Por que precisamos de tantos dados de tick????
É sempre interessante observar as "estatísticas" sobre exatamente 17!!!! Agora vou chamá-los de "ESTATÍSTICAS" Estas são pessoas que vêem uma citação como uma série cronológica não estacionária e nada mais. Que usam palavras como "distribuição", "dispersão" ou "Lei de Markov" ou "Lei de Markov não", como dizem os especialistas neste campo.
Agora você é STATISTICS!!!!! :-)
Misha! Você é nosso querido homem! Todo esse lixo com fluxos de Erlang é escrito para você! Converta a BP inicial para 150ª ordem de fluxo Erlang - obtenha M15 análogo de preços. Leve seus retornos e alimente-os em uma rede neural. TODOS.
Então, vamos descobrir o que é um preço analógico??? Como eles seriam diferentes dos 15 minutos normais. E explicar o que são retornos, porque todos estão falando sobre isso, mas não entendo o significado da palavra...... para ser honesto...????
Misha! Você é nosso querido homem! Todo esse lixo com fluxos de Erlang é escrito para você! Converta a BP inicial para 150ª ordem de fluxo Erlang - obtenha M15 análogo de preços. Leve seus retornos e alimente-os em uma rede neural. TODOS.
Tenho, de fato, a mesma pergunta que com Michael - por que tudo isso? O que fazer com tudo isso?
As carteiras são realmente necessárias, mas nas últimas dezenas de segundos antes de entrar na profissão. Durante o tempo de descanso, mesmo para 5-10 negociações por dia, eles não contribuem em nada com as informações existentes no 1F. E mesmo que aumente a precisão, seu uso real não dá nada - você obterá +/- frações de um percentual de lucro em um comércio, e nada mais.
A propósito, em seu gráfico recentemente publicado já é visível que se pode fazer sem carrapatos e sem Erlangs, e sem muitos outros truques - e isso não afetará nada. Não atraia entidades desnecessárias (c).
A diferença entre o preço atual e o preço anterior. Isto deve produzir uma série estacionária na qual qualquer rede neural, em geral qualquer com uma única entrada, preverá o próximo valor atual com uma probabilidade muito alta.
Bem, o repatriado está agora tratado. Embora eu não tenha certeza de que a série será estacionária. Ele será normalizado, mas não estacionário e se o próximo for previsto com alta precisão, então você deve pelo menos trabalhar em prazos de hora em hora para obter lucro e ter tempo suficiente para construir um modelo. Por que você precisa de carrapatos então????
E não se lisonjeie com os retornados. É improvável que eles sejam tão bons quanto você diz que serão. Muito fácil. A esta altura todos já seriam milionários....
Na verdade, tenho a mesma pergunta que Mikhail - qual é o objetivo de tudo isso? O que há a ver com tudo isso?
Os carrapatos são realmente necessários, mas nas últimas dezenas de segundos antes de entrar na profissão. Durante o tempo de descanso, mesmo para 5-10 negociações por dia, eles não contribuem em nada com as informações existentes no 1F. E mesmo que aumente a precisão, seu uso real não dá nada - você obterá +/- frações de um percentual de lucro em um comércio, e nada mais.
A propósito, em seu gráfico recentemente publicado já é visível que se pode prescindir tanto de carrapatos quanto de Erlangs. Não atraia entidades desnecessárias (c).
De acordo. Tem que haver um equilíbrio no mercado!!!! Entre simplicidade e complexidade na construção do TS como um todo. Aqui está um exemplo com modelos: modelo muito simples não funcionará por muito tempo e será aceito como aleatório. Muito complexo funcionará por mais tempo, mas pior. Abaixo do limiar de rentabilidade exigido. Você deve escolher tais modelos que não sejam muito grandes e nem muito pequenos. Esta conclusão eu tirei de minha experiência ....
Ao treinar um e o mesmo arquivo de treinamento, obtenho vários modelos. E não importa quantos deles eu escolha, é sempre aquele que tem o número médio de entradas e tamanho polinomial entre todos os modelos obtidos, que ganha. A título de exemplo:
1. 4 entradas, tamanho polinomial pequeno
2. 5 entradas polinomial tamanho médio
3. 8 entradas tamanho polinomial grande.
A comparação do tamanho do polinômio ocorre naturalmente entre modelos. Assim, como regra geral, ganha o modelo número 2, que tem 5 entradas e tamanho polinomial médio. Não importa quantos eu tentasse obter modelos com mais entradas (a partir da teoria de que quanto mais paramétrico o modelo, mais inteligente ele é) como regra, todos eles se fundiram em feedbacks.
Mais uma vez - cometi um erro grave - distorci meu fluxo com um expoente e depois comecei a coletar os fluxos corretos. Será corrigido.
lá vai você...
Há muito tempo atrás eu disse que a balança saiu.
As únicas pessoas que precisam usar tiques são aquelas que se sentam do lado do corretor e escrevem a arbitragem HFT.
Você não pode vencê-los, acredite-me.
A diferença entre o preço atual e o preço anterior. Isto deve produzir uma série estacionária na qual qualquer rede neural, geralmente qualquer com uma única entrada, irá prever a próxima maior probabilidade do valor atual.
De acordo. Tem que haver um equilíbrio no mercado!!!! Entre a simplicidade e a complexidade na construção do TS como um todo. Deixe-me dar-lhe um exemplo com modelos: um modelo muito simples não funcionará por muito tempo e será aceito como aleatório. Muito complexo funcionará por mais tempo, mas pior. Abaixo do limiar de rentabilidade exigido. Você deve escolher tais modelos que não sejam muito grandes e nem muito pequenos. Esta conclusão eu tirei de minha experiência ....
Ao treinar um e o mesmo arquivo de treinamento, obtenho vários modelos. E não importa quantos deles eu escolha, é sempre aquele que tem o número médio de entradas e tamanho polinomial entre os modelos obtidos que ganha. A título de exemplo:
1. 4 entradas, tamanho polinomial pequeno
2. 5 entradas polinomial tamanho médio
3. 8 entradas tamanho polinomial grande.
A comparação do tamanho do polinômio ocorre naturalmente entre modelos. Assim, como regra geral, ganha o modelo número 2, que tem 5 entradas e tamanho polinomial médio. Eu tentei obter modelos com mais entradas (da teoria mais modelo paramétrico é mais inteligente) como regra, todos eles foram fundidos em feedbacks.
Sim, algo assim deveria ser o caso. Uma vez eu estava em um seminário no instituto Keldysh, onde modelos matemáticos de sistemas complexos eram discutidos. Resumidamente:
Modelo simples - descreve mal.
Complexidade média - muito melhor,
Alta complexidade - torna-se instável ou não dá nenhum ganho significativo.
Ou seja, para modelos de processo há alguma complexidade ótima e um limite de complexidade além do qual não se deve ir.
De volta aos fatos - por que Doc está em seu carrapato com intervalos de tempo = Gamma+Koshi recebendo 0 e meu fluxo cristalino de 2ª ordem flui sem restrições ? Afinal de contas, esta é a chave, senhores!!! E você está tentando jogá-lo na lama.
Quer que eu adivinhe?
Em reflexões teóricas e buscas, a física do processo e dizer "nuances" são esquecidas. Para fazer uma análise confiável dos carrapatos com DDE você deve primeiro responder perguntas sobre o que são carrapatos, como e em que consistem (modelo de processo mínimo), o que contamos, por que, o que é DDE, em que modo ele funciona, se há perda de dados, como escolhemos intervalos de tempo e por que. E há muito mais. Como verificar os resultados intermediários está fora de questão por algum motivo...
seu "fluxo cristalino" é um análogo próximo do s2 s3 s15. o que você quer terminar com ? algum tipo de indicador fractal ou algo assim ? o quanto os diferentes quadros são semelhantes entre si.
Para que um fio bastante curioso tenha boas maneiras, você precisa de uma introdução clara - o que estamos fazendo, com base no quê, por quê e para quê. Até agora, as coisas mais úteis são as críticas e as referências raras.
Até agora, o maior benefício é apenas a crítica que não é respondida de forma adequada e a referência ocasional.
A crítica aqui é inútil. Eles são loucos).
Acho que vou me calar agora. Cansado disso, confesso.