Alguns sinais dos TCs certos - página 36
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Alternativamente, normalizar os dados de entrada nos exemplos de treinamento NS
aqui está um exemplo no artigohttps://www.mql5.com/ru/articles/497(leia a seção "Normalização dos dados de entrada")
Não há dúvidas sobre os algoritmos de normalização.
Imagine que há dois caracteres com dígitos = 5. Uma varia em 0,1% por dia, a outra varia em 5%. Acontece que a segunda deve ser reduzida 20 vezes para caber na primeira.
Para fazer isso, tive que calcular a quantidade de volatilidade, não o quanto o preço de um dígito difere do preço do outro.
Não há dúvidas sobre os algoritmos de normalização.
Suponha que haja dois caracteres com dígitos = 5. Uma muda em 0,1% por dia, a outra em 5%. Acontece que a segunda deve ser diminuída 20 vezes para caber na primeira.
Para fazer isso, era preciso calcular o tamanho da volatilidade, não o quanto o preço de um dígito difere do preço do outro.
Então você desenvolveu o bom e velho indicador ATR
na minha opinião, esta é uma tarefa de otimização com um testador GA
Não há dúvidas sobre os algoritmos de normalização.
Suponha que haja dois caracteres com dígitos = 5. Uma muda em 0,1% por dia, a outra em 5%. Acontece que a segunda deve ser diminuída 20 vezes para caber na primeira.
Para isso tive que calcular a volatilidade, não o quanto o preço de um dígito difere do preço do outro.
Isso é correto.
E como calcular essas mesmas porcentagens? ATR é o que lhe diz "quanto o preço de um símbolo difere do preço de outro". Em meus EAs, todos os níveis são baseados no ATR, que considero a única forma correta de determinar a diferença de preço.
O procedimento de cálculo da ATR pode ser diferente. Por exemplo, você pode simplesmente tomar um grande período ATR. Você pode tomar o ATR a partir de um período de tempo sênior. Você pode tomar o ATR apenas por determinados intervalos de tempo. Mas o ponto permanece o mesmo - para detectar diferenças de preços de símbolos diferentes, você deve calcular a diferença de ATR destes símbolos.
Acho que ninguém vai sugerir nada melhor.
É isso mesmo.
Como calcular essas porcentagens? O ATR mostra "quanto o preço de um símbolo difere do preço de outro". Em meus EAs, todos os níveis estão vinculados ao ATR, que eu acho que é a única maneira correta de determinar a diferença de preço.
O procedimento de cálculo da ATR pode ser diferente. Por exemplo, você pode simplesmente tomar um grande período ATR. Você pode tomar o ATR a partir de um período de tempo sênior. Você pode tomar o ATR apenas por determinados intervalos de tempo. Mas o ponto permanece o mesmo - para detectar diferenças de preços de símbolos diferentes, você deve calcular a diferença de ATR destes símbolos.
Acho que ninguém vai sugerir nada melhor.
E os símbolos não são apenas de divisas, mas de qualquer natureza - criptográficos, índices, futuros, etc. Qual regra de normalização devo escolher?
Para alinhar números heterogêneos, use o logaritmo.
Depois, se necessário, normalizar usando métodos diferentes.
Imagine que há dois caracteres com dígitos = 5. Uma muda em 0,1% por dia, a outra em 5%. Acontece que o segundo precisa ser reduzido por um fator de 20 a fim de se ajustar ao primeiro.
Não, não compara. Compare o TS, não as ferramentas.
Sim, boa sorte será necessária...
"Vou colocar todos os produtos na base de código". - outra caixa preta... Descobrir a IDEA, mesmo com o código fonte, é uma tarefa muito difícil... E usar uma estratégia que você não entende é uma perda de tempo!
Você precisa descobrir por qual fator multiplicar um TsVP arbitrário para definir, por exemplo, dígitos = 5 com as mesmas propriedades.
A título de exemplo, aqui estão dois caracteres com dígitos = 5.
Claramente o EURSEK precisa ser dominado por um número muito menor que um para obter propriedades similares ao AUDCHF com os mesmos dígitos.
Mas se não houver um AUDCHF como ponto de referência? E os símbolos não são apenas de divisas, mas de qualquer natureza - criptográficos, índices, futuros, etc. Qual regra de normalização a escolher?
Não há uma resposta única, cada opção tem seu próprio +/-
Como opções, divida em:
RMS,
RMS de diferença de preço e regressão,
RMS de incrementos.
Não há dúvidas sobre os algoritmos de normalização.
Suponha que haja dois caracteres com dígitos = 5. Uma muda em 0,1% por dia, a outra em 5%. Acontece que a segunda deve ser diminuída 20 vezes para caber na primeira.
Eu tive que calcular a volatilidade, não o quanto o preço de um dígito difere do preço do outro.
Provavelmente já é tarde demais, mas ainda pode vir a ser útil.
É melhor usar escalas em dólares do que preços absolutos. Em última análise, estamos interessados no lucro em dólares por dólar gasto. É por isso que passei à análise em dólares, e é muito conveniente comparar instrumentos dessa forma.
Por exemplo, tome GBPUSD 5 dígitos, USDJPY 3 dígitos e AMD 2 dígitos. Se expressarmos o valor em dólares, será como se segue:
Suponha que negociamos uma quantia de 10000$.
Então para GBPUSD 10000/abrir*fechar 10000=preço da vela
Para USDJPY 10000*abrir/fechar 10000=preço da vela
Para AMD, a fórmula é a mesma que para GBPUSD.
Então, obtemos o tamanho médio de uma vela diária em 30 dias para GBPUSD=32,25; para USDJPY=31,45; para AMD=225,97. Agora podemos dizer que se usarmos a alavancagem em moedas 225.97/32.25=7, então podemos contar com o lucro, como na AMD sem alavancagem. Isto é como é fácil comparar a volatilidade dos ativos.
Este método tem, naturalmente, mais sutilezas.