Discussão do artigo "Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros"
3 publicações seguidas, estou surpreso, "os tolos têm pensamentos semelhantes" :-)
fazemos aproximadamente a mesma coisa, simultaneamente e de forma independente.
brigas semelhantes com os cantos, mas apenas o cavalo antes da carroça (a única coisa prevista é o equilíbrio pessoal, as citações não importam):
Não vou fazer screenshot sobre Gan, mas na minha opinião - nem tudo é ruim lá e lá ângulo = volatilidade típica de ciclos naturais.
intuitivamente, por experiência pessoal e tendo o que está à mão, Gan deduziu o que deduziu. mas mais objetivo do que MACD :-)
Mais uma pergunta, se você puder responder.
Ao fazer o upload dos resultados para o ONNX e implementar o EA, surgiu um problema. Ao transferir dados com dimensão {1,31} para o primeiro modelo de classificação, não há problemas, obtenho os valores
2025.04.22 19:47:28.268 test_gann (ORDIUSDT,M5) directionUpDn = 1 directionStrength=0.44935011863708496
Mas ao passar os mesmos dados para o segundo modelo, continuo recebendo o seguinte erro: ONNX: parameter is empty, inspect code '° :àh½5E' (705:10). Nenhum dos parâmetros passados é 0.
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 0, input_matrix[0][i] = -12.92599868774414
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 1, input_matrix[0][i] = -12.92599868774414
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 2, input_matrix[0][i] = -42.55295181274414
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 3, input_matrix[0][i] = 72.71257781982422
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 4, input_matrix[0][i] = 74.29901123046875
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 5, input_matrix[0][i] = -61.42539596557617
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 6, input_matrix[0][i] = 56.164878845214844
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 7, input_matrix[0][i] = -80.11347198486328
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 8, input_matrix[0][i] = 79.91580200195312
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 9, input_matrix[0][i] = -48.93017578125
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 10, input_matrix[0][i] = 80.48663330078125
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 11, input_matrix[0][i] = -79.71015930175781
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 12, input_matrix[0][i] = -45.92404556274414
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 13, input_matrix[0][i] = -82.36412048339844
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 14, input_matrix[0][i] = -56.164878845214844
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 15, input_matrix[0][i] = -10.630552291870117
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 16, input_matrix[0][i] = 62.323272705078125
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 17, input_matrix[0][i] = 13.0
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 18, input_matrix[0][i] = 10.0
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 19, input_matrix[0][i] = -12.92599868774414
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 20, input_matrix[0][i] = -61.48434829711914
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 21, input_matrix[0][i] = -36.735313415527344
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 22, input_matrix[0][i] = -23.80649185180664
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 23, input_matrix[0][i] = 0.3333333432674408
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 24, input_matrix[0][i] = 6.955999851226807
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 25, input_matrix[0][i] = 0.029581977054476738
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 26, input_matrix[0][i] = -0.5281187295913696
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 27, input_matrix[0][i] = 0.4025301933288574
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 28, input_matrix[0][i] = 420.0
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 29, input_matrix[0][i] = 641.6666870117188
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) i = 30, input_matrix[0][i] = 0.6545454263687134
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) ONNX: o parâmetro está vazio, inspecione o código '° :àh½5E' (705:10)
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) Erro de execução: 5805
Talvez você possa me ajudar com o erro (a vastidão da Internet não ajudou)
Artigo publicado Angular analysis of price movements: a hybrid model for forecasting financial markets:
Autor: Yevgeniy Koshtenko
Métricas para barra para trás = 60, para frente = 30
Precisão do treinamento: 0,9200 | Precisão do teste: 0,8713 | GAP: 0,0486
Pontuação de F1 do trem: 0,9187 | Pontuação de F1 do teste: 0,8682 | GAP: 0,0505
O CatBoost não se sai bem em distâncias curtas, o modelo está supertreinado
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Novo artigo Análise angular dos movimentos de preço: um modelo híbrido de previsão dos mercados financeiros foi publicado:
Todos os dias, nos gráficos de pares de moedas, ações e futuros, nascem milhares de candles. Eles se agrupam em padrões, formam tendências, criam resistências e suportes. Por trás dessas imagens familiares existe uma essência matemática que raramente percebemos: os ângulos entre pontos de preço consecutivos.
Observe um gráfico comum do EURUSD. O que você vê? Linhas e barras? Agora imagine que cada segmento entre dois pontos consecutivos forma um determinado ângulo com o eixo horizontal. Esse ângulo tem um valor matemático preciso. Um ângulo positivo indica um movimento ascendente, enquanto um ângulo negativo indica um movimento descendente. Quanto maior o ângulo, mais íngreme é o movimento do preço.
Parece simples? Mas dentro dessa simplicidade há uma profundidade surpreendente. Porque os ângulos não são iguais entre si. Eles formam o seu próprio padrão, a sua própria melodia. E essa melodia, como descobri, contém as chaves para o movimento futuro do mercado.
Autor: Yevgeniy Koshtenko