Как правильно сформировать входные значения для НС. - страница 4
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Кстати, вот по форуму порылся хорошенько, нашел интересные посты предложения для входов
https://forum.mql4.com/ru/8835/page2 от plan
и
https://forum.mql4.com/ru/9321/page18#51761
2 Sart - если вы начинающий, то наверно вам будет интересен код из моего поста со страницы https://forum.mql4.com/ru/12474/page9.
Кстати, вот по форуму порылся хорошенько, нашел интересные посты предложения для входов
https://forum.mql4.com/ru/8835/page2 от plan
и
https://forum.mql4.com/ru/9321/page18#51761
2 Sart - если вы начинающий, то наверно вам будет интересен код из моего поста со страницы https://forum.mql4.com/ru/12474/page9.
Подготовить данные для НС не так сложно. Есть другая проблема. Толстые хвосты. Как с ней поступать не знаю. Пробовал разные варианты. Мешаются довольно сильно. По поводу толстых хвостов пожалуйста обращайтесь к Математу. А я буду пока отдыхать. Хотя бы две недели, но отдыхать
Подготовить данные для НС не так сложно. Есть другая проблема. Толстые хвосты. Как с ней поступать не знаю. Пробовал разные варианты. Мешаются довольно сильно. По поводу толстых хвостов пожалуйста обращайтесь к Математу. А я буду пока отдыхать. Хотя бы две недели, но отдыхать
Что значит толстые хвосты. можете объяснить
2 rip извините но всёравно не понятно что это такое. не могли бы Вы подробнее...
2 klot можете разъяснить, что это значит?
2 Mathemat спасибо большое, я вспомнил...
Что значит толстые хвосты. можете объяснить
Это уже вопрос к Математу. Я в отпуске.
Что значит толстые хвосты. можете объяснить
"Толстые хвосты" термин из риск-менеджмента, определяет значительно изменении цены.
Ага, я тут пробегал как раз. Толстые хвосты - это нечеткий термин из тервера. Это когда функция плотности вероятности распределения случайной величины при удалении от ее матожидания (если оно есть) убывает гораздо медленнее, чем хотелось бы.
Пример: гауссово распределение, т.е. колоколообразная кривая. У нее - тонкие хвосты, т.к. exp(-x^2/2) - чрезвычайно быстро убывающая функция. Отсюда и целесообразность разговора о законе трех сигм: величина, отстоящая от центра этого распределения более чем на три стандартных отклонения (здесь с.к.о. равно единице), выпадает примерно в 0.27% случаев. Т.е. "крупные события" редки, а подавляющее число событий попадают в интервал "плюс-минус 3 сигмы".
Пример распределения с толстыми хвостами: распределение Коши (очень похожее на распределение returns в финрядах, кстати). У этого распределения убывание функции плотности вероятности идет гораздо медленнее - примерно по закону обратных квадратов. Следствие: несмотря на то, что площадь под этой кривой конечна, матожидания и тем более дисперсии у этой величины не существует (соответствующие интегралы расходятся в обычном смысле). Смысл разговора о трех сигмах полностью теряется, так как самой сигмы просто нет. Крупные события имеют гораздо большую вероятность.
О финансовых рядах (в частности, котировках валют): распределение приращений цен закрытия - процесс, у которого одномерная функция плотности вероятности имеет толстые хвосты. Поэтому не имеют особого смысла такие индюкаторы как конверт, полосы Боллинджера, с.к.о. и т.п. Катастрофы (крахи) - это из той же серии событий, которым люди приписывают малую вероятность, но на самом деле они бывают гораздо чаще. Попутно толстые хвосты очень любят ломать почти все традиционные индюкаторы: там, где мы ждем гладкого поведения машки, она вдруг прыгает неизвестно куда и выдает ложный сигнал.
О толстых хвостах ("черных лебедях") очень красочно рассказано у Талеба. Ссылка есть, поищите здесь же.
Ага, я тут пробегал как раз. Толстые хвосты - это нечеткий термин из тервера. Это когда функция плотности вероятности распределения случайной величины при удалении от ее матожидания (если оно есть) убывает гораздо медленнее, чем хотелось бы.
Пример: гауссово распределение, т.е. колоколообразная кривая. У нее - тонкие хвосты, т.к. exp(-x^2/2) - чрезвычайно быстро убывающая функция. Отсюда и целесообразность разговора о законе трех сигм: величина, отстоящая от центра этого распределения более чем на три стандартных отклонения (здесь с.к.о. равно единице), выпадает примерно в 0.27% случаев. Т.е. "крупные события" редки, а подавляющее число событий попадают в интервал "плюс-минус 3 сигмы".
Пример распределения с толстыми хвостами: распределение Коши (очень похожее на распределение returns в финрядах, кстати). У этого распределения убывание функции плотности вероятности идет гораздо медленнее - примерно по закону обратных квадратов. Следствие: несмотря на то, что площадь под этой кривой конечна, матожидания и тем более дисперсии у этой величины не существует (соответствующие интегралы расходятся в обычном смысле). Смысл разговора о трех сигмах полностью теряется, так как самой сигмы просто нет. Крупные события имеют гораздо большую вероятность.
О финансовых рядах (в частности, котировках валют): распределение приращений цен закрытия - процесс, у которого одномерная функция плотности вероятности имеет толстые хвосты. Поэтому не имеют особого смысла такие индюкаторы как конверт, полосы Боллинджера, с.к.о. и т.п. Катастрофы (крахи) - это из той же серии событий, которым люди приписывают малую вероятность, но на самом деле они бывают гораздо чаще. Попутно толстые хвосты очень любят ломать почти все традиционные индюкаторы: там, где мы ждем гладкого поведения машки, она вдруг прыгает неизвестно куда и выдает ложный сигнал.
О толстых хвостах ("черных лебедях") очень красочно рассказано у Талеба. Ссылка есть, поищите здесь же.
Замечательно! Если я сейчас не скажу, то, наверное никогда не скажу. "Толстые хвосты" видны, когда мы анализируем котировки за 100 лет и блее.. (утрированно). Если взять конкретный участок, например 300 последних баров, то нет там никаких "толстых хвостов"... "Хвост" будет, но когда,??? Ну и хер с ним, пусть будет, но после выброса, рынок опять стабилизируется в пределах Гаусса. Таким оразом, если взять дискретные участки, можно всегда уложиться в смстему. Порсто ситемы для разных участках рынка будут разные....
Рабтать надо, работать....