Рыночный этикет или правила хорошего тона на минном поле - страница 57
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
Вот опять ОТО рыночная наружу вылезла. Дело в том, что задержка, конечно же есть, ибо середина бара наступает насомненно после его открытия, но, с другой стороны - её, как-бы нет, поскольку когда бар уже сформирован, то нам по кокосу когда именно внутри бара эта золотая середина наступила. Я встречал бары(до сих пор такие есть), которые серединой начинаются и ею же заканчиваются. Суть ваших споров с Neutron выеденного яйца не стоит, а все потому, что для Neutron бары уже не являются барами, ибо котир он квантует не по времени, а для вас бар - это БАР.
У вас "системы отсчета" разные - только и всего то делов.
Не, не стар... а, Супер-Стар!
Все юродствуете, любезный? Старость она и в самом деле - не радость.
Вот опять ОТО рыночная наружу вылезла. Дело в том, что задержка, конечно же есть, ибо середина бара наступает насомненно после его открытия, но, с другой стороны - её, как-бы нет, поскольку когда бар уже сформирован, то всем уже по кокосу когда именно внутри бара эта золотая середина наступила. Я встречал бары(до сих пор такие есть), которые серединой начинаются и ею же заканчиваются. Суть ваших споров с Neutron выеденного яйца не стоит, а все потому, что для Neutron бары уже не являются барами, ибо котир он квантует не по времени, а для вас бар - это БАР.
У вас "системы отсчета" разные - только и всего то делов.
Спор о многом, в частности об этом. Сергей привел ее в виде "убедительного" довода. Но видно как то не получается у меня объяснить простую штуку. Да нет там никакой задержки, ее там просто нет, причем никакой. Не может ее там быть по определению. Данные, на котороых получены эти цифры не пересекаются. Нет никакой фазы, цифры совершенно равнозначны.
Дописка: Это все равно, что взять две точки на синусоиде и утверждать, что при x с шагом 0.1 и при x с шагом 10.0 появляется задержка.
Ничего страшного - останемся при совем мнениии...
Попробуйте.
Ну так удачи :). Разложение в ряд Тейлора это еще хуже, чем на гармоники, т.к. у полинома ненулевой степени не ограничена область значений.
Кроме того из ваших слов получается не полином ни разу, а обычная SMA машка.
Ну ладно. Вот сама идея. Если глубоко подумать, то нет никакой рыночной силы, которая занизила бы важность 2-го, 4-го и 11-го баров по сравнению с соседними барами. То есть нужно ожидать что соседние бары будут иметь очень близкие значения. То что произошло 11 часов назад также важно что произошло 12 часов назад. Значит нужно ожидать плавный переход в значениях весов от одного бара к соседнему. Значит кривая описывающая вес как функцию номера бара (задержки) должна быть плавной. Если это так, то можно аппроксимировать эту кривую w[n] рядом Тейлора т.е. полиномом. Под ваши веса например можно подогнать полином 3 или 4-й степени. Следующее предположение моей идеи таково. Вместо оптимизации самих весов (у вас их 16), оптимизируйте коеффициенты полинома (a0+a1*n+a2*n^2+a3*n^3, оптимизируем a0..a3, всего 4 параметра), а веса для n-го бара расчитывайте по формуле a0+a1*n+a2*n^2+a3*n^3. Гораздо меньше вычислений. Попробуйте.
Я вам искренне благодарен за идею, однако, когда-то в детстве я слышал(от мальчишек в подьезде), что если в фундаменте концепции обнаружена ошибка, то все дальнейшие построения можно не рассматривать, вне зависимости от их научной привлекательности. У вас ошибка в идее гладкости, как необходимом функционале для перехода от одного(состояния рынка) к другому. Увы. Должен вас огорчить. рынок переходит от А к Я без промежуточных реверансов. Будь это иначе - здесь был бы не форум, а посиделки Соросов.
Ну ничего... Я подкину вам новую идею(концепцию рынка), она заведомо плодотворнее той, что у вас была до сих пор:
Она довольно проста на первый взгляд:
Закономерность - есть способ существования случайности. Обратное неверно.
to Neutron
The product will not run on this operating system
пошел за мылом...
Я, кстати, то же так умею прогнозировать. И даже без всяких AR. :) Только это мне ничего не дало. Могу угадать "куда" пойдет цена, с точностью до 80% - а ПРОФИТов нет. Грустно. ;)
Ряд (H+L)/2. Обозначу его для краткости Mu. Допустим, мы не умеем точно прогнозировать эту величину, но умеем точно прогнозировать знак разности Mu(n)- Mu(n+1). К примеру, для текущего бара мы знаем, что следующая дельта Mu(n)- Mu(n+1) будет положительной. Тогда нам нужно статистически оценить новое приращение, а от него перейти к Mu(n+1). Добавляем к этому уровню среднеквадратичную оценку для размаха баров. Получаем торговый уровень, вот даже картинку нарисовал для усиления художественного слова:
Если частоты появления этих уровней большие и соразмерны со спредом, то может и получиться. А Вы действительно эту дельту на 80% прогнозируете?
PS: Я лично так близко не работаю с ценой. Шансов там мало, вернее никаких. Просто появилась идея, что действительно, можно прогнозировать не точно, только направление. Сам прогнозирую вот по такой «технологии»: 'А такой рисунок видели?' минимум сутки на 15 минутных барах, вот тут примеры реальных прогнозов, закончу очередное тестирование – будут еще (только только отлаживаюсь, еще не всю астролябию собрал):
'Тестирование Систем прогнозирования в реальном времени'
to gpwr
Да, я как-то пропустил ваш предпоследний пост. Тут один интересный вопрос имеется: а с чего вы взяли, что вес(в принципе) может быть функцией своего же индекса от времени? Я кажется понимаю истоки вашей идеи - вы смотрите на графики весов. Тут есть нюанс: в двух разных опытах(результатах обучения на одном и том же обучающем векторе) эти графики(визуально и топологически) могут быть существенно разными, при том, что результаты сетки(статистически) будут существенно одинаковыми. Если вам даже удастся найти удовлетворительный функционал для обучения сети предложенным способом, то результаты обучения(двух следующих друг за другом опытов на одном и том же векторе) будут совпадать полностью - т.е. это будет уже не нейросеть, а нечто совершенно детерминированное. Как сказал бы Neutron, который уже спит, такая сеть будет точно обучена одному вектору, но не сможет сочинять стихи. А следовательно толку от неё в торговле - ноль. Каждый последующий отсчет не похож на предидущий(и на све предыдущие) и нормальная сетка на это даже и не рассчитывает. Он приблизительно похож на некий образ, которому она обучилась. Если приблизительно заменить на точно, то энтропия такой сети будет равно нулю(т.е. шаг влево, шаг в право - расстрел, прыжок на месте - провокация)
Кроме всего прочего я не вижу особой разницы в скорости обучения предложенным вами методом, поскольку на изменение одного коэфициента полинома мне потребуется ровно столько же ресурсов, сколько и для коррекции одного веса, а коэфициентов там по n штук (на каждый вес) так в чем же выигрыш?
Ряд (H+L)/2. Обозначу его для краткости Mu. Допустим, мы не умеем точно прогнозировать эту величину, но умеем точно прогнозировать знак разности Mu(n)- Mu(n+1). К примеру, для текущего бара мы знаем, что следующая дельта Mu(n)- Mu(n+1) будет положительной. Тогда нам нужно статистически оценить новое приращение, а от него перейти к Mu(n+1). Добавляем к этому уровню среднеквадратичную оценку для размаха баров. Получаем торговый уровень, вот даже картинку нарисовал для усиления художественного слова:
Если частоты появления этих уровней большие и соразмерны со спредом, то может и получиться. А Вы действительно эту дельту на 80% прогнозируете?
С удивлением рассматриваю алгоритм, который демонстрирует эти самые 80%. Ищу ошибку. Уж очень всё просто получается. Так не бывает.
а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-а-!!!!! Надо посмотреть где луна, может быть в этом причина. Я теперь понимаю выражение - "слов не хватает" Вот где тут задержка???:
Построил специально для тебя:
Хорошо видно, что ФЗ имеет место быть всегда и визуально хорошо заметна на резких движениях котира.
Серёга, я больше эту тему обсуждать с тобой не буду в виду её тривиальности и полной беспонтовости. Учи матчасть, и следцющий раз, когда тебе в голову придёт очередная Супер-Пупер Гениальная Идея, для реализации которой, как тебе покажется, нужен один или два НИИ и кластер РС, ты подумай минутку - может ты просто чего не знаешь или не понимаешь. Ведь это более вероятно, чем "эпохальное открытие",в той области, где до тебя уже давно всё вытоптано.
Я предлагаю укороченный способ описания всех весов, в данном случае полином. Вот покажу на вашем примере. Вы выучили свою сеть на определённом входном векторе и получили значения всех весов w[n] где n=0..15.
Я считаю, что paralocus совершенно справедливо указывает вам на то, что в основе вашей идеи лежит не подтверждённая гипотеза о стационарности рыночных процессов выделяемых НС. Только в случае её подтверждения мы можем расчитывать на некое подобие стационарности весов НС и как следствие, применимости метода экстрополяции для нахождения весов без обучения сети. Но, если бы это было так, то мы бы и не переобучали сетку на каждом новом отсчёте ВР, а приходится, и этот факт хоть и косвенно,но говарит в пользу НЕстационарности весов! И потом, всегда можно провести численный эксперимент и посмотреть, как будут вести себя веса обученной сетки от отсчёта к отсчёту. Посмотрим?
Для этого проведём 500 экспериментов смещаясь каждый раз на один бар и обучаясь предсказывать следующий. На каждом баре будем обучать сеть заново. Что бы не выводить на один график все 500 раз вектор весов, мы усредним полученные значения по каждому весу и выведем их, показав соответсвующую каждому весу дисперсию (разброс значения) в виде усов проведённых по уровню 1/е:
По оси абсцисс отложен номер входа НС, по оси ординат - среднее значение веса на этом входе, для полностью обученой сети. Видно, что для часовок (рис. слева), значения весов находятся в области их статистического разброса (размах усов), что напрямую опровергает гипотезу о стационарности. На минутках, дело обстоит немного лучше, тут статзначимо можно выделить первый вход НС (на графике нулевой отсчёт), который отвечает за известную антиперсистентность котира (отрицательный коэффициент корреляции в ряде первой разности между соседними отсчётами) на малых ТФ.
Таким образом, говорить о необходимости развития метода аппросимации весов НС полиномом, преждеврменно.