Обсуждение статьи "Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков"
3 публикации подряд, я поражаюсь, "у дураков мысли схожи" :-)
делаем примерно одно и то-же, одновременно и независимо
схожие разборки с углами, но только лошадь впереди телеги (единственное что предсказывается - личный баланс, котировки не волнуют):
про Гана скриншотить не буду, но по моему убеждению - там всё неплохо и там угол=типичная волатильность естественных циклов.
интуитивно,по личному опыту и обладая тем что под рукой, Ган вывел то что вывел. зато объективнее чем MACD :-)
И еще вопрос, если сможете ответить.
При выгрузке результатов в ONNX и реализации советника возникла проблема. При передаче данных с размерностью {1,31} в первую классификационную модель проблем нет, получаю значения
2025.04.22 19:47:28.268 test_gann (ORDIUSDT,M5) directionUpDn = 1 directionStrength=0.44935011863708496
, а вот при передаче этих же данных во вторую модель получаю все время ошибку: ONNX: parameter is empty, inspect code '° :àh½5E' (705:10). Ни один из передаваемых параметров не равен 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: parameter is empty, inspect code '° :àh½5E' (705:10)
2025.04.22 19:39:38.482 test_gann (ORDIUSDT,M5) Ошибка выполнения: 5805
Может поможете с ошибкой (просторы интернета не помогли)
Опубликована статья Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков:
Автор: Yevgeniy Koshtenko
Метрики для bar назад = 60, вперед = 30
Train Accuracy: 0.9200 | Test Accuracy: 0.8713 | GAP: 0.0486
Train F1-score: 0.9187 | Test F1-score: 0.8682 | GAP: 0.0505
На коротких дистанциях CatBoost ничего хорошего не дает, модель переобучается
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Угловой анализ ценовых движений: гибридная модель прогнозирования финансовых рынков:
Что такое угловой анализ финансовых рынков? Как использовать углы движения цен и машинное обучение для точного прогнозирования с точностью 67? Как совместить регрессионную и классификационную модель с угловыми признаками и получить работающий алгоритм? Причем тут Ганн? Почему углы движения цен являются хорошим признаком для машинного обучения?
Каждый день на графиках валютных пар, акций и фьючерсов рождаются тысячи свечей. Они складываются в паттерны, формируют тренды, создают сопротивления и поддержки. Но под этими привычными картинами скрывается математическая сущность, которую мы редко замечаем — углы между последовательными ценовыми точками.
Взгляните на обычный график EURUSD. Что вы видите? Линии и бары? А теперь представьте, что каждый сегмент между двумя последовательными точками образует определённый угол с горизонтальной осью. Этот угол имеет точное математическое значение. Положительный угол означает восходящее движение, отрицательный — нисходящее. Чем больше угол, тем круче движение цены.
Звучит просто? Но в этой простоте скрывается удивительная глубина. Потому что углы не равны между собой. Они образуют свой собственный узор, свою мелодию. И эта мелодия, как оказалось, содержит ключи к будущему движению рынка.
Автор: Yevgeniy Koshtenko