Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3559

 
Ivan Butko #:

Поправьте, но Вы в формуле по восстановлению цен используете... цены. 

Или я не вдуплил чего. 



UPD

У нас есть значения уже сглаженные. Мы не знаем цен, какие использовались. И надо их восстановить. 

цен не знаем, но знаем среднюю за N баров (N>>период SMA), которая на удивление равна средней от значений MA.

можем за цену 0 принять что угодно (например 1.0 или SMA "на перегибе"),  по инкрементам построить "подобную" кривую от 1.0 , далее её масштабировать и позиционировать.

в общем случае для SMA нужно большое кол-во баров (навскидку это период в квадрате впополам, где-то так). Но у нас не общий случай - тут строгие диапазоны и периодичность от природы. 

И при больших периодах - SMA близка к синус-взвешенным (монотонные ма-шки взаимозаменяемы) , которые опять-же фурье и обратные методы там известны

 
Ivan Butko #:

- 5 и 5, -6 и 6, -7 и 7, -8 и 8 дают среднее - 0. 

Как из нуля восстановить цены, не подсматривая в формуле в историю?

вы слегка путаете среднюю величину и скользящую среднюю.

из средней скользящей можно получать исходное, точность будет зависеть от длительности зафиксированного "скольжения"

из одномоментного среднего, усредняемое получить никак нельзя, увы :-)

 
Maxim Kuznetsov #:

цен не знаем, но знаем среднюю за N баров (N>>период SMA), которая на удивление равна средней от значений MA.

можем за цену 0 принять что угодно (например 1.0 или SMA "на перегибе"),  по инкрементам построить "подобную" кривую от 1.0 , далее её масштабировать и позиционировать.

в общем случае для SMA нужно большое кол-во баров (навскидку это период в квадрате впополам, где-то так). Но у нас не общий случай - тут строгие диапазоны и периодичность от природы. 

И при больших периодах - SMA близка к синус-взвешенным (монотонные ма-шки взаимозаменяемы) , которые опять-же фурье и обратные методы там известны

Maxim Kuznetsov #:

вы слегка путаете среднюю величину и скользящую среднюю.

из средней скользящей можно получать исходное, точность будет зависеть от длительности зафиксированного "скольжения"

из одномоментного среднего, усредняемое получить никак нельзя, увы :-)

ёмаё

 
Dominik Egert #:
Я полагаю, что основной подход к использованию модели-учителя и модели-наблюдателя - это основное различие на этапе обучения.

Использование этого подхода для создания специализированных NN для фундаментального анализа открывает новый путь для отдельных людей, которые могут фактически адаптировать LLM для конкретных задач, без необходимости обучения в течение месяцев или даже лет или аренды Datacenter для этой работы.


Сами пробовали обучать модель от MS?

 
mytarmailS #:

почему бы просто не округлить цены и получить практически то же самое только без тонны всяких терминов и непоняток

Показан простейший пример, для понимания процесса, в том числе и при обработки более сложных данных.

Цель была - показать возможность акцентировать внимание модели на разные данные с помощью квантования.

Ну, кто не понял - я не виноват :)

 
Ivan Butko #:

Я как-то зарёкся иметь дело с любого рода сглаживанием цены, поскольку оно размазюкивает и попросту стирает информацию о графике. 

Но тут интересно положение цены 

Как раз самые лучшие результаты у меня получались на подаче положения цены. Причём, только на часовом графике. Видимо закономерность лежит между сессиями

Можно зарекаться от чего угодно, я в своей философии скорей опираюсь на популярность методов, а МАшки весьма популярны, как у трейдеров, так и ЦБ, поэтому глупо их не использовать.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Показан простейший пример, для понимания процесса, в том числе и при обработки более сложных данных.

Цель была - показать возможность акцентировать внимание модели на разные данные с помощью квантования.

Ну, кто не понял - я не виноват :)

А может всетаки ты не понял что можно это все сделать намного проще? Ну Чесно.. 
 

Если у нас есть N цен и скользящая средняя периодом K, то она будет известна в N-K+1 точках. Очевидно, что при K>1 средних просто не хватит чтобы восстановить цены. Но если помимо значений скользящей средней известны первые K-1 цен, то можно восстановить и все последующие цены.

Естественно, речь о восстановлении тех цен по которым считалась средняя, а не всех OHLC.

 
Есть только машка, надо востановить цену клоуз к примеру
 
Aleksey Nikolayev #:

Если у нас есть N цен и скользящая средняя периодом K, то она будет известна в N-K+1 точках. Очевидно, что при K>1 средних просто не хватит чтобы восстановить цены. Но если помимо значений скользящей средней известны первые K-1 цен, то можно восстановить и все последующие цены.

Естественно, речь о восстановлении тех цен по которым считалась средняя, а не всех OHLC.

не обязательно первые. Просто разные по модулю. 

и они (и все "восстановленые" цены) будут в близких окрестностях средней, и при большом N их среднее значение равно среднему значению MA и так далее (доп.условий и свойств достаточно много)

в наших условиях, когда величина колеблется в небольшом диапазоне, не сильно меняется на каждом шаге, MA имеет развороты, все K точек могут быть "восстановлены". Выше написал - вопрос целесообразности, наличия данных и вычислительной сложности. Собственно весь диалог о том что информация не теряется. Просто одни периоды усилили за счёт ослабления других, получили другое представление той-же цены. 

если вместо равномерных весов (SMA) будет "кусок синусоиды", то и N удивительно невелик - несколько периодов K.