Опять фильтры. А фильтры кто делать будет? И что это за определенные фазы? Их-то как? -алгоритмически выявлять? Не царское это дело.
Я так полагаю: ушли в ДМ - пусть он сам все и выявляет.
ну фильтр-не фильтры.. не знаю как это называть
короче когда закономерности меняются нужно как-то на это реагировать адекватно. а если они начали меняться но их еще недостаточно что бы НС нормально обучилась, то у нее как и у всех остальных ТС будет завтык
вот если брать моего первого бота, который в оптимизаторе обучается - круто торгует на аналогичных паттернах, например если рынок рос 3 мес определенными темпами, но с небольшими отличиями, то он все равно работает. Как только поменялись фундаментальные зависимости то все, до свидания
это все относится к ТС которые делают много сделок.. про позиционки молчу, они мне не интересны
Подробнее пожалуйста, как, куда? словами разумеется.)
Привет!
Ну, Юрий, сам посуди. На входе - наичистейшие приращения, весовые коэффициенты у тебя будут значениями функции плотности вероятности этих приращений. Мы же имеем дело не с ценой, а с волновым пакетом цены. Ну, т.е. с этим самым t2-распределением приращений (правда, по факту умноженным на экспоненту, но об этом - в свое время). И все, пожалуй. На выходе, как только этот волновой пакет принимает определенный вид (паттерн)- сигналы на открытие/закрытие сделки. А амплитуду вероятностей считаешь как пропорцию из корня t.
Кстати, на вход, наверное, можно подавать и скорости приращений, как это (в уме!!!) делал Фейнман.
В общем, все трется вокруг приращений, а не вокруг цен. Без фильтров, логарифмов и прочей лабуды.
Ну, Юрий, сам посуди. На входе - наичистейшие приращения, весовые коэффициенты у тебя будут значениями функции плотности вероятности этих приращений. Мы же имеем дело не с ценой, а с волновым пакетом цены. Ну, т.е. с этим самым t2-распределением приращений (правда, по факту умноженным на экспоненту, но об этом - в свое время). И все, пожалуй. На выходе, как только этот волновой пакет принимает определенный вид (паттерн)- сигналы на открытие/закрытие сделки. А амплитуду вероятностей считаешь как пропорцию из корня t.
Кстати, на вход, наверное, можно подавать и скорости приращений, как это (в уме!!!) делал Фейнман.
В общем, все трется вокруг приращений, а не вокруг цен. Без фильтров, логарифмов и прочей лабуды.
Yuriy Asaulenko: А где тогда распределение? Классический МЛП памяти не имеет.
Я ж говорю - мне нужен NeuralNet для VisSim. Посмотрю - что там можно, а что - нет.
PS Я ж теоретик - могу идеи генерировать в высокочастотном режиме, а на практике - сделок пока на счету - всего 1 и та кривая... Хотя сегодня запустил аж 20 пар одновременно. Посмотрим :)))
PS Я ж теоретик - могу идеи генерировать в высокочастотном режиме
Оно чувствуется. Как говорил тот-же Фейнман - мысленный эксперимент ничего не стоит. Вам термояд запустить, как два пальца - чего там энергии то нужно - всего в 4-5 раз больше чем в кинескопе телевизора.
Опять фильтры. А фильтры кто делать будет? И что это за определенные фазы? Их-то как? -алгоритмически выявлять? Не царское это дело.
Я так полагаю: ушли в ДМ - пусть он сам все и выявляет.
ну фильтр-не фильтры.. не знаю как это называть
короче когда закономерности меняются нужно как-то на это реагировать адекватно. а если они начали меняться но их еще недостаточно что бы НС нормально обучилась, то у нее как и у всех остальных ТС будет завтык
вот если брать моего первого бота, который в оптимизаторе обучается - круто торгует на аналогичных паттернах, например если рынок рос 3 мес определенными темпами, но с небольшими отличиями, то он все равно работает. Как только поменялись фундаментальные зависимости то все, до свидания
это все относится к ТС которые делают много сделок.. про позиционки молчу, они мне не интересныОпять фильтры. А фильтры кто делать будет? И что это за определенные фазы? Их-то как? -алгоритмически выявлять? Не царское это дело.
Я так полагаю: ушли в ДМ - пусть он сам все и выявляет.
Не надо никаких фильтров! Нужно на вход НС подавать чистейшие приращения цены и дело в шляпе.
Привет!
Подробнее пожалуйста, как, куда? словами разумеется.)
Щас Александр нам всем объяснит )
Привет!
Подробнее пожалуйста, как, куда? словами разумеется.)
Привет!
Ну, Юрий, сам посуди. На входе - наичистейшие приращения, весовые коэффициенты у тебя будут значениями функции плотности вероятности этих приращений. Мы же имеем дело не с ценой, а с волновым пакетом цены. Ну, т.е. с этим самым t2-распределением приращений (правда, по факту умноженным на экспоненту, но об этом - в свое время). И все, пожалуй. На выходе, как только этот волновой пакет принимает определенный вид (паттерн)- сигналы на открытие/закрытие сделки. А амплитуду вероятностей считаешь как пропорцию из корня t.
Кстати, на вход, наверное, можно подавать и скорости приращений, как это (в уме!!!) делал Фейнман.
В общем, все трется вокруг приращений, а не вокруг цен. Без фильтров, логарифмов и прочей лабуды.
Привет!
Ну, Юрий, сам посуди. На входе - наичистейшие приращения, весовые коэффициенты у тебя будут значениями функции плотности вероятности этих приращений. Мы же имеем дело не с ценой, а с волновым пакетом цены. Ну, т.е. с этим самым t2-распределением приращений (правда, по факту умноженным на экспоненту, но об этом - в свое время). И все, пожалуй. На выходе, как только этот волновой пакет принимает определенный вид (паттерн)- сигналы на открытие/закрытие сделки. А амплитуду вероятностей считаешь как пропорцию из корня t.
Кстати, на вход, наверное, можно подавать и скорости приращений, как это (в уме!!!) делал Фейнман.
В общем, все трется вокруг приращений, а не вокруг цен. Без фильтров, логарифмов и прочей лабуды.
И сколько входов будет у НС?
Думаю - два. Один - для приращений, второй - для их скоростей.
PS Прошу строго не судить - только начал НС заниматься. Ищу NeuralNet для VisSim. Если есть у кого - скиньте ссылку в личку, плиз.
Думаю - два. Один - для приращений, второй - для их скоростей.
PS Прошу строго не судить - только начал НС заниматься. Ищу NeuralNet для VisSim. Если есть у кого - скиньте ссылку в личку, плиз.
А где тогда распределение? Классический МЛП памяти не имеет.
Хайкина для начала почитайте, а если английским владеете, то можно и Бишопа.
А где тогда распределение? Классический МЛП памяти не имеет.
Я ж говорю - мне нужен NeuralNet для VisSim. Посмотрю - что там можно, а что - нет.
PS Я ж теоретик - могу идеи генерировать в высокочастотном режиме, а на практике - сделок пока на счету - всего 1 и та кривая... Хотя сегодня запустил аж 20 пар одновременно. Посмотрим :)))
PPS Ага. Почитаю на досуге. Спасибо.
PS Я ж теоретик - могу идеи генерировать в высокочастотном режиме