Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1006
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
Для начала необходимо определиться, что подразумеваете под фракталами индикатор, как на картинке или какая-то математическая модель?
Если индикатор, то на мкл4 сделал хоть 100 баров слева и справа поставь, посчитает.
я же писал раньше примеры, конечно модель. То что у вас на картинке это фракталы курильщика
я же писал раньше примеры, конечно модель. То что у вас на картинке это фракталы курильщика
Ну, есть целые сообщества, что строят по ним трендовые линии и торгуют по ним). Только я это дело в тестере досконально прогонял и знаю, что там по чем)).
Ах. Да, вспомнил там что-то про Алмазова)
А в чем проблема автоматизировать, сложный алгоритм типа арима?
Ах. Да, вспомнил там что-то про Алмазова)
А в чем проблема автоматизировать, сложный алгоритм типа арима?
да в принципе не понятно что автоматизировать.. то-ли паттерны то-ли корреляции какие-то
я вот решил одно из св-в фракталов попробовать - самоподобие типа, но думаю что ниче не получится но попробую
да в принципе не понятно что автоматизировать.. то-ли паттерны то-ли корреляции какие-то
я вот решил одно из св-в фракталов попробовать - самоподобие типа, но думаю что ниче не получится но попробую
Давно хотел спросить. Допустим у меня есть патерн голова плечи длиной 150 баров. По истории мне нужно найти похожие патерны, но они будут находиться, если количество баров будет почти одинаковым в самом патерне и найденном патерне. Как уйти от точного количества баров искать какой-то часто встречающийся и выводить среднее по нему или что-то другое?
Давно хотел спросить. Допустим у меня есть патерн голова плечи длиной 150 баров. По истории мне нужно найти похожие патерны, но они будут находиться, если количество баров будет почти одинаковым в самом патерне и найденном патерне. Как уйти от точного количества баров искать какой-то часто встречающийся и выводить среднее по нему или что-то другое?
не знаю, проредить бОльший паттерн случайным образом да и все несколько раз до нужного размера, в какой раз корреляция будет лучше тот и взять за экземпляр (если не сильно по кол-ву баров отличаются)
а, еще через свертку можно сделать, но я не умеюне знаю, проредить бОльший паттерн случайным образом да и все несколько раз до нужного размера, в какой раз корреляция будет лучше тот и взять за экземпляр (если не сильно по кол-ву баров отличаются)
а, еще через свертку можно сделать, но я не умеюСейчас подумал в дополнение можно коллекцию по истории собрать и потом сверять каждый патерн, долго будет, но на часовиках быстро посчитается.
Тааак не понял, это что там за Gramazeka1 моим именем прикрывается. Что за дела на......????
Шучу, я это все... Я!!!!
Уверен многие знакомы с трудом Решетова, но толком так никто и не понял его концепции до конца. Одним из пунктом его работы является придерживание аксиомы Шепли. Честно признаюсь сам плаваю в ней, но говоря простым языком сумма весовых коэфицентов полинома сети равна единице, ну или минус единици. Тем самым, задача оптимизатора сводится к поиску таких коэффицентов сети, которые распредлены в пределах от 0 до 1. И не важно какой длинны полином, Важно что сумма кэфов равна единице и включив в обучение каколибо НЕинформативный признак мы выделаем для него ресурс коэфицентов (ресурс ограничен от 0 до 1) за счёт кэфов информативного предиктора делаа его при этом менее значимым. Именно поэтому этот алгоритм требователен к предобработке данных. Чем лучше мы их вычистим тем лучше будет результат обучения и работа модели на оос в целом. Насколько мне известно ни один из пакетов и наборов сетей в R не использует аксиоматику Шепли. Отсюда и результат....
"Вы научитесь книги сначала читать, а не сжигать их" Это я к тому что никто из представителей данное ветки не удосужился вникнуть в суть работы. Посмотрели поверхностно и удачно забросили в ящик стола...... ИМХО!!!!!
это самое.. а как там преобразования делаются, есть примеры? Там kernel tricks по моему.. и меня осенило что моему чудо алгоритму этого стало невыносимо не хватать
Сейчас подумал в дополнение можно коллекцию по истории собрать и потом сверять каждый патерн, долго будет, но на часовиках быстро посчитается.
там приколюха в том что паттерн может так сильно поплыть, что никакими методами похожесть не определить.. придется еще аффинные преобразования делать для каждого
а если паттерн поплыл то все что после него тоже уплывет
а на глаз довольно легко найти сходство.. :) потому и не могу ничего автоматизировать
Миша, а нельзя ли на твои сделки взглянуть? Черт с ним, с сигналом - но продемонстрируй пару-тройку реальных сделок с комментариями.
там приколюха в том что паттерн может так сильно поплыть, что никакими методами похожесть не определить.. придется еще аффинные преобразования делать для каждого
а если паттерн поплыл то все что после него тоже уплывет
Есть такое дело.