Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1588
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
İstatistiksel yöntemleri grafiksel, mum çubuğu analizi ve diğer üst düzey şeylere uygulama girişimleri oldu mu?
İade kullanmıyorum.
Birincil veri (grafik gösterimi) olarak kullanılsa bile, oranları ve vektörleri oluşturmak için bilgileri sıkıştırmak için ek tahmincilere ihtiyaç vardır.
Benim düşünceme göre, doğal nedenlerle gezegende periyodik sıcaklık dalgalanmaları var. Son yüz yılda, antropojenik faktörlerin üst üste bindiği doğal ısınma başladı.
Kısaca parçalara ayıracak olursak:
1. Sera etkisi, Dünya üzerindeki ortalama sıcaklığı etkileyen birçok faktörden sadece biridir.
2. Antropojenik etkinin derecesini hesaba katmak için, teknojenik CO2'nin atmosferde bulunan her şeye yüzde oranı önemlidir. Şimdi yüzde bir düzeyinde, yani. yeterince küçük. Orman yangınları ve otların yakılması çok daha fazlasını getirir. Artı CO2 bağlanmasını, ormansızlaşmayı azaltır.
3. Atmosfere giren CO2 dengesi ve bağlayıcılığı, neredeyse forexte arz ve talep dengesi gibi, farklı yatırım sürelerine sahip birçok farklı kanal cenaze. Modellemek kolay değil. Ama deneysel gözlemler var.
20. yüzyılın sonunda, her şeyden önce, arkeologların ihtiyaçları için, bu tür makineler AMS - hızlandırıcı kütle spektrometreleri olarak ortaya çıktı. Ana özellikleri, izotop oranlarını belirlemek için numunelerin çok küçük olabileceğidir - miligram. Teknolojik, tıbbi ve özellikle iklim araştırmalarının diğer amaçları için hızla uyarlandılar. Bu makineler C12/C14 oranını çok doğru bir şekilde ölçer. Doğal bir oluşumla, kozmik arka plan tarafından belirlenir ve bu oran oldukça kararlıdır. Ancak nükleer testler çağı başladığında, C14 konsantrasyonu çarpıcı bir şekilde arttı, dünyanın her yerine taşındı ve ağaçlar tarafından emildi. Testlerin yerleri ve tarihleri biliniyor, ağaçların yıllık halkaları kolaylıkla hesaplanıyor, ağacın yetiştiği yerde C14 konsantrasyonunun nasıl değiştiğini tam olarak tespit etmek mümkün. Dünya çapında bu tür ölçümler yaptıktan sonra, CO2'nin atmosferde ne kadar hızlı göç ettiğini izlemek mümkün oldu - çok hızlı bir şekilde, yarım yıl veya bir yıl içinde, konsantrasyonun dünya çapında dengelendiği ortaya çıktı. Ve daha da önemlisi, konsantrasyonun arka plana indirgenmesi on yıldan az sürdü. Onlar. tüm atmosferik CO2 sürekli olarak yenilenmektedir. Ve bu, mevcut konsantrasyonun, kömür, petrol, gazın yanmasından kaynaklanan teknolojik CO2'nin rolünün medyada beyan edildiği kadar önemli olmadığı bir emisyon / emilim dengesi olduğu anlamına gelir.
Onlar. Bence:
a) Teknojenik CO2 miktarı, teşvik edildiği kadar doğal konsantrasyonunu önemli ölçüde artırmaz.
b) Sera etkisinin tek nedeni CO2 değildir.
c) Sera etkisi, Dünya'daki sıcaklık değişikliklerinin tek nedeni olmaktan uzaktır.
Bildiğim kadarıyla, su buharı sera etkisine CO2'den çok daha fazla katkıda bulunuyor ve her halükarda iklim üzerindeki insan etkisi abartılı. Ama yazının içeriğinden bahsederken demek istediğim bu değildi:
1) Biçimsel olarak belirlenmiş, ancak oldukça karmaşık bir sistem, matstat yöntemleri olmadan çalışılamaz.
2) matstat tarafından verilen cevaplar her zaman bir miktar belirsizliğe sahiptir. Tamamen önlenemez, çünkü bu bilimin konusunun doğası budur.
3) "Doğru" yanıtı almak için bu belirsizliği kullanmanın her zaman bir cazibesi vardır.
4) Cevabı istenen sonuca göre uyarlamaktan kaçınmak için, her zaman bulguların istatistiksel önemi değerlendirilmelidir.
Bizim durumumuzda, ancak şu ya da bu şekilde durağanlığa indirgenen durağan olmama ile anlamlı bir şekilde çalışmak mümkündür. Parçalı durağanlık, otoregresif modeller, hmm, vb.
Bunun ana nedeni, sürecin yalnızca bir uygulamasının her zaman bilinmesidir. Örneğin, konuşma tanımayı alırsak, orada herhangi bir kelimeyi istediğimiz kadar telaffuz edebiliriz. Tek bir sürümde belirli bir süre için belirli bir enstrüman için alıntılar . Bu arada, görünüşe göre buradaki birçok rastgele süreç ve uygulamaları arasındaki bulanık farkın nedeni budur.
Puan. doğru kelimeler ve bu nedenle MO bu tür veriler üzerinde asla çalışmayacak, tekrarlanacak olan satırlara önceden işlenmeleri gerekiyor ve bu oldukça gerçek
Bu neden pek tartışılmıyor? ... sonuçta, bu soru 1Bu neden pek tartışılmıyor? ... sonuçta, bu soru 1
İstatistiksel yöntemleri grafiksel, mum çubuğu analizi ve diğer üst düzey şeylere uygulama girişimleri oldu mu?
elbette var, örneğin https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0212320
ama gerçekten gitmesine izin verirseniz, sonuç olarak ne olacağını kendiniz anlıyorsunuz ...
Eskiden matematiksel modelleme (MM) ile çalışıyordum ve ayrıca simpleks doğrusal programlama yöntemini kullanarak optimizasyon problemlerini programlıyordum.
Ve makine öğrenimi (ML) yayılmaya başladığında bunun MM ile aynı olduğunu düşündüm. Ama bu tamamen doğru değil.
Forex için öncelikle, birçok faktörü göz önünde bulundurarak bir ticaret stratejisi (TS) modeli oluşturmanız gerekir.
Robotun kendisi başlangıçta bir araç modeli oluşturamaz. Bunun nedeni, bazı programların kendi başına sınırlama fikrini yaratamayacak olmasıdır, yani. modeli veya aracı etkileyen faktör.
Robot sadece bu sınırlamanın sınırlarını bulabilecektir.
Kötü kısıtlamalara sahip kötü bir model oluşturduysanız, o zaman hiçbir optimizasyon istenen sonucu vermeyecektir.
TS'yi hangi faktörlerin etkilediğini bilmeniz gerekir. Ve burada insan faktörü vazgeçilmezdir .
Robotumda kullandığım bu faktörlerden sadece bir tanesine örnek vereceğim. Size küçük bir "sır" vereyim :)
Bu faktör birçok kişi tarafından bilinir , fiyat değişim oranıdır . Ancak hesaplamalarda sadece hızı değil, hızın atalet tarafından ivmesini ve sönümlenmesini de belirlerim.
Hız 1 saniye aralıklarla belirlenir. Sadece gelen tiklerin sıklığı değil, tikler arasındaki nokta sayısı (uzunluk) da dikkate alınır.
Bu faktör ne için veya hangi durumlarda kullanılır.
Bu, bir sipariş açarken kullanılır. Bir hız sınırı getirerek, güçlü fiyat sıçramaları sırasında bir emrin açılmasını önler.
Ve hız belli bir değere düşene kadar, hatta belli bir süre geçmemişken bile emir açılmasına izin vermiyor.
Bunu trendin açısını belirlemek için de kullanıyorum. Hız ne kadar yüksek olursa, trend açısı da o kadar yüksek olur.
Merhaba meslektaşlarım,
Aptalca soru için üzgünüm ama OnBookEvent olayı MT5 test cihazında çalışıyor mu? Test etmeye çalışıyorum, ancak nedense döngü göz ardı edildiği hissini almıyor. Her ne kadar teorik olarak, piyasa incelemesinde alıntılar değişir. HM...
Bizim durumumuzda, ancak şu ya da bu şekilde durağanlığa indirgenen durağan olmama ile anlamlı bir şekilde çalışmak mümkündür. Parçalı durağanlık, otoregresif modeller, hmm, vb.
Bunun ana nedeni, sürecin yalnızca bir uygulamasının her zaman bilinmesidir. Örneğin, konuşma tanımayı alırsak, orada herhangi bir kelimeyi istediğimiz kadar telaffuz edebiliriz. Tek bir sürümde belirli bir süre için belirli bir enstrüman için alıntılar . Bu arada, görünüşe göre buradaki birçok rastgele süreç ve uygulamaları arasındaki bulanık farkın nedeni budur.
İnsanların eski güzel istatistiksel (olmayan) durağanlıkla nasıl alay ettiğini izlemek komik, yani bununla herhangi bir şey ifade ediyor, ancak zaman içindeki dağılımın göreceli korunmasını değil. Muhtemelen geçmişin ekonometrisinin bir "gurusu" bir zamanlar, muhtemelen farklı bir nedenle ve bazı dar teorik bağlamda böyle bir doldurma yaptı ve "kase" yaratmanın önündeki ana engel olarak durağan olmama konusu viral hale geldi. Çok az kişinin istatistiksel olarak durağan olmayan bir kümülatif fiyatla saf haliyle ilgilendiği açıktır ve getiriler, durağan olsalar bile (dağılımı değiştirmedi), yine de ticaret için çok az şey yapacaktır (seçenekler, bir enstrüman).
Muhtemelen, klasik istatistiklere az çok aşina olan kişilerin neyin tehlikede olduğunu anlamaları için "Forex'te (durağan olmayan) durağanlık" kavramını bir şekilde tanımlamaya ve / veya belirtmeye zaten değer.
Piyasalarda, doğası gereği, istatistiksel değil, "pertürbasyonlar" (temel faktörler) ile bir "oyun" durağanlığı vardır, yani "kalabalık", "tedirginlikler" arasındaki fiyatı tahmin eder, her biri katılımcı, kalabalığın geri kalanını ortalama olarak tahmin etmeye çalışır ve "temel" (politika, ekonomi, ragtimeshifts...) ardından her şeyi bozar.
Bütün sorun, "piyasa değişikliğinin" mümkün olduğunca çabuk nasıl tespit edileceği ve aynı zamanda "mevcut piyasadan" veriler üzerinde sistemlerin nasıl "eğitileceği", çünkü geçmiş pazarlarda eğitim sadece sistemi karıştıracak, eski pazarlar gitti, onlar üzerinde eğitim sadece anlamsız değil, aynı zamanda zararlıdır, ancak çok küçük veri pencerelerinde öğrenmek de havalı değildir, sadece hft-shnikov için mantıklıdır, ancak 15M ve saatler üzerinde çalışan sıradan insanların nasıl olacağı bir sırdır ...
İnsanların eski güzel istatistiksel (olmayan) durağanlıkla nasıl alay ettiğini izlemek komik, yani bununla herhangi bir şey ifade ediyor, ancak dağıtım zamanındaki göreceli güvenlikle değil.
......
Bütün sorun, "piyasa değişikliğinin" mümkün olduğunca çabuk nasıl tespit edileceği ve aynı zamanda sistemlerin "mevcut piyasadan alınan" veriler üzerinde "eğitilmesi" dir, çünkü geçmiş pazarlarda eğitim sadece sistemi karıştıracaktır, eski pazarlar gitti , onlar üzerinde eğitim sadece anlamsız değil, aynı zamanda zararlıdır, ancak çok küçük veri pencerelerinde öğrenmek de havalı değildir, sadece hft-shnikov için mantıklıdır, ancak 15M ve saatler üzerinde çalışan sıradan insanların nasıl olacağı bir gizem .. .
"Dağılımın nispi korunması" değil, MO'nun bağımsızlığı, dağılma ve dağılım fonksiyonunun zamandan bağımsız olması.
Ve "piyasa değişikliği nasıl tespit edilir"?
Pekala, bir "piyasa değişikliği" tespit ettiniz - sistemi yeni veriler konusunda eğitmek için yeterli uzunlukta bir örneğe ihtiyacınız var. Ve önce veya yeterli uzunlukta numuneye ulaşıldığında, "piyasa değişikliği" tekrar - ne yapmalı?
"Dağılımın nispi korunması" değil, MO'nun bağımsızlığı , dağılma ve dağılım fonksiyonunun zamandan bağımsız olması.
Hayır, sadece aynı bağımlılık, ayrıca sürekli bir bağımlılık))
Ve "piyasa değişikliği nasıl tespit edilir"?
Pekala, bir "piyasa değişikliği" tespit ettiniz - sistemi yeni veriler konusunda eğitmek için yeterli uzunlukta bir örneğe ihtiyacınız var. Ve önce veya yeterli uzunlukta numuneye ulaşıldığında, "piyasa değişikliği" tekrar - ne yapmalı?
MO kullanarak algılamayı deneyebilirsiniz
Pekala, bir "piyasa değişikliği" tespit ettiniz - sistemi yeni veriler konusunda eğitmek için yeterli uzunlukta bir örneğe ihtiyacınız var. Ve önce veya yeterli uzunlukta numuneye ulaşıldığında, "piyasa değişikliği" tekrar - ne yapmalı?
Bu doğru soru, hiçbir şey yapmanıza gerek yok , istatistiksel olarak anlamlı bir örnek görünene kadar bekleyin, böyle bir durumda herhangi bir eylem, içeriden biri yoksa iyi şanslar olacaktır.