Geleceğe bakmanın bir yolu olarak istatistikler! - sayfa 18
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
Hayır, beni anlamadın. Bu foruma yüklenen daha büyük resimler bu sayfaya sığacak şekilde sıkıştırılmıştır. Ama üzerlerine fare tıklarsanız tüm ihtişamıyla açılırlar :)
Olmuş!
Keşke yazar nasıl böyle bir güzelliğe sahip olduğunu söyleseydi ... - bazı yerlerde hareketli ortalama tırtılın gerisinde kalmıyor.
Tartışmayı hızlı bir şekilde destekleyemediğim için özür dilerim, foruma bakmak için kesinlikle zaman yok. Biraz geç de olsa soruları cevaplamaya çalışacağım.
Nötron - “ Benim için, örneğin, her adımda bir tahminle bir adım ileriye yönelik bir tahmin önemlidir. Bu ortamda, Ulusal Meclis belki de rekabet dışıdır. ”
Ben de bu konsepte bağlıyım, ancak NN'lerin en iyi sonuçları verdiğini iddia etmiyorum, örneğin Kohonen haritalarından yapılan tahminler (resim çizmek için kullanılmadıklarında, ancak modeller temel alınarak inşa edildiğinde), çok daha fazladır. NN'lerden daha doğru ve pürüzsüz. Doğrusal regresyon da bazen iyi sonuçlar verir. Örnek olarak, LR ve NS'nin ortak kullanımının resimlerini de verebilirim: mavi çizgi, gösterge tarafından oluşturulan orijinal sinyaldir, kırmızı ve sarı çizgiler, bu sinyalin farklı ufuklara sahip tahminleridir. Arşiv, H4 için resme karşılık gelen bir dosya içerir, ilk sütunda veriler mavi sinyale karşılık gelir, ikinci - sarıya, üçüncü - kırmızıya, dördüncü - Kapat. Ne yazık ki şu anda bulut karlılık tahmin yöntemi ile uğraşacak vaktim yok ve ilgileniyorsanız bu hesaplamayı bu dosyadan yola çıkarak kendiniz yapabilirsiniz.
Sinyal kaynağı olarak kendi göstergelerimi kullanıyorum (Hiç standart veya yabancı gösterge kullanmadım). Basit bir gösterge olarak adlandırdığım şey biraz basit olsa da. Bunun yerine, geri besleme ve kendi kendine ayarlama ile bir blokta işlenen ve ekolayzır gibi çeşitli parametreleri ayarlayan, kullanıcının istenen şekle sahip bir sinyal üretmesine izin veren, tırnaklara dayalı sinyalleri modellemek için bir sistemdir. Tabii ki, belirli kısıtlamalarla, çünkü. sonuçta, gerçek alıntı akışı esas alınır ve görev, verilerin bilgi içeriğini artırmak, mümkünse tahmin modellerinin kullanımıyla minimum gecikme ile filtreleme yapmaktır.
Simülasyon bloğu, argümanların grup değerlendirmesi ilkesini kullanır, yani. Bir GA olarak, en iyi modellerden birini değil, bir grubu kullanır, en iyi sinyaller olmasa bile, piyasa değişkendir ve zamanla, en iyi olmayan bazıları en iyi haline gelir ve bunun tersi de geçerlidir. Ek olarak, modellerin eğitildiğine göre amaç fonksiyonundaki hem faz hem de genlikteki tüm değişiklik aralığını kapsayan maksimum sinyal çeşitliliğini elde etmeye çalışıyorum. Genel olarak, sistem, LR ve NN'ye dayalı modellerin bulunduğu dalların düğümlerinde hiyerarşik bir ağaç yapısına sahiptir. LR ve NS eğitimi için giriş sinyalleri olarak modelleme için kullanılan spektrumun bir örneği olarak, şeklin bir parçasını veriyorum, hedef sinyal siyah olarak çiziliyor (zor görünmese de), geri kalan her şey çeşitli modellerden geçen alıntıların türevleridir. . Modeller sıfır çubuğunda keneler ile hesaplanır, ancak modellerin karmaşıklığı nedeniyle, tüm kenelerin işlenmesi için zaman yoktur, ancak bu önemli değildir, yeni bir çubuk geldiğinde değerler sabitlenir ve daha sonra olmaz. değişiklik. Modellere eklenen ve zaman dilimlerine karşılık gelen ölçekleme katsayıları, sinyallerin sabit bir ölçek, faz ve genlik özelliklerini korurken herhangi bir ayarlama yapmadan bir zaman diliminden diğerine geçiş yapmanızı sağlar.
İlk örnekte sunulan sonuçlar cesaret verici, daha önce bu tür kontroller yapmadım ve regresyon modellerinin ve hatta sinir ağlarının yeniden eğitim olmadan uzun süreli çalışma sırasında bu kadar kararlı olabileceğini düşünmedim. Tahminlerime göre ABD seçimleri için dolar yapay olarak desteklendi ve güçlendirildi. Şimdi onu sürdürecek kaynaklar kurudu, üstelik kriz daha da güçlenmesini engelliyor. Dolayısıyla EURUSD'de daha fazla ciddi bir değer kaybı olacağını düşünmüyorum, yakın zamanda yapılacak olan seçimlerden sonra dolar çok olmasa da biraz düşmeye başlayacak çünkü. kriz nedeniyle üretim ve tüketim azalıyor, petrol fiyatları düşüyor. Küresel finans sistemi krizden çıkınca dolarda ciddi bir düşüş daha başlayacak ve bu yakın zamanda olmayacak ama şimdilik kur dalgalanmaları 1,3 - 1,5 aralığında olacak ve bu beni cesaretlendiriyor çünkü. Bu sistemdeki tüm LR ve NS modellerini H4 verilerine dayanarak eğittim, 18 Temmuz 2005'ten 5000 bar aldım, hız dalgalanma aralığı 1,16 ile 1,6 arasındaydı, yani tüm modellerim, hız sabitlenene kadar yeniden eğitim almadan kararlı bir şekilde çalışacak. önemli bu sınırların ötesine geçmeyecektir ve örnekte gösterildiği gibi LR, kursun öğrenme aralığından önemli bir sapma ile başarılı bir şekilde çalışabilir. Eğitimler H4 modelleri üzerinde gerçekleştirilmiş olmasına rağmen, tüm zaman dilimlerinde yeterince çalışıyorlar, bu nedenle bu temel üzerine inşa edilen sistem, uzun yıllar yeniden eğitim almadan istikrarlı olacak, bu cesaret verici.
Tartışmayı hızlı bir şekilde destekleyemediğim için özür dilerim, foruma bakmak için kesinlikle zaman yok. Biraz geç de olsa soruları cevaplamaya çalışacağım.
Piligrimm, bilgilendirici yazı ve özellikle veri dosyası için teşekkürler. Düşüneceğim ve analiz edeceğim. Sanırım yakında sorular gelecek.
Yani, Piligrimm , bir başlangıç zaman serimiz (VR) var - Close H4 fiyatı (siyah noktalar), bazı algoritmalara göre ilk VR'yi yumuşatan belirli bir hareketli ortalama (mavi çizgi) ve üzerine inşa edilmiş bir dizi tahmin değeri farklı HC ayarlarına (kırmızı ve mor çizgiler) sahip her bir H4 çubuğu için bir sonraki adımda ilk VR için hareketli ortalamanın analizi.
Yani, bakıyorum, şimdiye kadar algoritma hakkında söylenecek kötü bir şey yok ...
Sunulan yüklemler (veya yüklemler?) tarafından belirlenen tahmin doğrultusunda her H4 çubuğunda bir konum açıp kapatacak bir TS oluşturalım. Görevin, seçilen zaman çerçevesinde tahminin doğruluğunu ve VR'nin oynaklığını içerdiği açıktır. Ardından, fiyat artışlarını apsis ekseni boyunca noktalar halinde çizerek ve bu artışı ordinat ekseni boyunca tahmin ederek, bir tahmin bulutu elde edeceğiz ve eğim tanjantını kullanarak işlem başına puan olarak TS'nin karlılığını tahmin edeceğiz.
30 piplik enstrümanın oynaklığı ile, regresyon çizgisi - 1.4 pip/işlem, Tahmin1 - 6.6 pip/işlem, Tahmin2 - 10.7 pip/işlem için bir getiri elde ederiz.
Yazar verileri hazırlarken bir hata yapmadıysa, bu NS algoritmasına dayanan TS, spread'i dikkate alarak EURUSD çiftini her 4 saatte bir 8 puana kadar ortalama istatistiksel kâr + riskle getirecektir. Aynı anda -30 puan. Onlar. denge çizgisi günde 40 puanlık bir oranda büyüyecek ve bu çizginin etrafında +-100 puanlık bir genlikle asılı kalacaktır. Tahmini integral özelliklerinden bulunan denge eğrisinin genel görünümü, Şekil 1'de kırmızı çizgi ile gösterilmiştir. aşağıda. Karşılaştırma için, mavi çizgi, Piligrimm tarafından sağlanan verilere göre TS'nin "adil" ticareti tarafından oluşturulan denge eğrisini gösterir.
Sonuçlar, tahmine dayalı bulutun eğimi ile ES'nin karlılığını tahmin etmek için önerilen integral yöntemin yeterliliğini gösteren iyi bir şekilde eşleşti.
Genel olarak, bir sonraki fiyat artışının Tahmini zaten açık olan bir pozisyonun yönü ile çakışırsa, TS'nin açık bir pozisyonu kapatmaması istenerek karlılık önemli ölçüde arttırılabilir.
Piligrimm tarafından uygulanan algoritma çok iyi! Uğruna çabalanacak bir şey var.
Ama her ne ise, işe yarıyor!
Yazarın bu algoritmayı önerdiğim şekilde kullanmasını hiçbir şey engelleyemez ve her şey yolunda :-)
Pusu farklı olabilir, yani: yazar, aynı çubuğun Tahminini oluşturmak için Açık, Yüksek, Düşük veya Kapat'ı dolaylı olarak kullanabilir... o zaman hepsi boşuna! Onlar. "gözetleme" ile bir tahmin oluşturun, örneğin, önceden oluşturulmuş bir çubuğun Yüksek veya Düşük'ünü kullanın. Ama yazarın yakında korkularımızı gidereceğini düşünüyorum.
Sonuçlar, tahmine dayalı bulutun eğimi ile ES'nin karlılığını tahmin etmek için önerilen integral yöntemin yeterliliğini gösteren iyi bir şekilde eşleşti.
Kabul ediyorum. Bu değerli bir sonuçtur. Neutron , yöntemi pratik uygulama için ayrıntılı bir metodoloji açıklaması içeren bir makale şeklinde düzenlemek güzel olurdu. Bu, "kitleler arasında" yayıldığı için standart haline gelebilir. Aynı zamanda, bir TS pozisyonunun açılması, bir sonraki çubuktaki (ortalama sipariş ömrüne eşit bir aralık) karlı bir işlemin ortalama boyutu için bir hareket tahmini olarak düşünülebilir, ardından teknik evrensel hale getirilebilir. Bugün açıkçası, aracı değerlendirmek için böyle bir göstergenin eksikliği var ve fikrinizin gelişimi bu anlamda çok genel görünüyor.
Not Alternatif olarak, bulanık derecelendirme ölçeğinde, sağda "gerçekte!" ve solda "siktir!" olabilir. :-)