Fiyat VR'den Sabit VR Türetme - sayfa 8
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
BP'nin daha iyi bir şeye dönüşmesi çok var - tüm (veya neredeyse) göstergeler, ancak hiçbir kar görünmüyor. Bir gösterge geliştirildiğinde, önce fikir gelir, ardından uygulama gelir. Burada "VR'nin durağan değil de durağan olması iyidir" diyorlar. Ne iyi? Tüm göstergelerin geliştirilmesi, orijinal VR'nin bazı özelliklerini yansıtmalarını sağlamayı amaçlamaktadır. Burada genel olarak böyle bir görev ortaya konmaz, sonucun istatistiksel özelliklerinin görevi ortaya konur ve bu sonucun orijinal VR'den ne göstereceği bilinmiyor.
Durağan süreçlerin durağan olmayanlara göre avantajları nelerdir? Durağan süreç tahmin edilebilir. Bazı önemli karakteristikleri vardır (çok genel bir biçimde, bu mutlaka ortalama değildir) ve bu özelliğin nasıl değişebileceği bilinmektedir (en genel biçimde, bu mutlaka varyans değildir). Ayrıca bu özelliğin ve değişkenliğinin numuneye bağlı olmadığı bilinmektedir. Ve özellikle kesin bir biçimde, değişkenlik dağılımlarının sabit olduğu da bilinmektedir. Bütün bunlar, değişen derecelerde titizlik ile tahmin etmeyi mümkün kılar. Durağan olmayan süreçlerde durum böyle değildir. Bu durumda, kesinlikle söylemek gerekirse, tahmin etmek imkansızdır (pratikte elbette her şey o kadar da kötü değildir). Bazı batma türlerine yol açan durağan olmama durumudur. Ancak aynısı kalıcı olarak tahliye edilebilir ve bu tip tahliyenin birçok hayranı vardır. Ama bu başka bir konu.
Bu yüzden yazıyorum: kâr \u003d f (fiyat), yani - sabit olmayan bir fiyattan sabit bir kâr elde etmek.
not durağanlık bir kâr garantisi değil, oldukça arzu edilen bir özelliktir.
Bu arada, burada forumda mumların uzunluğunun günün saatine bağlı olduğunu gösteren tablolar gördüm.
Durağan süreçlerin durağan olmayanlara göre avantajları nelerdir? Durağan süreç tahmin edilebilir. Bazı önemli karakteristikleri vardır (çok genel bir biçimde, bu mutlaka ortalama değildir) ve bu özelliğin nasıl değişebileceği bilinmektedir (en genel biçimde, bu mutlaka varyans değildir). Ayrıca bu özelliğin ve değişkenliğinin numuneye bağlı olmadığı bilinmektedir. Ve özellikle kesin bir biçimde, değişkenlik dağılımlarının sabit olduğu da bilinmektedir. Bütün bunlar, değişen derecelerde titizlik ile tahmin etmeyi mümkün kılar. Durağan olmayan süreçlerde durum böyle değildir. Bu durumda, kesinlikle söylemek gerekirse, tahmin etmek imkansızdır (pratikte elbette her şey o kadar da kötü değildir). Bazı batma türlerine yol açan durağan olmama durumudur. Ancak aynısı kalıcı olarak tahliye edilebilir ve bu tip tahliyenin birçok hayranı vardır. Ama bu başka bir konu.
Bu yüzden yazıyorum: kâr \u003d f (fiyat), yani - sabit olmayan bir fiyattan sabit bir kâr elde etmek.
not durağanlık bir kâr garantisi değil, oldukça arzu edilen bir özelliktir.
Bu, bazı pazarların doğal bir özelliğidir. İlgini çeken ne oldu? Bu tartışma bağlamında.durağanlık pozitif mo ile arzu edilir. O zaman evet, bu bir gelir kaynağı. Sistematik olarak kazanabileceğiniz sabit mo = 0 durumları var mı? Tahmin etmek ve oldukça yeterli, ancak kazanmak mümkün mü? Pozitif mo, dağılımın diğer özelliklerini/parametrelerini bilirse en etkili şekilde çalınabilir.
Durağan seriler dağınık hale getirildi. İçinde "bellek" yoktur, çünkü dağılımı zaman referansının ofsetine bağlı değildir. Bir TA oluşturmak için içinde bağımlılık aramak işe yaramaz. Varsa, yalnızca tamamen istatistiksel yollarla pozitif mo oynayın
durağanlık pozitif mo ile arzu edilir. O zaman evet, bu bir gelir kaynağı. Sistematik olarak kazanabileceğiniz sabit mo = 0 durumları var mı? Tahmin etmek ve oldukça yeterli, ancak kazanmak mümkün mü? Pozitif mo, dağılımın diğer özelliklerini/parametrelerini bilirse en etkili şekilde çalınabilir.
Durağan seriler dağınık hale getirildi. İçinde "bellek" yoktur, çünkü dağılımı zaman referansının ofsetine bağlı değildir. Bir TA oluşturmak için içinde bağımlılık aramak işe yaramaz. Varsa, yalnızca tamamen istatistiksel yollarla pozitif mo oynayın
Umarım bu bir açıklamadır ve yazdıklarımı çürütmek değildir.
Aynı şeyden mi bahsediyoruz?
muhtemelen evet, sadece okuduğumda henüz orada değildi
"PS. durağanlık bir kâr garantisi değil, çok arzu edilen bir özelliktir."
Ben de bu noktaya açıklık getirmek istedim :)
durağanlık pozitif mo ile arzu edilir. O zaman evet, bu bir gelir kaynağı. Sistematik olarak kazanabileceğiniz sabit mo = 0 durumları var mı? Tahmin etmek ve oldukça yeterli, ancak kazanmak mümkün mü? Pozitif mo, dağılımın diğer özelliklerini/parametrelerini bilirse en etkili şekilde çalınabilir.
Durağan seriler dağınık hale getirildi. İçinde "bellek" yoktur, çünkü dağılımı zaman referansının ofsetine bağlı değildir. Bir TA oluşturmak için içinde bağımlılık aramak işe yaramaz. Varsa, yalnızca tamamen istatistiksel yollarla pozitif mo oynayın
Birkaç mesaj önce, modelin orijinaliyle uyuşup uyuşmadığını merak ettim. Mashka orijinal durağan olmayan sinyale karşılık geliyor mu? Hem teorik hem de araba modifikasyonları şeklinde bir sürü cevap. Sıradan modeller alabilirsiniz ancak modelin aslına uygunluğu (yeterliliği) sorusuna her zaman cevap vermeniz gerekir. Mouse ile trendi yakalamaya çalışıyoruz. Artışlarla ne alıyoruz? VR'nin güçlü eğilimlerin, zayıf eğilimlerin, döngülerin (koridordaki dalgalanmalar ve beyaz gürültü) toplamı olduğunu varsayarsak, artış olarak ne alırız?
Bu, bazı pazarların doğal bir özelliğidir. İlgini çeken ne oldu? Bu tartışma bağlamında.
Mum uzunluğunun günün saatine bağımlılığı, artışların durağan olmadığı şeklinde yorumlandı.
Mum uzunluğunun günün saatine bağımlılığı, artışların durağan olmadığı şeklinde yorumlandı.
bir bağlantı var mı?
bir bağlantı var mı?
Ne yazık ki hayır. Bir örümceğin üzerindeydi, sonra buraya taşındı. VR'nin durağan olmamasının en nahoş işareti, eğilimlerin değişken periyodikliğidir. Mumun uzunluğu da zamana bağlı olarak değişir. Bana açık görünüyor, çünkü volatilite durağan değildir.
Her şey, modelim kazandı! Bugün, algoritmadaki ağırlık katsayılarına göre sinir ağının ekstrapolasyonunda hatalar buldum.
Kısacası, hikayeyi üç bölüme ayırıyoruz.
İlk bölümde fiyat farkından ve (ne olduğunu söylemeyeceğim) NN girdilerinden arta kalanları besliyoruz. Gecikme sinir ağı. Ağırlık katsayılarını elde ederiz. Tahmin et.
İkinci bölümde, ekstrapolasyonu kontrol ediyoruz. uygun olduğunu görüyoruz. İlk NN'nin ekstrapolasyonunu artıklardan çıkarırız, yani. bir VR daha fazla kalıntı elde ederiz (ilk NN'nin hataları). İkinci NN'yi girişlere besliyoruz.
Üçüncü bölümde, ikinci NN, birinci NN'nin hatalarını düzeltir. Forvet başarılı.
Konu kapalı sayılabilir. İlk mesajdaki hipotezim doğru çıktı. En azından test cihazında istikrarlı bir sonuç.