Uydurma ve gerçek kalıplar arasındaki çizgi nerede? - sayfa 16

 
Debugger :


Düzenlileştirme algoritmaları, sinir ağı aşırı uyumunun etkisini önleyen algoritmalardır. Google'da aratırsanız yeterli sayıda uygulanmış ve çalışan bulabilirsiniz.

Böylece, bu algoritmaları kullanırken, konunun kendisi "uyum ve kalıplar arasındaki çizgi" olarak basitçe ortadan kalkar.

Her ne kadar ağ mimarisi sorusu açık kalsa da.

Ve normalleştirme ile düzenlemeyi karıştırmayın.

Normalleştirme, farklı ölçeklerdeki verilerin aynı ölçeğe indirgenmesidir.

Ve sonuçta, tüm NS türleri yüzgeç için iyi gitmez. pazarlar.

Hangi türler iyi çalışır?
 

"Uydurma ve gerçek kalıplar arasındaki çizgi nerede?"

Kendim için bu sorunu çok basit bir şekilde çözdüm: aynı TS ayarları elbette yaklaşık olarak aynı karlılığı vermelidir,

döviz çiftinin volatilitesine göre ayarlanmıştır, aynı anda birkaç para birimi üzerinde çalışırken, en az 3-4 majör çift. Eğer bu koşul

gerçekleştirmek için çıkıyor - uyum hariç.

 
Kod gerçek kalıplara göre çalışıyorsa, ayarlama yapılmadan bile kârlı çalışacağını düşünüyorum (kod parametrelerinin kullanım aralıklarının test optimizasyonu). Belki de bu tam olarak ayırt edici özelliktir.
 
VNIK :

"Uydurma ve gerçek kalıplar arasındaki çizgi nerede?"

Kendim için bu sorunu çok basit bir şekilde çözdüm: aynı TS ayarları elbette yaklaşık olarak aynı karlılığı vermelidir,

döviz çiftinin volatilitesine göre ayarlanmıştır, aynı anda birkaç para birimi üzerinde çalışırken, en az 3-4 majör çift. Eğer bu koşul

yürütmek için çıkıyor - montaj hariçtir.

bir gerçek değil. Dolar çiftleri paralel gidiyor, orada bir faydası olmayacak.
 
drknn :
Kod gerçek kalıplara göre çalışıyorsa, ayarlama yapılmadan bile kârlı çalışacağını düşünüyorum (kod parametrelerinin kullanım aralıklarının test optimizasyonu). Belki de bu tam olarak ayırt edici özelliktir.
Bu, kâsenin ayırt edici özelliğidir. Finansal araçlar durağan değildir ve bu nedenle istikrarlı kalıpları yoktur: bugün yoğun, yarın boş vb.
 
Reshetov :
Finansal araçlar durağan değildir ve bu nedenle istikrarlı kalıplara sahip değildir.
Durağan olmama kararlı bir düzenlilik değil midir? :)
 
Andrei01 :
Ve durağan olmama kararlı bir düzenlilik değil midir? :)

Üstün zekalılar için: durağan olmama, beklenen değer ve varyans gibi istatistiksel kalıpların olmamasıdır.

Bollinger zarflarını çizelgeye atın ve durağan olmama "kalıplarının" kendilerini nasıl gösterdiğini göreceksiniz. göstergenin merkezi beklentidir ve merkezden zarflara olan mesafe varyanstır.

 
Andrei01 : durağan olmama kararlı bir model değil mi? :)

Elbette durağan olmama da bir tür düzenliliktir. Sadece bundan para kazanma.
 
LeoV :

Elbette durağan olmama da bir tür düzenliliktir. Sadece bundan para kazanma.
Nerede çalışacağınızı görün. ;)
 
LeoV :

Elbette durağan olmama da bir tür düzenliliktir. Sadece bundan para kazanma.
Örneğin, müreffeh ülkelerin hisse senedi endeksleri sürekli bir yükseliş eğilimine sahiptir. Ve aptal "karınızın çalışmasına izin verin ve kayıplarınızı azaltın" kuralı, uzun süreler için durağanlığı pozitif mo ile kullanmaktır. Doğru, bu nedenle düşüşler büyüme dönemlerinden çok daha hızlı gerçekleşir))) Kar, durağan olmayan birkaç işlemden oluşur :)
Neden: