Uydurma ve gerçek kalıplar arasındaki çizgi nerede? - sayfa 50
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
Evet, biliyorum.. Bunu yapmayacağım. Prensip olarak, düşünceyi yapılandırdım, ancak bilgisayar bir kediyi bir kediden dış işaretlerle ayırana kadar, bundan muzdarip olmak işe yaramaz. Ve öyle olduğunda, piyasa tamamen farklı görünecek.. :o)
"Kuyruk etkisi" - optimize edilmiş araçlar için bu fenomen o kadar yaygındır ki kırılabilir bile.
Aslında bunu sadece kar amacı gütmeden değil, kalıpların varlığının imkansızlığının ispatı için takip ediyorsanız tespit etmeniz mümkün.
İyi şanlar.
Düşündüm, düşündüm ve düşündüm: Düzenlilik arayışı uydurmaktan biraz daha "derin" değil mi? Yaptığım bir deneyden bir örnekle açıklayayım. Kullandığım bir sinir ağı var. Onu genellikle bir veya iki saat eğitirim. Sonuçların yaklaşık %30-50'si ileri testleri başarıyla geçer (eğitim süresinin 1/6'sı). Sorun onları tanımlamak, bu durumda basit bir tahmin oyunu bana karşı çalışıyor. 4 saat antrenman yapmaya çalıştım, - üzüntü, başarılı forvetlerin sadece %20'si. Sonuç: yeniden eğitim alıyoruz, uyum başladı. Üzüldüm ve .... Eğitimime devam etmeye karar verdim. 12 saat, aynı yüzde 20. 24 saat, yine %20, ancak eğitim döneminden sadece biraz daha kötü ileri gittiklerini fark ettiler. Geçmişte, en iyi puanlar bile performansta gözle görülür bir düşüş gösterdi ve bu %20'lik aslında herhangi bir setin en iyi öğrenme çıktılarıydı. Önceden, diğerleri arasında yaklaşık olarak eşit bir şekilde bulaşıyorlardı. İlginç oldu. Bugüne kadar yaklaşık 72 saat eğitim verdi. Ah mucize. en iyi 200 sonuçtan 123'ünden fazlası başarılı bir şekilde ileri testi geçti. Kârlı bir şekilde bir tahmin oyunu oynamayı deneyebilirsiniz.
Eğitim süresinin arttırılması, Numune periyodundaki sonuçta kademeli bir iyileşmeye yol açtı. Hangisi doğal. 72 saatteki sonuç, 2 saatteki sonucu 4 kattan fazla aştı. OOS'un sonucu da nihayetinde düzeldi ama burada kademelilikten bahsetmeye gerek yok, bariz bir başarısızlık vardı.
__________
Ne diyor?
Üzücü ve açık bir seçenek: Öğretim metodolojisinin kusurlu olması ve NN'nin tıkanıklığı üzerine) Klasik GA, NN'yi öğretmek için ağırdır, ancak orada ince ayar yapılması gereken bir şey vardır .. NN'nin çok fazla özgürlüğü vardır, NN girdileri ayrıca açıkça gereksizdir ve hepsi yeterince bilgilendirici değildir, NN bunların çoğu öğrenme sürecinde "dışlanır". Ayrıca mimariyi de deneyebilirsiniz.
İyimser ve belki de erken: "İçgüdü" ile kalıpları tanımlayabilen bir TS, eğitim döneminde en iyi sonucu elde etmek için bunu yapmak "zorunludur". Tabii bu örüntüler bu sonuç için önemliyse.
Teksas. Bu tartışmanın/holivarın hakikatin aranması/doğuşuyla ne alakası var bilmiyorum ama görünen o ki yine de konunun cevabını kendim tespit etmeyi başardım.
İstenen kenar, grafiğin sol ve sağ kısımları arasında bir noktada bulunur ve aşağıdaki gibi tanımlanır:
Grafiğin sol tarafında optimize edilen bu belirli TS , grafiğin sağ tarafında istatistiksel olarak bir "kar kuyruğuna"** eğilimliyse, o zaman bir model vardır.
Aksi takdirde, beyinsiz bir uyum.
// istatistiksel olarak eğimli* - bu bağlamda, optimizasyonun zaman sınırlarında birden fazla (1) kayma ve (2) alım satım araçlarının değişmesini kastediyoruz
// "karlı kuyruk"** - "sonraki etki". Geleceğin bitişik bölümünde istatistiksel artı karlılık.
Bu tanım, hem "ebedi" hem de geçici kalıpların varlığının olasılığını hesaba katar .
İşaretli kenar niteliksel anlamda kesindir. Ayrıca - sadece nicel tahminler (ömür boyu, tezahür derecesi, vb.). Ya da bir çöp tenekesi.
%100 katılıyorum.
Gerasim, kalıp arayışında olduğu gibi, uydurmaya biraz farklı bir konsept koyuyor, onları eşitliyor, böylece çizgiyi bulanıklaştırıyor ve tarihe uydururken - ileriye doğru, sistem akıyor, ancak "ayarlarken" farklılar. dönem optimizasyonunda gerçek bir model - karlı ileri (optimizasyon döneminin en az %25'ine kadar).
Bu tam olarak yazdığın satırla aynı. Başka bir soru, gerçek bir modelin aranmasını ("ayarlama") bir geçmiş uyumuna nasıl dönüştürülmeyeceğidir -
burada zaten optimizasyon süresine, girdi parametrelerinin değiştirilmesi adımına, girdi parametrelerinin hazırlanmasına vs. bağlı, konuyu bilen ve bu konuya yönelmiş herkes...
Tekrar ediyorum - bu konuda (" nasıl ... ) burada daha ayrıntılı olarak inceleyebilirsiniz .
1. Bugüne kadar yaklaşık 72 saat eğitim gerçekleştirdi. Ah mucize. ilk 200 sonuçtan 123'ten fazlası başarılı bir şekilde ileri testten geçti. Kârlı bir şekilde bir tahmin oyunu oynamayı deneyebilirsiniz.
Eğitim süresinin arttırılması, Örnek dönemindeki sonuçta kademeli bir iyileşmeye yol açtı. Hangisi doğal. 72 saatteki sonuç, 2 saatteki sonucu 4 kattan fazla aştı. OOS'un sonucu da nihayetinde düzeldi ama burada kademelilikten bahsetmeye gerek yok, bariz bir başarısızlık vardı.
__________
2. Ne diyor?
1. Deneyin tekrar tekrar çoğaltılması, bu "mucize"nin farklı zamanlar ve enstrüman halkları için tekrarlanabilirliğini gösteriyorsa, sonucun düzenliliğinden bahsedebiliriz.
2. Şimdiye kadar, neredeyse hiçbir şey. 1. noktaya bakın.
Mantıklı düşünmeye çalışacağım.
1) Düzenlilik nedir? Belirli koşullar altında aynı fiyat davranışı.
2) Koşullar neyi açıklıyor? Fiyat tablosunun seçilmiş bazı özellikleri.
3) Fiyat grafiğinin özellikleri sabit mi? Genel olarak kararsız.
4) Özelliği ne belirler? Zaman ve fiyat göstergeleri.
5) Öyleyse, aynı fiyat hareketi ne zaman mümkün olabilir? Belki de sabit olmayan (farklı) göstergelerle.
6) Göstergelerin oynaklığını karakterize eden nedir? Sürecin özellikleri, zaman ve fiyat dikkate alınarak, göstergelerdeki değişimi açıklar.
7) O halde piyasada düzenlilik nedir? Bir kalıp, zaman ve fiyat dikkate alınarak ve kalıbı tanımlayan fiyat grafiğinin özelliklerinin göstergelerindeki değişikliği tanımlayan, sürecin özelliklerinde belirli değişiklikler olan fiyatın aynı davranışıdır.
Kalıbın, kalıbın uygulanma koşullarının (aynı davranış) belirli yasalara göre fiyat tablosundaki değişiklikle eşzamanlı olarak değişmesi, ancak uyumun değişmemesi nedeniyle uyumdan farklı olduğu ortaya çıkıyor. Statik olarak verilen koşulların nadiren bir düzenliliği tanımlayabildiği ortaya çıktı, çünkü Piyasa, değişkenlerden çok daha az sabit özelliğe sahiptir. Böylece Bound, düzenlilikleri tanımlamak için en iyi olanaklara sahip bir tür olarak dinamik analiz sistemlerini seçer.
Evet, biliyorum.. Bunu yapmayacağım. Fikri prensip olarak ben yapılandırdım.Fakat bilgisayar bir kediyi kediden dış işaretlerle ayırt edene kadar acı çekmenin bir faydası yok.Ve öyle olunca da piyasa bambaşka bir görünüme kavuşacak.. :o)
Mantıklı düşünmeye çalışacağım.
1) Düzenlilik nedir? Belirli koşullar altında aynı fiyat davranışı.
Fiyat belirli koşullar altında aynı olamaz. Basitçe söylemek gerekirse, tarihin bir pip içinde tekerrür etme olasılığı 0'a yakındır. Bunun nedeni tırnak içinde gürültünün bulunmasıdır.
TA, gelecekte bu şeyden yararlanmak için geçmişte bir şey aramaya dayandığından, o zaman:
1. Gürültü - hafızasız geçmişin bazı kalıpları - rastgele süreçler. Dağılma olduğu için, tarihsel verilerdeki desenler eşit olmayan bir şekilde dağılmıştır, yani. kalın veya boş. Yüksek olasılıkla belirli bir fiyat davranışından önce önemli bir gürültü kalıpları birikimine rastlayan TS, optimizasyon (eğitim) sırasında bu aynı kalıpları "ticaret sinyalleri" olarak alabilir. Doğal olarak, bu tür "düzenliliklerin" testleri geçme olasılığı çok düşüktür, çünkü farklı alanlarda aşırı tarihsel veri birikimi olası değildir ve istikrarlı nedensel ilişkilerin yokluğu, yani. hafıza boşa gidecek.
2. Gerçek ticaret sinyalleri - geçmişteki bazı kalıplar, gelecekte bazı fiyat davranışlarından önce gelir, yani. süreçler rastgele değildir ve hafızaya sahiptir. Bu modeller ticaret sinyallerinden önce geldiğinden, eşit olarak birikir, yani. önce bir kalıp, sonra bir ticaret sinyali - istikrarlı bir nedensel ilişki (eğer kararsızsa, bu artık bir kalıp değildir). TS, bu kalıpları en azından kısmen ortaya çıkarırsa, ileriye dönük testleri geçebilir.
Teorik olarak, desenlerdeki gürültüyü filtrelemeyi deneyebilirsiniz. Onlar. ileriye dönük testlerde, tüm ticaret sinyallerini alın ve bunları iki kategoriye ayırın:
1. Sinyal kayıp - gürültü verdi
2. Sinyal kar verdi - bir model
Ayrıca, örneğin, ek özelliklerle gürültüyü kalıplardan ayırt etmek için sinir ağını eğitmek mümkündür. Sonuç olarak, gürültü bastırıcılı bir araç elde ediyoruz. Gürültünün belirli bir yüzdesi yine de sızacaktır, ancak doğada %100 gürültü bastırıcılar yoktur.
Kısacası, ileriye dönük testlerin sonuçlarına göre pazarı filtrelemeniz gerekir - örneğin dışında, yani. OOS ve temsili bir örnek üzerinde değil - Örnek. Sinyalleri, birçok kişinin yapmaya çalıştığı Örnek'e göre filtrelersek, kare bir uyum elde ederiz.
1. Sinyal kayıp - gürültü verdi
2. Sinyal kar verdi - bir model
hahahahahahahaha
Hayvanları "zararlı" ve "faydalı" diye ayırmak gibi... Burada da - bir fiyat hareketi var... Ama ondan bir kuruş kazanırsak, "doğal" demeye tenezzül ederiz... Aksi takdirde, anlamsız "gürültü" - elbette, daha iyi hissetmemizi sağlamadı, bir kaza olmalı ...
Şamanlar! İnsan merkezciler! Allah'ı kızdırma!
:)
Peki ya kediler?
bir şarkıyla cevap vereceğim Eduard Harsh ).. Kediler olmadan yapabilirsiniz ama bunun özü değişmez.. Makineyi ruhu bir cetvelle ölçmeye zorluyoruz .. ve hala kalıpları tanımlamaya çalışıyoruz. Kesinlikle varlar, ancak hepsi aynı anda (ki bu oldukça büyük kaynaklar alacak) veya mevcut tarihe bir / birkaç enstrümanı vidalamakla uğraşmayabilir, çünkü bu yüzde yüz. Ve bu aslında bir Brown hareketi olduğundan, yalnızca parçalı sonuçlar elde edebilirsiniz. Buradaki gibi örneğin (+/-/++/---/+/--/+++/--/+/--/) Görsel olarak daha fazla artı var gibi görünüyor çünkü biz bunu istiyoruz , ama gerçekte öyle değil aslında..
büyük olasılıkla bir sonraki soru - Şarkı nerede? :hakkında))