X ekseni boyunca doğrusal olmayan çarpıtmalara sahip iki fiyat grafiğinin karşılaştırılması - sayfa 9
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
bugün kodu denemenin zamanı gelmişti, bu yüzden yüz tane istediğin gibi tut :)
optimizasyon gibi kalıpları arayın - bir ay (Ocak), ileri 12 ay, bu kalıplarda ne olduğunu kim bilebilir, ama görünüşe göre bir şey var, tekrar bükeceğim, farklı para birimleri için sürmeniz gerekiyor
Bu kalıplara pek inanmıyorum (her ne kadar neye göre değişse de; nasıl anlatayım... geometrik olarak açık olmamalılar).
Ama daha ilginç.
Aferin. Matematik mutfağının detaylı anlatımını bekliyoruz. Bir fırsat olacak - kod tabanındaki görünüm hakkında buraya yazın
Sözcüklerde eksik, değiştirilmiş veya fazladan harfler şeklinde imla hatalarının aranmasıyla kıyaslandığında muğlak fikirler vardır. (Bir keresinde otomatik çevirmen için böyle bir prosedür yazmıştım).
Ayrı bir şube açmamak için kalıplar üzerine yaptığım araştırmaların sonuçlarını burada açıklamaya karar verdim. Belki birilerine zaman kazandırır ve birileri yeni fikirler verir.
2006'da, Forex ile ilk ilgilenmeye başladığımda, ilk fikir, benzerlik ölçüsü olarak korelasyon katsayısını kullanarak son N sütununu (mevcut model) aynı teklifin önceki tüm kalıplarıyla karşılaştırmaktı. Bu, aynı En Yakın Komşu (NN) yöntemidir. Korelasyon katsayısının Öklid uzunluğuna üstünlüğü, fiyat ekseni boyunca bozulmayı hesaba katmasıdır. Bu yöntemi kullanarak, 2-3 aylık ileri test (10M'de 10k veya buna benzer bir şey) için olağanüstü kârlılık gösteren, ancak daha sonra 2-3 ay süren bir Uzman Danışman oluşturdum. Ve böylece art arda: büyük bir kâr, ardından tam bir tahliye. Bu BS yöntemine birkaç kez geri döndüm, mahalle komiteleri kurdum vs ama sonuç aynıydı. Sonunda hayal kırıklığına uğradım ve türkiye kodunu 5-ke bazında BS yöntemini kullanarak yayınladım.
2007-2008'de bir yerde, şimdi tam olarak ne zaman PNN'nin ilgilenmeye başladığını hatırlamıyorum, özellikle GRNN. Öz, BS ile aynıdır, ancak bir (veya bir komitede olduğu gibi birkaç) benzer komşu seçmek yerine, tüm geçmiş modeller otomatik olarak seçilir ve tahmin üzerindeki etkileri, exp(-difference_measure'ın üstel bir işlevi ile ağırlıklandırılır. ) tip. Böylece, tarihin daha benzer kısımları katlanarak daha güçlü bir şekilde ağırlıklandırılır. Modelin fiyatlarını (eksi ortalama) alabilir ve farkın bir ölçüsü olarak Öklid mesafesini hesaplayabilir veya bazı hindilerin okumalarının vektörlerindeki farkı alabilirsiniz. Tahminlerin doğruluğu BS yönteminden biraz daha yüksekti, %50,5 yerine %52 (tam hatırlamıyorum).
Son fikrim, beynimizin bilgiyi dönüştürmek için kullandığı yöntemleri kullanmaktı. 5-ke üzerinde bu yöntemler ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Bunlardan birinin özü, cari fiyatların ayrıştırılabileceği kalıpları (veya temel işlevleri) aramaktır. Tip
fiyat[i] = toplam (a[k]*işlev[i][k], k=1..L) i=1..N
Tabii ki, üsleri arayamazsınız, ancak trigonometrik fonksiyonları alırsınız ve sonra Fourier dönüşümünü elde ederiz. Ancak, seyrek kodlama yöntemini kullanarak geçmişten temel işlevleri bulmak daha umut vericidir. Bu yöntemin özü, belirtilen hataya en az sıfır olmayan katsayı a[k ile ulaşılacak şekilde en küçük kareler yöntemiyle N uzunluğundaki farklı tarihsel zaman aralıklarında belirtilen doğrusal modeli fiyatlara sığdırmaktır. ], k=1..L. İdeal olarak, her tarihsel fiyat vektörüne yalnızca bir temel işlev (veya model) sığar. Her adımda katsayılar ve fonksiyonlar optimize edilir. Burada pek çok bilinmeyen parametre var. Örneğin, kalıbın uzunluğu N, sözlükteki temel fonksiyonların sayısı L, ayrıştırma işlemimizde sıfır olmayan katsayıların sayısı (her fiyat segmenti eski kalıbın kuyruğundan oluşacak şekilde 3'ü seçtim) , mevcut model ve yeni bir modelin başlangıcı). N*L'nin tüm geçmiş uzunluğundan çok daha az olması önemlidir, aksi takdirde algoritma geçmiş fiyatların kendisine eşit kalıplar bulur ve sonra en yakın komşular yöntemi gibi bir şey elde ederiz. Örneğin, 1999-2010 (74k bar) tarihinde seyrek kodlama yöntemiyle eğitilmiş EURUSD H1 için her biri 64 çubuk uzunluğunda 64 kalıptan oluşan bir sözlük şuna benzer:
Böyle bir kalıp fark ettim, kalıp ne kadar uzunsa ve sözlükteki sayısı ne kadar fazlaysa, aşırı öğrenme ile oldukça anlaşılabilir olan geriye dönük testteki kâr o kadar yüksek olur. Ancak her durumda, farklı N ve L ile ileriye dönük test, sıfıra yakın bir inişli çıkışlı gibi görünüyor. Kalıplarla sinirlenmeye başlıyorum. Görünüşe göre bunlar Forex'te sabit değiller, ya da başka bir deyişle, Forex'in kalıplar için hafızası yok - her seferinde yenileri yaratılıyor.
sabit bir lotla sıfıra yakın sallanıyorsa, elinizde zaten para basmak için bir makineniz olduğu düşünülür...
genel olarak - 1000 veya daha fazla işlemi olan herhangi bir TS, kayıp En fazla (yayılma * 1.5 * işlem sayısı) çok potansiyel olarak karlı bir sistem var... (böyle bir sonuç görünüyorsa sabit bir lot ile)
sabit bir lotta sıfıra yakın sallanıyorsa, elinizde zaten bir para basma makineniz olduğu kabul edilir ... Lotlar - seri kaybetmeyi durdurmak için MM'yi vidalayın ...
genel olarak - 1000 veya daha fazla işlemi olan herhangi bir TS, kayıp En fazla (yayılma * 1.5 * işlem sayısı) çok potansiyel olarak karlı bir sistem var... (böyle bir sonuç görünüyorsa sabit bir lot ile)
Durdurma kayıpları ve denge ile hacimde orantılı bir artış olan MM'ler zaten var. Martigale'den mi bahsediyorsun, yoksa ne?