"Forex veri analizinde ilişkilendirme kurallarını kullanma" makalesi için tartışma
Görünüşe göre, okuyucunun zaten böyle bir yöntem hakkında biraz bilgi sahibi olması gerektiği varsayılıyor ve eğer değilse?
Özellikle bahsedilen ölçümleri anlamıyorum:
Lift benim favori göstergem haline geldi. Yüzlerce saatlik testten sonra bir model fark ettim - 1,5'in üzerinde kaldırma oranına sahip kurallar gerçek piyasada gerçekten işe yarıyor. Bu keşif, sinyal filtreleme yaklaşımımı ciddi şekilde etkiledi.
Yöntemi doğru anladıysam, kuantum segmentlerinde korelasyon sinyalleri aranır. Ancak bir sonraki adımı anlamamıştım. Hedef olan nedir? Ortaya çıkan kuralların hedefe karşı kontrol edildiğini ve metriklere karşı değerlendirildiğini varsayıyorum.
Eğer öyleyse, bu benim yöntemimi yansıtıyor ve performansı ve verimliliği değerlendirmek ilginç.
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Web sitesi politikasını ve kullanım şartlarını kabul edersiniz
Yeni makaleye göz atın: Forex veri analizinde ilişkilendirme kurallarını kullanma.
Uzun süredir verilerle çalışıyorum ve birçok başarılı fikrin birbiriyle ilişkili alanlardan geldiğini fark ettim. Bugün, alım-satımda ilişkilendirme kurallarını kullanma deneyimimi paylaşmak istiyorum. Bu yöntem perakende analitiğinde kendini kanıtlamıştır ve satın almalar, işlemler, fiyat hareketleri ve gelecekteki arz ve talep arasındaki bağlantıları bulmamızı sağlar. Bunu döviz piyasasına uygularsak ne olur?
Temel fikir basittir - istikrarlı fiyat davranışı kalıpları, göstergeler ve bunların kombinasyonlarını arıyoruz. Örneğin, USDJPY'deki bir düşüşün ardından EURUSD'de ne sıklıkla bir yükseliş görülür? Ya da güçlü hareketlerden önce en sık hangi koşullar ortaya çıkar?
Bu makalede, bu fikre dayalı bir alım-satım sistemi oluşturma sürecinin tamamını göstereceğim. Şunları yapacağız:
Neden bu özel dizilim? MQL5, borsa verileri ve alım-satım otomasyonu ile çalışmak için mükemmeldir. Buna karşılık Python, analiz için güçlü araçlar sağlar. Deneyimlerime dayanarak, böyle bir kombinasyonun alım-satım sistemleri geliştirmek için çok etkili olduğunu söyleyebilirim.
Analizdeki ilk adım, bulunan kuralların ana ölçütlerinin dağılımını anlamaktır. 'Support', 'confidence', 'lift' ve 'leverage' dağılım grafiği, bulunan kuralların kalitesini değerlendirmeye ve gerekirse algoritma parametrelerini ayarlamaya yardımcı olur.
Yazar: Yevgeniy Koshtenko