交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1502

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

这是为阿绍连科和其他无线电爱好者准备的

))))

这个Max是一个客观现实。

1)市场有一个波浪结构,对吗?

2)波浪有一个高度(振幅),也许是10点,也许是210点。

3)这些波浪有不同的宽度(周期或频率),一个有10条,另一个有210条,有固定参数的指标对赢回这些波浪是否有用?

4)市场浪潮在其参数中从不重复,对不对!?

那么,一个人必须是什么样的白痴才能在有固定参数的指标中寻找模式呢? 也许是一个圆形的,我已经这样多年了(?)

出路:你需要教会网络在任何时候使用 "市场参数 "为指标找到正确的参数 - AFR

我们只能在这之后寻找模式。

或者谁想争论这个问题?

 
mytarmailS:

出路:你必须教会网络在每个时刻使用 "市场参数 "为指标找到正确的参数 - AFR

嗯,有意思,我知道有人就是这样选择的......。

我想知道,你是自己做的还是在哪里看到的?

 
mytarmailS:

2)荷尔蒙之和可以描述任何复杂的 函数

纠正一下--你可以描述任何复杂性,但只要是周期性 的。也就是说,它在一段时间后重复了1/1。但在市场上没有什么东西是1比1重复的。

 
mytarmailS:

))))

这个Max是一个客观现实。

1)市场有一个波浪结构,所以呢?

一个波的结构,但所有已知的波都有一个周期性的结构或几个谐波的加成,但没有人能够利用傅里叶或小波对历史实现价格的分解,然后在未来以足够的精度重现...这意味着市场没有波浪结构)))。

还有一种说法是,波浪分析在外汇上不起作用,它只对股票起作用,对指数不起作用,不....。关于历史!))))

互联网上有许多传说和有趣的读物,物理学家甚至引用江恩的话,这一切都成了一种宗教,而宗教,如你所知,是由于缺乏信息而出现的--唉,人就是这样))。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

嗯,有意思,我知道有人刚刚选择了这条道路......。

我想知道,你是自己想出来的还是从别的地方学来的?

你可以说是50/50。

自适应滤波器(根据信号的特点改变参数的滤波器) 已经使用了几十年,我想我们也必须在市场上使用类似的滤波器,但传统的自动对焦是行不通的,因为除了信号的特点,你还需要考虑到pp水平。这里有一个考虑到所有这些因素的过滤器,我认为它可以工作,但我不明白如何实现它((到目前为止

elibrarius

纠正--任何复杂性都可以被描述,但只要是周期性 的。也就是说,它在一段时间后重复了1/1。但在市场上没有什么东西是1比1重复的。

是的,我同意,你可以做PCA。

 
伊戈尔-马卡努

波结构,但所有已知的波都有一个周期性结构或几个谐波的加成,但没有人能够用傅里叶或小波对历史实现价格分解,然后在未来以足够的精度重现...所以市场没有波浪结构)))

我们不需要预测波浪和未来,我们只需要使用光谱分析来获得目前市场上存在的波浪的客观特征--你明白其中的区别吗,伊戈尔克?

毕竟,你所有的指标都是根据价格,根据这些波浪建立的,指标可以给一个该死的,如果你相信这些波浪,你可以通过一个之字形来衡量特征,如果它工作和客观,没有区别。

但如果你需要从噪声数据中找出主导波,并测量它们的特征,你必须使用频谱分析,全世界都在这样做,我不知道为什么)))也许你知道怎么做更好?)

 
mytarmailS:

我们不需要预测波浪和未来,我们只需要用频谱分析来取目前市场上存在的波浪的客观特征--你明白这个区别吗,伊戈尔?

毕竟,你所有的指标都是根据价格,根据这些波浪建立的,指标可以给一个该死的,如果你相信这些波浪,你可以通过一个之字形来衡量特征,如果它工作和客观,没有区别。

但碰巧的是,如果你需要从嘈杂的数据中分离出主导波,并测量其特征,他们使用频谱分析,整个世界都这样做,我不知道为什么)))),也许你知道如何做得更好?)

搜索论坛,这是我发现的第一件事。

https://www.mql5.com/ru/code/1276

https://www.mql5.com/ru/articles/185

这篇文章的作者是我记得的少数人之一。

在英文的kodobase里有一些很好的频谱分析器。

当我看统计数据时,我没有看到上述研究的结果与实时结果之间有任何区别。



SZZY:有一个为数不多的交易大师的建议是真正有效的,它听起来是这样的:在找到你的TS后,不要寻找其他人,并不断改进你自己的--其中的东西,有能力的指标TS或马克西姆在他的文章中发表的例子,原则上,足够的交易有一个积极的预期,但最重要的是要计算风险:马克斯-冈特《股票投机者公理》:"辅助的公理3号。事先决定你想在交易中获得多少利润,一旦你得到了,就立即平仓"。

Spectrometr_Separate
Spectrometr_Separate
  • www.mql5.com
Просмотров: 2850 Рейтинг: Опубликован: 2012.11.19 10:41 Обновлен: 2016.11.22 07:33 Реальный автор: Спектр колебаний финансового актива. С правой стороны графика цветными полосами представлены амплитуды колебаний спектра. Цвета полос соответствуют гармоникам колебаний.  Впервые этот индикатор был выполнен на MQL4 и опубликован в Code Base...
 
伊戈尔-马卡努

在论坛上搜索,我首先发现。

https://www.mql5.com/ru/code/1276

https://www.mql5.com/ru/articles/185

谢谢,但我不需要,我可以自己做,我甚至不想谈论光谱分析以减少不必要的信息量。

我问了一个我不知道答案的具体问题,我们已经讨论了所有可以讨论的问题,但这个问题(((

 
伊戈尔-马卡努

在论坛上搜索,我首先发现。

https://www.mql5.com/ru/code/1276

https://www.mql5.com/ru/articles/185

我已经检查了这些代码,文章非常好,作者是我记得的少数文章之一。

在英文的kodobase里有一些很好的频谱分析器。

当我看统计数据时,我没有看到上述研究的结果与实时结果之间有任何区别。



SZZY:有一个为数不多的交易大师的建议是真正有效的,它听起来是这样的:在找到你的TS后,不要寻找其他人,并不断改进你自己的--其中的东西,有能力的指标TS或马克西姆在他的文章中发表的例子,原则上,足够的交易有一个积极的预期,但最重要的是要计算风险:马克斯-冈特《股票投机者公理》:"辅助的公理3号。事先决定你想在交易中赚取多少利润,一旦你得到它,就立即平仓"。

看了看光谱仪的代码。频谱是基于最后60个条形的。
输出将是8个不同频率的振幅--它们可以被送入森林/NS。这将失去一些信息。
或者你可以直接输入最后60条。没有任何信息会丢失。
 
mytarmailS:

我问了一个具体的问题,但我不知道答案,我们已经讨论了所有的问题,但这个问题(()

你的问题并不正式,而且与图表上的条形图完全不对应,https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1499#comment_12044235 能提供的信息。

1.有关的条形周期确实很重要,但各人有各人的看法,我认为一个周期等于从开始到结束,从月初到月底,但不是24条或31条(月),你有一个分界线吗?

2.不幸的是,我们只有条形图,你如何画出宽度、高度......是否更多的是图形分析?

3.理想的交易取决于在市场上持仓的时间,如果你在H1上交易,那么理想的交易是从高点到低点,但不超过1小时,imho,但如果是M1,这样的理想TS会在价差上损失,ok,所以又是ZigZag? ....

4.当你使用MA时,MA周期长的交易会很少,MA周期小的交易会很多,说实话MA并不能说明市场的特点,画任何2条线,通过价格接触或跨越它们进行交易。效果将是一个以同样的方式从MA,有一些错觉,即MA跟随价格和那里的东西描述,但imho,MA只是跟随价格,任何算法,移动2线(我提到)将在盈利能力,和MA,但在不同的时间点比MA(即,然后MA在利润,等等。即MA在盈利方,线在盈利方)


至于你的问题,没有确定的答案,尽管我可能是错的,你只能等待知道如何回答的人。


elibrarius
看了一下光谱仪的代码。频谱是根据最后60个小节建立的。
输出将是8个不同频率的振幅--它们可以被送入森林/NS。这将失去一些信息。
或者你可以直接输入最后60条。没有任何信息会丢失。

如果你不知道该怎么做,不知道该期待什么,那么你可以简单地选择标准RSI、随机指数,我觉得这更容易,而且效果也差不多,我认为

我很久以前就读过这篇文章https://habr.com/ru/post/197606/ , 我想这也是为什么这些光谱和傅里叶变换不起作用的情况,但我最近根本不喜欢数学,只是我已经习惯了在晚上做学校作业 ))

Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
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  • 2019.06.12
  • www.mql5.com
Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики...