交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1763

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

你为什么决定将公众目标作为你的目标?

1)ZZ相当于对立场方向 的理想决定,这是要争取的理想。

2)预料到你的问题,但其他目标呢? 关键是零点在层次上高于所有其他目标,它们可以被称为 "本地",而零点是 "全球"。

什么是局部目标?你能想到的就是这些--当sthastic>0.8时买入不买入,或者当16:00时买入不买入,ZZ将所有这些局部目标结合在自己身上,反之则不然

我们可以使用局部目标来改善对全球目标的预测 我们 应该混淆它们,更不应该将它们进行比较

我已经解释了为什么我处于更好的位置。 如果你有更好的解决方案,我很乐意听到。


阿列克谢-维亚兹米 金。

你能仔细读一下吗? 我之前写过,目标不能在每个柱子上取,这使我不能从CSV文件中获得中间数据。

你必须每天至少清除一次。

这正是与 当地目标的 标志。

你可以将你的解决方案以指标/指示器的形式 包装起来,并将其添加到全局数据集中,如果它能改善全局目标 预测,那就好,如果不能,那就是垃圾

 
mytarmailS:

1)ZZ相当于理想的定位 决策,这是要争取的理想。

2)预计你的问题,其他目标呢? 关键是,零点在层次上高于所有其他目标,它们可以被称为 "本地",而零点是 "全球"。

什么是局部目标?你能想到的就是这些--当sthastic>0.8时买入不买入,或者当16:00时买入不买入,ZZ将所有这些局部目标结合在自己身上,反之则不然

我们可以利用局部目标来改善对全局目标的预测但我们不应该 混淆它们,更不能混淆它们

所以我已经解释了ZZ的原因,如果你有更好的解决方案,我很想听听。

我还不明白什么。具体写出你如何定义目标。是不是每根柱子上都有一个ZZ矢量?是在下一个条形图上的矢量变化吗? 请说得更具体些,让我们讨论一下它是好是坏。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我还没有明白什么。具体写出你如何定义目标。在每个酒吧都是ZZ向量吗?是在下一个条形图上的矢量变化吗? 请说得更具体一些,然后我们再讨论它是好是坏。

layout(1:2)
x <- cumsum(rnorm(100))
plot(x,t="l")

zz <- TTR::ZigZag(x,change = 3,percent = F)
lines(zz,col=4,lwd=2)

zz <- c(diff(zz),0)
zz[zz>=0] <- 1 
zz[zz<0] <- 0
plot(zz,t="h",col=2)

通常的分类是 "1 "买 "0 "卖。我真的对你的不理解感到惊讶,你读过弗拉基米尔-佩雷维诺克关于MO的任何文章吗?

 
mytarmailS:

通常的分类是 "1 "买 "0 "卖。我真的对你的不理解感到惊讶,你读过弗拉基米尔-佩雷维诺克关于MO的任何文章吗?

我不理解R上的代码。让我们暂时用语言来表达吧--我的理解是否正确,你在历史上建立了ZZ,并使用ZZ段的矢量来做分类?还是有一个转变?

 

你是在白费力气,如果这个系列不是随机的--我的机器人会拉出这个模式(它拉出任何周期,如果有的话)。

否则--TS与对当前趋势的调整,仅此而已。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我对R上的代码不清楚。让我们暂时用语言来表达吧--我的理解是否正确,你在历史上建立了ZZ,并通过ZZ段的向量进行分类?还是有一个转变?

嗯,是的,ZZ的斜率是分类的标志,ZZ向后移了一个点,因此,ZZ被预测为前进了一步。

 
mytarmailS:

嗯,是的,ZZ斜率是分类的标志,ZZ向后移了1点,它预测ZZ向前走了一步

你用的是哪种ZZ?

我想最正确的分类是更接近于中间的部分?

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

1) 你使用的是哪种ZZ?

2)我认为最正确的分类是更接近于中间的部分?

1) 是的,通常的ZZ,从AMO的角度来看,使用哪种ZZ没有区别。

2)是的,AMO试图建立一种DTF(数字过滤器),像所有的过滤器一样滞后,所以中间的预测总是比边缘的预测好。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

你是在白费力气,如果这个系列不是随机的--我的机器人会拉出这个模式(它拉出任何周期,如果有的话)。

否则--TS根据目前的趋势进行了调整,不再是

(这不是随机的))这很难划分,或者说,如果可能的话,只能达到一定的准确度或概率。

 
罗夏

按成交量比,价格看起来像一个分形图


还有一个问题,回过头来比较一下这个系列,在压缩方面有什么大的变化?