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View Full Version : Análise de Preços com Redes Neurais



Fcuadrado
02-11-2008 22:38, 10:38 PM
Sobre este jornal

Este é meu diário particular detalhando meu desenvolvimento de uma rede neural artificial para tentar ganhar uma vantagem estatística no mercado em vários prazos. Vou postar meu progresso ao atingir os marcos, e veremos juntos se é de fato possível obter uma vantagem estatisticamente signifiiva com um método de aprendizado de máquina.

Também discutirei como processo o gerenciamento de dinheiro conectado a qualquer vantagem estatística que eu possa obter com meu aluno. Vou postar simulações probabilísticas do desempenho do meu aluno utilizando várias técnicas de gerenciamento de dinheiro.

Por favor, note que atualmente negocio com bastante sucesso (em um pouco, ~ 4K conta ao vivo) usando padrões gráficos simples e análise SR. Eu também sou um estudante de engenharia em tempo integral, mas pode ser altamente preferível que um agente automatizado negocie minha ausência ou me alerte de configurações de alta probabilidade. Caso meu desenvolvimento deste indicadorEA seja efetivo em ganhar uma vantagem, talvez eu deva liberá-lo na comunidade de alguma forma.

Eu adoraria sua entrada pensativa na fita. O desenvolvimento funciona melhor quando você está assistindo, cônjuges construtivamente críticos - ou assim o movimento do programa de mente aberta nos instruiu. Portanto, se você tem algo valioso para adicionar, por favor, por favor, poste-o.

savom
12-10-2021 19:12, 07:12 PM
Quais são as entradas? Puramente preço? BERÇO? Taxa de juros? CPI? Em segundo lugar, qual é o critério para entrarsair? A maioria ganha predicados em NNs em prazos? Eu sou bastante educado em NNs, e se você introduzir entradas não correlacionadas (dados sem dependência linear forte ao preço), você introduzirá erros em seu aprendizado. Eu aposto que você já sabia disso. Então a questão é: quais entradas estão fortemente conectadas? Eu apostaria que o Mercado de Moedas é muito eficiente, então novos dados externos como o COT e o CPI são provavelmente totalmente realizados a partir do preço em poucos minutos após o lançamento desses dados, o que é muito compacto e ineficiente. Muito bem, NNs não são conversa de mesa de jantar. Ou você entende o que eu estou dizendo ou você não entende. Espero que ajude.

Fcuadrado
12-10-2021 20:33, 08:33 PM
Conceitos Iniciais de Design Primeiro de tudo, uma explicação da teoria das redes neurais. O arranjo de redes neurais que eu vou usar é comparável ao apresentado na figura abaixo. Http://www.gamedev.net/reference/pro...nn/figure1.png Cada círculo que você vê a partir da imagem é chamado de nó. Cada um desses nós funciona como um tipo de operador. A informação se move das entradas para as saídas, da esquerda para a direita na imagem. Em cada nó, as entradas são somadas para criar a saída. Cada entrada tem um peso flexível, ou variável de escala, pelo qual é multiplicado antes de todos serem somados no nó. Ok ... então temos nós que incluem valores escalados. Como no mundo vamos prever a ação do preço futuro para essa coisa? Bem, acontece que se você fixar esses pesos de uma maneira inteligente, você pode essencialmente treinar essa rede para reconhecer padrões na entrada e produzir as saídas desejadas de acordo com esses padrões. Então aqui está o design da rede: Entradas. Basicamente, são valores cujas magnitudes correspondem às dimensões de cada barra em um gráfico de um determinado período de tempo. Por exemplo, digamos que você tenha o seguinte gráfico:
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580160sds1002544990.jpgSe sua rede neural fosse projetada para examinar padrões de quatro barras, ela teria 12 entradas totais. Isto é, para cada pub, ele teria uma entrada para o pavio inferior, o corpo da barra e também a parte superior das costas. Ambos os valores da mecha são zero ou positivos, e o valor do corpo da barra seria positivo ou negativo. Assim, para o seu gráfico de velas acima, você veria as seguintes entradas (aproximadamente) do arranjo topo | corpo | reduzido: 0,02 | -0,26 | 0,18 | 0,06 | -0,12 | 0,00 | 0,20 | -0,03 | 0,23 | 0,00 | 0,30 0.10 porque você pode ter visto, todos esses valores estão abaixo de 1.0; isso é porque as entradas para a rede neural tem que ser uma correspondência entre 1 e -1. Saídas Então agora temos entradas. O que queremos para os resultados? Vamos selecionar indicadores de risco negativos e positivos para vários prazos. Diga ... dois de cada lado. Em resumo: uma saída para o seu futuro após 1 hora. Uma saída para o seu futuro depois de 4 horas. Uma saída para o seu futuro é baixa após 1 hora. Uma saída para o seu futuro é baixa após 4 horas. Para treinar o sistema, observamos os altos e baixos após o padrão de entrada, calculamos as saídas e usamos o que é chamado de algoritmo de retropropagação para ajustar os pesos da rede de modo que as saídas desejadas surjam quando apresentamos esse padrão de entrada. Em seguida, fazemos isso com um grande número de combinações de entradasaída, e esperamos chegar com uma comunidade que, quando apresentada com um novo conjunto de insumos, possa prever os altos e baixos futuros com algum grau de precisão. Quando temos uma comunidade que pode prever altos e baixos futuros, podemos colocar negociações com níveis de TP e SL que maximizam nossa probabilidade de sucesso. Também podemos optar por fazer negócios que tenham uma boa relação risco-recompensa. A título de exemplo, podemos optar por comprar apenas quando a rede prevê uma proporção de 2: 1 para baixa e apenas vender para o inverso. Isso pode ajudar a restringir a exposição do mercado ao risco, maximizando a chance estatística de sucesso. Se você deseja mais informações sobre redes neurais, dê uma olhada na entrada da Wikipedia em
http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network. Espere outro artigo em breve sobre o software (personalizado) e as informações que usarei para treinamento e configuração da rede.

Fcuadrado
12-10-2021 21:53, 09:53 PM
Bem, NNs não são conversa de mesa de jantar. Ou você entende o que estou dizendo ou não sabe. Espero que ajude.
Eles estão em minha casa
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580150.png. Ou pelo menos quando trabalhei no departamento de Neuroengenharia da UPenn. A esperança é que a rede tenha a capacidade de aprender padrões complexos após um grande número de ilustrações. Estarei separando os dados em seções e realizando treinamentotestevalidação round-robin com muitas reencarnações das redes neurais em questão. Eu terei redes para prazos signifiivos. Talvez um para os 15min, um para os 1h, um para os 4h e um para os diários. Uma vez que cada um é devidamente treinado, terei que experimentar esquemas de conclusão de negociação diferentes. O mais óbvio é um processo de tomada de decisão por maioria ou talvez por unanimidade. Esses programas também podem funcionar apenas como um alerta para obter uma instalação de alta probabilidade e, em seguida, a análise técnica e mental discricionária pode notificar a última decisão de negociação.

Fcuadrado
12-10-2021 23:14, 11:14 PM
Software Estarei escrevendo meus próprios programas CC customizados que lidam com os dados de entrada e montam coleções de informações de treinamentoteste. Meus programas também cuidarão do treinamento e teste dessas redes neurais criadas. Os sistemas neurais em si provavelmente serão executados usando um pacote de software de alto desempenho chamado Fast Artificial Neural Network (
http://leenissen.dk/fann/). Ele tem ligações para muitos idiomas, mas eu vou agrupar a biblioteca com um programa CC para máxima eficiência. Finalmente, provavelmente inspecionarei os resultados visualmente, programando um indicador MT4 que mostre as saídas do sistema no gráfico.

methes
12-11-2021 00:35, 12:35 AM
Tudo parece ótimo, parece que muitas pessoas se interessaram por redes neurais empregadas em câmbio após grande sucesso da EA de acordo com redes neurais no concurso EA.

Fcuadrado
12-11-2021 01:56, 01:56 AM
tudo parece bom, parece que muitas pessoas se interessaram por redes neurais aplicadas no mercado cambial após grande sucesso da EA de acordo com redes neurais no concurso EA.
Eu suponho. Meu interesse foi certamente renovado depois de ver isso no MetaTrader Automated Trading Championship, mas inicialmente comecei a pesquisar NNs e outros métodos de aprendizado de máquina em relação à análise de mercado no final de 2006. Além disso, essa rede neural provavelmente lerá ação de preço diretamente indicadores calculados, como o EA do vencedor atual fez. Eu tenho algumas novas alterações no meu plano que postarei quando estiver mais alerta e não tiver que terminar um projeto de VHDL antes das 11h de amanhã
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580150.png.

Fcuadrado
12-11-2021 03:17, 03:17 AM
Em vez de converter o valor numérico dessas impressoras em valores de pip, provavelmente será preferível conduzir um tipo de histograma de probabilidade. Ou seja, para cada período de tempo em consideração, ter um par de resultados como segue (por exemplo): Probabilidade de alto potencial 100 pips Probabilidade de alto potencial 50 pips Probabilidade de alto potencial 30 pips Probabilidade de alto potencial 20 pips Probabilidade de prospecção alta 10 pips Probabilidade de prospecção baixa -10 pips Probabilidade de prospecção baixa -20 pips Probabilidade de prospecção baixa -30 pips Probabilidade de prospecção baixa -50 pips Probabilidade de prospecção baixa -100 pips Portanto, cada sinal de saída preveria o Probabilidade, dado o padrão atual no sinal de entrada, o futuro alto ou baixo são uma distância específica para além do preço atual. Estas impressoras provavelmente serão preferíveis por razões que se tornam aparentes uma vez que você tenha utilizado NNs por um tempo. Todas as ferramentas de aprendizado de máquina acabam sendo um tipo de análise estatística, mas as NNs são especialmente assim, uma vez que a finalidade abaixo da minimização é seu erro médio-quadrado dentro da coleta de dados de suas saídas versus os objetivos. Traduzido: os resultados geralmente tendem à média de seus objetivos. Então, se você tem 100 ilustrações de um padrão e suas próprias altas do futuro mudam em alguma média, a rede aprenderá a produzir apenas isso. É triste dizer que a média não nos diz nada sobre a forma dessa oferta. Imagine se 50 desses 100 casos movessem apenas dez pips para cima, junto com outros 50 de transferência de 100 pips para cima? A rede nos dirá que o movimento esperado é médio (10.100) = 55 pips, quando esse movimento nunca acontece! Trabalhando com um par de faíscas baseado em histograma, no entanto, veríamos que as forças de saída desses nós que correspondem a 10 e 100 são ambas 0,5, e as forças inerentes desses outros nós são 0. Assim, ao construir algoritmos que realmente usar esta saída para o comércio, poderíamos analisar não só a média da mudança de preço esperada, mas a oferta. Note que ao dividir o próximo intervalo em intervalos de tempo e intervalos de preço suficientes, acabaríamos obtendo um par de saídas que se parece com uma imagem como a seguinte:
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580161sds1951816171.pngTreinar, testar e notavelmente negociar automaticamente a partir da imagem consumiria muito tempo, por isso, vamos aderir a um par de caixas e prazos mais compactos por enquanto. Todos os parâmetros dessa rede e do sistema de treinamentoteste serão dispersos, portanto, se a rede for valiosa e treinartestar rapidamente, talvez possamos tentar aumentar a resolução incorporando mais caixas e cronogramas.

rttmerrod
12-11-2021 04:37, 04:37 AM
Oi baterista!
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580150.pngEspero que este tópico seja muito divertido e uma maravilhosa experiência de aprendizado! Eu tenho algumas perguntas, uma sobre entradas e outra sobre saídas. 1. Você estará mudando a quantidade de barras usadas para gerar os parâmetros de entrada facilmente? Se isso for verdade, isso cria outro grau de liberdade, mas pode fornecer uma percepção da maneira como o comprimento de um padrão preditivo afeta a funcionalidade. São NNs de 4 barras mais ou menos bem sucedidas do que NNs de 10 bar, esse tipo de coisa. 2. Eu sei por que você mudou para uma distribuição, como eu costumo ver quartis fracassos em minha pesquisa. No entanto, ainda é difícil trocar de uma distribuição. Que tal utilizar opções de negociação reais como a saída? Pode haver três fatores; uma variável de ação para comprar, manter ou vender com valor (-1,0,1), um valor de SL em pips e um valor de TP em pips (porque suas entradas são medidas em pips que eu acredito). Se você retro-propagar, então você estaria comparando as saídas reais com as saídas perfeitas. Por exemplo, se ao longo do período de teste, o preço atingiu um mínimo de 37 pips abaixo do fechamento da última produção e 19 pips ao longo desse fechamento, então o negócio ideal poderia ter se tornado uma venda com uma parada de 19 pips e um TP de 37 pips, ou seja, um resultado de (-1,19,37). Eu nunca trabalhei com o software da NN e só conheço o básico da teoria e organização das redes, então isso pode não fazer sentido.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580150.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580150.pngO que você acredita?

Fcuadrado
12-11-2021 05:58, 05:58 AM
1. Você estará variando o número de barras usadas para gerar os parâmetros de entrada prontamente? Se isso for verdade, isso cria outro nível de liberdade, mas pode fornecer uma visão da maneira como o período de um padrão preditivo afeta o desempenho. São NNs de 4 bar mais ou menos efetivas que NNs de 10 bar, esse tipo de coisa.
sim
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.png

2. Eu sei por que você mudou para uma fonte, como eu geralmente vejo quartis colapsos em minha própria pesquisa. No entanto, ainda é difícil trocar um suprimento. Que tal usar opções de negociação reais como sinal de saída? Pode haver três variáveis; uma variável de ação para comprar, manter ou vender com valor (-1,0,1), um valor de SL em pips e um valor de TP em pips (desde que suas entradas são medidas em pips que eu acredito). Quando você retropropaga, você estará comparando as saídas reais com as saídas perfeitas. Por exemplo, se ao longo do intervalo de avaliação, o preço atingisse uma baixa de 37 pips abaixo do fechamento da produção anterior e 19 pips acima disso, então o negócio perfeito poderia ter se transformado em uma venda com uma parada de 19 pips e um TP de 37 pips, ou seja, um sinal de resultado de (-1,19,37). Eu nunca trabalhei com o software NN e só conheço o básico do conceito e estrutura das redes, então isso pode não fazer sentido.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pngO que você acredita?
Os dados comerciais perfeitos que você mencionou são, na verdade, o que eu falei no próximo post desta revista. O que você está se referindo é direcionar o futuro baixo e alto para cada padrão de entrada. O sinal de compravenda é realmente redundante, desde que você possa calculá-lo pelo ditado (highgt; low) * 2-1. Depois de treinar em um grande conjunto desses padrões, a rede neural provavelmente aprenderá a produzir o sentido desses valores sobre o conjunto de padrões comparáveis. Pelo contrário, prefiro que a rede aprenda o suprimento. Conhecer a distribuição estatística anterior permite que você faça eégias com base na probabilidade calculada de atingir diferentes pontos de preço. Por exemplo, estamos acostumados ao conceito de fazer negócios com um TP 2: 1 ou 3: 1 em relação ao SL, mas não podemos ter certeza de que eles realmente aumentarão nossos ganhos, já que sem uma vantagem preditiva, uma parada mais próxima geralmente é mais provável que seja atingido do que o lucro adicional. Se soubéssemos a distribuição estatística dos pontos de preço durante a próxima hora (ou dia, ou semana ... qualquer coisa), poderíamos definir paradas que, historicamente, têm duas vezes menos probabilidade de serem atingidas do que o nosso nível de lucro. Idealmente, teríamos a habilidade de escolher negócios que são extremamente de alta probabilidade e alta recompensa, onde o fim provavelmente não será atingido, o take profit é bastante provável de ser atingido, e o take profit é signifiivamente mais distante do que o fim . Warren Buffet sempre atribui seu sucesso à criação de investimentos de baixo risco e alta recompensa. Nosso objetivo deve ser o mesmo - ou seja, maximizar a probabilidade de ganhar enquanto diminui a probabilidade de perder - ou nas condições do negociador: ter uma vantagem no mercado.

Jordimv11
12-11-2021 07:19, 07:19 AM
Oi Drummer, eu não tenho nenhuma experiência real com o NN, mas parece muito com programação distribuída (paralela), então eu acho que tenho uma noção do que você está procurando junto com o seu programa e sua explicação era que o seu NN seria ser é muito bom
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.png. Eu posso estar pulando a arma com esta pergunta, mas eu tenho que perguntar. Você realmente vai olhar para os relatórios de notícias para obter informações extras assim que receber as entradas brutas treinadas? Acho que pode ser um conjunto de dados válido se a filtragem e os recursos corretos puderem ser encontrados e usados. Quais são seus pensamentos? Atualmente estou trabalhando apenas em tal programação de notícias para um indicador de sinais de negociação. É funcional, mas precisa de ajuste e provocação antes de usá-lo para negociações.

rttmerrod
12-11-2021 08:40, 08:40 AM
sim
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pngA informação comercial ideal que você mencionou é realmente o que eu falei no meu próximo artigo nesta revista. O que você está falando é direcionar o futuro próximo alto e baixo para cada padrão de entrada. O sinal de compravenda é realmente redundante, desde que você possa calculá-lo com o ditado (highgt; low) * 2-1. Depois de treinar em um grande conjunto desses padrões, a rede neural aprenderá a produzir a média desses valores sobre o conjunto de padrões semelhantes.
Você está certo, é a mesma coisa que você começou. Esse ditado me jogou por um minuto. (hgt; no entanto) é booleano, 1 ou 0, entendi.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pngDe qualquer forma, como você afirmou, o NN vai cuspir o caminho, então você tem que utilizar uma distribuição.

Em vez disso, prefiro que a comunidade aprenda a distribuição. Conhecer a distribuição dos folhetos anteriores permite que você crie eégias com base na probabilidade calculada de atingir diferentes pontos de preço. Por exemplo, estamos acostumados à idéia de aceitar negociações com uma relação TPSL de 2: 1 ou 3: 1, mas não podemos ter certeza de que eles realmente aumentarão nossos ganhos, pois sem uma vantagem preditiva, uma parada mais próxima geralmente é mais provável que seja atingido do que o lucro adicional. Se soubéssemos a distribuição estatística dos pontos de preço durante a próxima hora (ou dia, ou semana ... o que for), podemos definir paradas que, historicamente, agora têm menos probabilidade de serem atingidas do que o nosso nível de lucro. Idealmente, nós teríamos a habilidade de escolher negociações que são extremamente altas e altamente recompensadas, onde o fim provavelmente não é atingido, o lucro é muito provável de ser acertado, e também o lucro é signifiivamente maior do que a parada. Warren Buffet sempre atribui seu sucesso à criação de investimentos de baixo risco e alta recompensa. Nosso objetivo deve ser o mesmo - ou seja, maximizar a probabilidade de ganhar enquanto minimiza a probabilidade de perder ou nas condições do negociador: ter uma vantagem no mercado.
Você está falando minha língua aqui. Eu tenho um thread fechado chamado Expectancy é sempre zero, onde este é apenas um desses tópicos. Um TPSL de 3: 1 significa que a taxa de ganho seria de cerca de 25% em uma eégia sem borda. Geralmente, a taxa de ganho obrigatório (RWR) para quase todas as eégias é (Perda Média)(Ganho Médio Perda Média). A questão é que eu tentei enrolar minha cabeça em troca de uma oferta no passado e tive dificuldade em imaginar a maneira de agir, especialmente no caso de um suprimento separado para altos e baixos.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pngNa verdade, eu acho que o que você realmente tem é uma distribuição sobre todos os pares de altos e baixos, ou seja, sobre um lugar com alta no eixo X e reduzido no Y, por exemplo. Em qualquer ponto teórico, teoricamente, você teria um valor, embora eu saiba que você está indo para biná-los. Finalmente, a fim de criar uma ferramenta de negociação, tem de haver algum processo para obter os insumos em uma extremidade para as 3 grandes decisões (compravenda, parada, TP) na outra. Isso pode ser um problema muito mais espinhoso do que a estrutura e o treinamento da própria rede. Eu estou trazendo isso hoje porque é essencial saber, nesta fase, como você gostaria que a saída se parecesse. É doloroso encontrar algo todo construído e depois perceber que você gostaria de fazer algo diferente. Espero que você evite esse problema, e talvez você já tenha coberto isso. Estou fora daqui a noite, mas estou ansioso por suas atualizações. Esta discussão irá governar!
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580151.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.pnghttps://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.png

woxtertv5
12-11-2021 10:00, 10:00 AM
Baterista, fio incrível, cara! Você já aumentou minha compreensão sobre redes neurais e programá-las. Eu devo fazer coisas diferentes! . . .Maldito!!!
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.png. . .brincando. RI MUITO
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.pngEu vou aproveitar isso!

Fcuadrado
12-11-2021 11:21, 11:21 AM
A questão é que eu tentei envolver a negociação de um suprimento anteriormente e tive dificuldade em visualizar como fazê-lo, particularmente no caso de um suprimento separado para altos e baixos.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.pngNa verdade, eu acho que você teria uma distribuição sobre todos os pares de altos e baixos, ou seja, sobre um lugar com grande no eixo X e reduzido no Y como. Em qualquer ponto teórico, teoricamente, você teria um valor, embora eu entenda que você está indo para biná-los. Finalmente, para criar uma aplicação de negociação, é necessário que haja algum processo para obter as entradas na mesma extremidade das três grandes decisões (compravenda, parada, TP) na outra. Isto pode revelar-se um problema muito mais espinhoso do que a construção e instrução da própria internet. Eu estou trazendo isto hoje como chave para entender neste ponto como você gostaria que a saída se parecesse. É uma dor encontrar algo todo construído e depois perceber que você gostaria de fazer algo diferente. Espero que você evite esse problema e talvez já o tenha coberto.
Eu realmente pensei um pouco sobre esse assunto. Eu entendo de um de seus PMs que você está interessado em algoritmos genéticos. Este pode ser um caso em que os AGs podem ser bastante úteis na determinação de boas abordagens para fazer uso das saídas da rede neural. Por outro lado, existem algumas outras técnicas de aprendizado ou classificação de máquina que poderiam ser aplicadas ao problema da decisão de negociação usando os dados de fornecimento. Também podemos ter a capacidade de produzir uma eégia de negociação por meio de teoria simples. Desde que entendamos o que a oferta significa, podemos fazer uso inteligente dela. Essencialmente, o fornecimento nos informará como é provável que um determinado ponto de preço seja atingido em um determinado período de tempo. Sabemos que, para alcançar uma alta de 50 pips acima do preço atual, o preço também (tipicamente) deve passar pelos níveis de 10 pip, 20 pip, 30 pip e 40 pip. Assim, sabendo o suprimento aproximado, poderíamos somar as probabilidades de níveis mais extremos para calcular a probabilidade esperada de acertar qualquer quantia durante um intervalo futuro. Podemos, então, produzir padrões comerciais que escolhem apenas os negócios de maior probabilidade. Também podemos dividir os pedidos take profit e stop loss em algumas ordens eificadas em toda a oferta, de acordo com as probabilidades de diferentes graus. Além disso, essa é uma configuração que pode ser calculada para facilitar a recompensa mais alta com o risco mínimo. De qualquer forma, tudo isso é uma conjectura que precisará ser reconsiderada após a conclusão da rede final. Acredito que vou começar a desenvolver a comunidade com a construção descrita e, quando percebermos mais tarde que a distribuição de probabilidade é menos útil do que outra meta, poderíamos alterá-la com bastante facilidade. A dificuldade real da programação é simplesmente configurar e depurar a estrutura para treinamento, teste e visualização da saída. Vai demorar um bom tempo até que eu tenha algo útil desenvolvido, no entanto vou manter este segmento atualizado conforme eu progrida. Tenha um final de semana fantástico, ou o que restar dele
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580152.png

BeaCovi
12-11-2021 12:42, 12:42 PM
Muito boa eégia! Eu estou fazendo algo parecido. O que você acha de integrar a tendência de grande escala à equação normalizando as barras? O que quero dizer é dizer 10000 bares atrás preço foi de 3000 pips reduzido. Isso significa que, em média, estamos subindo 3 pips a cada 10 barras. Isso poderia ser útil se você normalizar as barras OHLC para refletir isso em sua equação de distribuição?

Fcuadrado
12-11-2021 14:03, 02:03 PM
Abordagem realmente excelente! Eu estou fazendo algo parecido. O que você considera incorporando tendência à escala muito grande na equação normalizando as barras. O que quero dizer é que o preço do estado de 10000 barras era de 3000 pips mais baixos. Significa que, em média, estamos subindo 3 pips por 10 barras. Isso poderia ser útil se você normalizar as barras OHLC para significar isso em sua equação de suprimento?
Ideia interessante. Sem normalização, a oferta seria desviada para qualquer coisa que a tendência de longo prazo é. Isso seria bom se estivéssemos na mesma tendência de longo prazo, mas não muito bem se a tendência tivesse mudado ultimamente. Eu suponho que você poderia fazer algum tipo de normlização, mas também não está claro exatamente como você deve se normalizar apropriadamente. Pode ser melhor incluir apenas um conjunto de médias móveis em diferentes fases nas entradas. Isso ajudaria o sistema a separar o motivo da distorção e estaria em posição de replicar a quantidade certa de distorção de distribuição para o mercado atual. Obrigado, charlinks ... bom ponto!

rttmerrod
12-11-2021 15:24, 03:24 PM
Eu entendo de um de seus PMs que você está interessado em algoritmos genéticos.
Programas genéticos (GP) realmente, que foi uma teoria projetada após GA por um pesquisador chamado Koza, eu acho. Eu sou apenas nit-picking em uma noite de domingo.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580153.jpg:

BeaCovi
12-11-2021 16:44, 04:44 PM
2 Anexo (s) Aqui está um indicador que criei que pode ser útil. É uma distribuição de preço fácil. Brincando com os parâmetros poderia criar resultados bem diferentes. Cell_width quantas barras usar para sua distribuição de preço por célula cell_rows quantas linhas para dividir a distribuição de preço em cell_cols quantas colunas para gerar ... para alguns cálculos pesados, você pode diminuir esse número se a funcionalidade sofre como você provavelmente precisará do recente distribuição de preços cell_step quanto maior o número, mais blocos são ignorados para cada etapa, ainda está calculando o número de pub_width de pubs. Portanto, se cell_step e cell_width forem exatamente iguais, você encontrará uma imagem nítida. Se cell_width for maior, você observará dados confusos. Cut_off todas as células são normalizadas com um valor de 0 a 1, no caso de você desenhar todas elas, será muito intensivo em recursos. Então, tudo maior que cut_off não é desenhado. (Eu coloquei 0.8 às vezes para identificar áreas poderosas de suporteresistência) count_inside_bars count_support count_resistance e isso é um pouco de mágica ... ao invés de contar todo o bar que eu dividi dentro da barra = (Open - Close) support = (Low - Min (Abrir, Fechar) resistência = (Max (Aberto, Fechado) - Alto) Dessa forma você pode concentrar sua pesquisa somente em suporte ou somente em áreas de resistência.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580163427100106.ex4
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/15275801652136428982.jpg

BeaCovi
12-11-2021 18:05, 06:05 PM
Ideia interessante. Sem normalização, a distribuição seria distorcida para qualquer tendência de longo prazo. Isso estaria bem se estivéssemos na mesma tendência de longo prazo, mas não está bem se a tendência tivesse mudado recentemente. Eu acho que você poderia fazer algum tipo de normlização, mas também não está claro exatamente como você deve normalizar apropriadamente. Pode ser melhor apenas incorporar um conjunto de médias móveis em diferentes fases nas entradas. Isso ajudaria o sistema a separar a causa do desvio e estaria em posição de replicar a quantidade certa de distorção de distribuição para o mercado atual. Obrigado, bom propósito!
Você sabe ... é só me acertar ... Tudo que você precisa fazer é corrigir o preço das taxas de câmbio de juros !!!
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580154.pngNa verdade, alguns corretores fazem exatamente isso ... eles consertam seu preço de entrada para significar a troca, então se você mantivesse GJ por 100 dias você teria como um preço de compra de 200 pips abaixo do seu comércio inicial lá dentro ...

Fcuadrado
12-11-2021 19:26, 07:26 PM
Programas genéticos (GP), na verdade, que foi um conceito desenvolvido após GA com um pesquisador chamado Koza eu acredito. Eu sou apenas nit-picking em uma noite de domingo.
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580154.png:
Sim, eu acho que o GP é uma aplicação sensata da teoria do GA. O romance de aprendizado de máquina com o qual eu estou mais familiarizado (Aprendizado de Máquina por Tom Mitchell) trata cada tipo de algoritmo de aprendizado como uma abordagem de pesquisa. Então GP é sua aplicação do método de busca GA para tarefas de programação. Deixando de lado a taxonomia, empregar um método de busca por algoritmos genéticos para a questão da escolha ótima de comércio poderia definitivamente criar algumas soluções decentes que nunca pensaríamos em nós mesmos.

Este é um indicador que eu fiz que pode vir a ser útil. É uma oferta de preço simples. Brincar com os parâmetros pode criar resultados bastante diferentes. ... Desta forma, você poderá concentrar sua pesquisa somente em suporte ou somente em áreas de resistência.
Muito na moda. Eu fiz algo assim uma vez que atraiu uma série de linhas sr usando cores diferentes com base nas distribuições altasbaixas anteriores, mas isso é muito mais configurável. Bem feito!
https://www.tradingintuitivo.com/attachments/1527580154.png