实际不是那么回事。 Means you are not good at it. ---End Quote--- Sure, but why bother when simple ideas work better ? Feel easy Acctually I have a better way.But I still need a automated trading planform.
请问各位,光拿testing的部分来讲,通常预测的都比真实的要有一个延迟啊~ 大家的是这样的吗?? 不过那张老外的图真的是不错,如果不是training的话。 现在正在研究各种neural network, 可以说比没有neural network通常trading result要好。但是没有好到有些论文中写的那么玄~
当然价格是最根本的信息,当使用“均线”,“动量”,“成交密集区”等变量的时候,相当于对价格的原始进行了某种预处理。是直接使用原始数据进行规则挖掘的效果好,还是对数据预处理后的效果好,这就见仁见智了。 我没有这方面的实际经验,如果要猜,我猜测是经过一定的预处理后再挖掘会比较有效。
神经网络不是这么用的,但是怎么用我也没想好。 神经网络的本质,是对任意非线性函数的任意逼近能力。 但是市场肯定不是一个非线性函数就能描绘的。所以历史逼近的再好也没用。 神经网络的实现很简单,就是不断的迭代而已。 迭代过程中可能会遇到局部极值点,因此需要遗传算法来打乱,提高结果的效果。 总得来说,神经网络也好,遗传算法也好,粒子群算法也好,都是看起来吓人,实际上超级简单的算法。并且这类算法为啥有效,都是说不清道不明的。都是基于模拟的算法。 在找到符合他们的应用场景之前,我不太看好这些算法在交易模型里面的作用