Активный Инвестор, я считаю, что использовать стакан для решения этой задачи бессмысленно, потому что условные заявки в стакане не отображаются, если речь об этом. А если речь прямо об ордербуке, то где его взять?
Но можно пойти другим путём: смотреть, на каких уровнях движение цены спотыкалось и как часто это происходило, и какие были в этот момент объёмы. Вот эти данные вполне можно скормить нейросети и получить, таким образом, уровни поддержки и сопротивления по всему ценовому диапазону. Вот только я имею сомнения насчёт того, что для этого нужно использовать нейросеть. Можно — да, но нужно ли? Её просто придётся постоянно доучивать, и тут есть нюанс — на каких таймфреймах торгуете. На минутных её доучивать будет непросто или даже невозможно, а на дневных — запросто.
Активный Инвестор, каким образом? Брокеров — не один, и данные вам нужны он-лайн от каждого. Условных заявок одного брокера у других брокеров нет. Плюс доля алго-трейдинга на МосБирже, по некоторым оценкам, доходит до 70%, а это значит, что в доли секунды выставляются и снимаются ордера, а значит — очень много мусорных данных. Сколько будет стоить и как собрать с сотен брокеров данные в режиме онлайн и каково будет качество таких данных?
Да, с точки зрения ML и нейросетей в частности в трейдинге очень много различных вариантов данных, типов задач и таргета. Пространства для рисёч паханины немеренно). И тебе для табличных данных найдутся разнообразные варианты и для нейросетей тоже уйма всего. У меня работали варианты:
— Классический ML, трейдерские признаки.
— Нейросети, данные ближе к сырым.
Не космос, но эдж вытаскивают. Хотя в первом варианте часть эджа конечно фичи вытаскивают)), т.е. автор фичей, но тем не менее.
А что там классифицировать? Всё давно описано и разжевано в миллионах статей. Прокачивать надо естественный мозг, а не суррогат. Интересные эффекты второго порядка на обратных связях МЛ вам хрен найдет
Тредер, а нет ли у вас логического противоречия. Инфляция — это когда цена на товары растет. Акции — товар, рост инфляции означает и рост акций. Да не сразу, но чуть за горизонт нада ведь уметь заг...
Александр С, Караганов хорошо знает западных и понимает их мотивацию. Меня только пугает его желание перейти к ТЯО как можно быстрее. Так что нам повезло, что Император миролюбив.
Отскок в отсутствии объемов… мощно… мощно...
Информационно второе дно сделали. Осталось ниже 110 пару недель проболтаться.
И главное так технично негативные новости про инвест программу и, как ...
Группа ВТБ построит на территории Особой экономической зоны (ОЭЗ) "Максимиха" (Московская область) контейнерный терминал — ТАСС Компания "ВТБ недвижимость" (входит в группу ВТБ) по...
Но можно пойти другим путём: смотреть, на каких уровнях движение цены спотыкалось и как часто это происходило, и какие были в этот момент объёмы. Вот эти данные вполне можно скормить нейросети и получить, таким образом, уровни поддержки и сопротивления по всему ценовому диапазону. Вот только я имею сомнения насчёт того, что для этого нужно использовать нейросеть. Можно — да, но нужно ли? Её просто придётся постоянно доучивать, и тут есть нюанс — на каких таймфреймах торгуете. На минутных её доучивать будет непросто или даже невозможно, а на дневных — запросто.
erinrv.qscalp.ru/ www.qscalp.ru/store/qsh2txt.zip
www.qscalp.ru/download
Да, с точки зрения ML и нейросетей в частности в трейдинге очень много различных вариантов данных, типов задач и таргета. Пространства для рисёч паханины немеренно). И тебе для табличных данных найдутся разнообразные варианты и для нейросетей тоже уйма всего. У меня работали варианты:
— Классический ML, трейдерские признаки.
— Нейросети, данные ближе к сырым.
Не космос, но эдж вытаскивают. Хотя в первом варианте часть эджа конечно фичи вытаскивают)), т.е. автор фичей, но тем не менее.