TS

Официальный блог программы для трейдеров Timing Solution

Наш сайт: http://www.timingsolution.ru
Купить наши программы можно ЗДЕСЬ

По демоверсии Timing Solution рекомендуется ознакомиться вот с этим постом.

Источники котировок для Timing Solution все посты по этой теме - здесь.


- РЕКОМЕНДУЕМЫЕ ПОСТЫ ПО TIMING SOLUTION -

Быстрый обзор Timing Solution:
Вводные понятия и начало работы
Что такое LBC и как с этим работать
Модуль работы с котировками
Collapse )
Timing Solition

Нейронная сеть глубокого обучения (DLN) в Timing Solution

От автора программы:

Надо признать, мы немного упустили революцию, которая случилась в науке нейронных сетей. Это происходило в течение последних нескольких лет. Примерами проблем, которые сейчас решает нейросеть, являются: распознавание изображений, распознавание речи. Это то, что делают Google, Apple, Microsoft. Я полагаю, что нечто подобное делает и Tesla (движение автомобилей управляется компьютером). Все эти успехи стали возможными с применением технологий Deep Learning Neural Network. Обновление, которое появилось в Timing Solution несколько лет назад, является нашим первым шагом на пути к последним разработкам в сфере нейросетей.

Позвольте мне вкратце объяснить, что это такое. Нейронная сеть глубокого обучения (Deep Learning Neural Network, DLN) - это нейронная сеть со многими скрытыми слоями. В Timing Solution раньше было только 2 слоя. Обновление увеличило число возможных слоев до 5, с возможностью добавить еще 5.

Вот один пример:
Представьте, что у нас есть некоторое разнообразие трехмерных тел - кубы, сферы, пирамиды и т. д. Они имеют разноцветные поверхности, а их поверхности имеют разную текстуру (например, один объект из дерева, другой из бумага и т. д.) Нейросеть (NN) должна уметь различать все эти качества и находить среди этих тел некоторые конкретные объекты, например, желтые мраморные кубики. Это означает, что наша нейросеть для работы с данными объектами должна иметь как минимум три скрытых слоя:

Collapse )
Timing Solition

"Как преобразовать результаты, что показывает TS Scanner, в прибыльные сделки?"

Вопрос нашего юзера Клауса Н. на форуме программы Как преобразовать результаты, что показывает TS Scanner, в прибыльные сделки?

Хороший ответ на этот вопрос дал Вадим Толстых:

TS Scanner - это просто средство проверки акций, и никто не может дать вам сигнал на покупку и продажу. Но программа может дать вам хороший совет, какой компанией из огромного списка вы можете лучше торговать в ближайшей перспективе.

Я делаю так:

Я запускаю TS Scanner, и получаю список из некоторого количества компаний с хорошим прогнозом по сезонному анализу. Затем я запускаю дополнительный анализ именно этих компаний в модулях Q-Spectrum, Spectrum, Turbo Cycle и Turning Point analyzer для подтверждения результатов, полученных в TS Scanner. И, наконец, я использую фундаментальный анализ; анализирую также и уровни поддержки и сопротивления этих акций, чтобы определить уровни покупки и продажи.
Timing Solition

Работа с копиями свободного квадрата Ганна (Free Gann square)

Вопрос пользователя программы: как создать свободный квадрат Ганна или Free Gann square в панели Charting tools? Чтобы его можно было затем скопировать, перемещать по графику, не меняя его настроек; чтобы эти квадраты можно было бы накладывать друг на друга?

Ответ автора программы:

Делаем это так:
- открываем окно панели Charting tools



- выделите Free Gann square и нажмите кнопку, чтобы сделать копию этого инструмента построения диаграмм.

Collapse )
Timing Solition

Комментарий по R/S стохастическому циклу

От автора программы:

Меня спрашивали на форуме про использование R/S стохастического цикла в модуле Chaos Teory в связке с нейросетевым модулем NN.

Видите ли, это технология 2006-2008 годов, и тогда у нас не было никакой альтернативы.

Начиная с 2007 года мы начали массовое тестирование в модуле NN. Утилита бэктестига в самом нейросетевом модуле (см. утренний пост от 27.05.2020 в блоге — там подробнее о нем) лишь часть процедуры бэктестинга в самом модуле

Таким образом, мы получили возможность рассчитать лучший интервал для тренировки нейросети, используя этот подход. Я считаю, что такой подход лучше, он просто рассчитывает именно то, что нам нужно.

Я не думаю, что R/S-анализ работает в сфере финансов с точки зрения прогноза. Он может работать как инструмент описательной статистики, но когда мы пытаемся сделать прогноз на основе этих познаний - мы не получаем нужных результатов.


Timing Solition

Бэктестинг в нейросетевом модуле Timing Solution

От автора программы:

Это пояснение, касаемое процедуры бэктестинга в модуле Neural Net (для краткости — NN). Чтобы провести бэктестинг в NN, пожалуйста, скачайте утилиту TS Utilities из User Area; а также загрузите текущее обновление для Terra, и установите установите все это с параметрами «по умолчанию».

Сейчас мы подберем лучший тренировочный интервал для любой модели NN. Строим нейросетевую модель в NN обычным способом, а после приступаем к бэктестингу — жмем на эту кнопку:

Для примера я построил очень простую динамическую модель, и теперь мне нужно понять, какой глубины котировки мне нужно для обучения этой модели, чтобы получить лучшую прогнозную кривую

Collapse )
Timing Solition

Модуль загрузки котировок: обновление

Обновлен модуль загрузки котировок. В основном, добавлены новые форматы — те, о которых просили юзеры.

Например, добавлен вот такой сложный формат, где приведен процент изменения цены: 

«12 сентября 2019 года», «47,143», «47,425», «48,098», «46,932», «63,78K», «- 0,78%»

Улучшена работа с котировками Яху — например,  Open для ранних периодов они не дают, что вызывало ранее проблемы с чтением. Теперь это решено.


Timing Solition

TS Scanner: добавлен шаблон акций Индии

Доступно обновление для TS Scanner.

В программу добавлен шаблон для индийских акций.

Также есть некоторые изменения в интерфейсе.

Когда вы формируете индустриальные сектора при помощи процессора Yahoo, вы можете уже здесь фильтровать акции по цене и объему:

 Также похожий фильтр имеется и в основной программе TS Scanner:

Collapse )