Sqeeze Momentum, DMI 动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析 and Parabolic SAR strategy
Advantages:
1. Deal start condition includes the folowing filters and requirements:
- Momentum value is adjusted using a relative proportion of volume at each timeframe scale to exclude a chance of opening position at a low impulse stage
- Squeeze momentum trigger condition is automatically checked before a position is opened
- +DI , -DI and ADX values are taken into account to confirm the trend direction
- Position size is taken into account to ensure there will not be opened any excess deals or alerts
2. Exit deal condition was modified using Parabolic SAR indicator. Hence, it is ensured positions will not 动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析 be closed in a middle of a trend
3. Study is modified into strategy allowing you to use it directly through the trading panel
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Momentum（动量/冲量）的理解及应用
五道口纳什 于 2017-04-02 10:37:11 发布 3418 收藏
1. 基本概念（Momentum 动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析 vs SGD）
Momentum 用于加速 SGD（随机梯度下降）在某一方向上的搜索以及抑制震荡的发生。
SGD（stochastic gradient descent）
2. 可变动量设置
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Reference: [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/21475880其是主要的因素我认为其实是历史因素综合对于现在的因素产生影响，那么可能有这样的优点： 如ref[1]，就是由于在某个方向波动过大，因此可以通过这样的方式来综合历史因素，然后使得其相对平稳。那么对于当前的梯度来说，就受其影响相当小。可以说是之前的训练样本阴魂不散。或者可以说是batch GD的一个
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一、介绍 在深度学习中，Momentum（动量）算法是对梯度下降法的一种优化， 它将物理学中物体的运动理论和梯度下降相结合，其特点是直观易懂，已成为目前非常流行的深度学习优化算法之一。 在介绍动量优化算法前，需要对指数加权平均法有所了解，它是动量优化算法的理论基础，可参见本人另外一篇博文：深度学习： 指数加权平均；其次，需要对物理运动理论稍有了解，以便在直观层面更好的理解该.
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Momentum Momentum 是“动量”的意思，和物理有关。用数学式表示 Momentum 方法，如下所示。 和 SGD（随机梯度下降） 一样， W 表示要更新的权重参数，∂L/∂W表示损失函数关于 的梯度，η 表示学习率。这里新出现了一个变量 ，对应物理上的速度。式（6.3）表示了物体在梯度方向上受力，在这个力的作用下，物体的速度增加这一物理法则。如图 6-4 所示，Momentum 方法给人的感觉就像是小球在地面上滚动。 图 6-4 Momentum：小球在斜面上滚动 式（6.3）
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先上结论： 1.动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析 动量方法主要是为了解决Hessian矩阵病态条件问题（直观上讲就是梯度高度敏感于参数空间的某些方向）的。 2.加速学习 3.一般将参数设为0.5,0.9，或者0.99，分别表示最大速度2倍，10倍，100倍于SGD的算法。 4.动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析 通过速度v，来积累了之间梯度指数级衰减的平均，并且继续延该方向移动： 再看看算法： 动量算法直观效果解释： 如图所示，红色为SGD+Momentu.
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训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终网络的性能影响比较 大，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化 网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保证每一次初始化操作都能使得网络的初始权值处在一个合适的状态。不恰当的初始权值可 能使得网络的损失函数在训练过程中陷入局部最小值，达不到全局最优的状态。因此，如何消除这种不确定性，是训练深度网络是必 须解决的一个问题。 momentum
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北京 | 深度学习与人工智能研修 12月23-24日 再设经典课程 重温深度学习阅读全文> 01 前言 梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。 但是如何调整搜索的步长（也叫学习
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动量指标Momentum及抛物线指标SAR简介和实例分析
动量指标（MTM）也称为动力指标，其英文全称是“Momentum Index”，是一种专门研究股价波动的中短期技术分析工具。 [1] 在证券市场上有类似于物理学上的恒速原理的现象，如果股价的上涨（下跌）趋势在继续，则股价的上涨（下跌）速度会大体保持一致。动量指标（MTM）正是从股票的恒速原理出发，考察股价的涨跌速度，以股价涨跌速度的变化分析股价趋势的指标。
动量指标 运用原则
动量指标 计算公式
动量指标 选股条件
动量指标 操作手法
五 如果汇价和MTM在相对低的位置同时上涨的话，说明汇价可能会形成上涨的趋势；相反的情况下，汇价可能会形成下降的趋势；通过上面的介绍，我们可以知道，动量指标在外汇技术指标分析中，对于汇价趋势和反转情况方面，有着比较重要的作用，值得注意的是，动量指标的基础上结合其他一些指标分析的话，会使得预测结果更加的准确。 [2]
Momentum MTM Price in SAR: Convert MTM to SAR
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