Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 318
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Ist das Ihr Ernst?)) die linke Hand kämpft gegen die rechte Hand?) wer wird dann die Wahlen finanzieren usw.
http://www.rbc.ru/finances/19/10/2015/5624cf299a79472c1c14ac85
usw.
Nun, sie haben am Ende ihre eigenen Verluste gemacht, und es ist nicht der einzige große Akteur auf dem Markt. Der Zufall kann verschiedene Anlagehorizonte haben, und die Verteilung von Gewinnen und Verlusten ist bei jedem Anlagehorizont in etwa gleich, die Wahrscheinlichkeit, einen schwarzen Schwan zu verbergen, ist die gleiche, wie zum Beispiel E. Peters schrieb. Und der Kampf gegen Monopole ist die Schlüsselrolle des Staates und des Wettbewerbsmarktes, sonst würden wir Brot für 1000 Dollar kaufen.
Wenn die Aufgabe als eine Aufgabe zur Definition von Steuersignalen formuliert ist
Danke für die Formulierung. Ich habe mir noch keine neuen Aufgaben gestellt, die sich auf die Verwaltbarkeit von Forex stützen, aber diese hier klingt nach etwas, das ich mir in ein paar Schritten selbst stellen könnte.
Was ist also die Lösung?
Mein erster Gedanke war, vom Forex wegzugehen und mit Kryptowährungen zu handeln, weil das alles so frei und unabhängig ist. Aber da der Preis von Krypto ist in der Regel in Dollar ausgedrückt - dann btc/usd wird auch schlechte unvorhersehbare Eigenschaften von usd, zu schlecht. Ich denke, Sie sollten versuchen, den Handel mit Krypto-Kreuzungen - btc/ltc zum Beispiel (bitcoin-litecoin). Ich sah einige Broker beworben, dass sie btc/usd in MT4 haben, sollte für eine nicht Küche mit btc/ltc in MT5 suchen. Im schlimmsten Fall können Sie direkt zu bitcoin Austausch gehen, aber Sie haben Ihr eigenes Programm zu schreiben und ihre Rest api verwenden, um durch Roboter zu handeln.
Es gibt auch eine Reihe von Ideen, wie Klassifizierungsmodelle in Forex funktionieren können. Klassifizieren Sie zunächst den aktuellen Kontrolltyp (nach meiner Erfahrung ändert sich der Typ zufällig zu einem früheren. Es scheint nicht einmal viele von ihnen zu geben, vier an der Zahl. Aber es ist nicht genau). Sie sollten auch einen ausgebildeten Handelsklassifikator für jede Art von Kontrolle haben. Und dann eine Kauf-/Verkaufsprognose mit einem geeigneten Klassifikator zu erstellen. Irgendwie wird alles zu kompliziert, man braucht eine Menge neuer Fahrräder :)
Danke für die Formulierung. Ich habe mir noch keine neuen Ziele auf der Grundlage der Handhabbarkeit von Forex gesetzt, aber das klingt nach etwas, das ich mir in wenigen Schritten setzen könnte.
Eine richtig gestellte Aufgabe ist bereits zur Hälfte erledigt.
Ich wünsche Ihnen viel Erfolg!
Danke für die Formulierung. Ich habe mir noch keine neuen Ziele gesetzt, die auf der Überschaubarkeit von Forex basieren, aber dieses klingt nach etwas, das ich mir in wenigen Schritten setzen könnte.
Mein erster Gedanke war, vom Devisenhandel wegzukommen und mit Kryptowährungen zu handeln, weil das alles so frei und unabhängig ist. Aber da der Preis von Krypto ist in der Regel in Dollar ausgedrückt - dann der Preis von btc/usd wird auch schlechte unvorhersehbare Eigenschaften von usd, auch schlecht. Ich denke, Sie sollten versuchen, den Handel mit Krypto-Kreuzungen - btc/ltc zum Beispiel (bitcoin-litecoin). Ich sah einige Broker beworben, dass sie btc/usd in MT4 haben, sollte für eine nicht Küche mit btc/ltc in MT5 suchen. Im schlimmsten Fall können Sie direkt zum Bitcoin-Austausch gehen, aber Sie müssen Ihr eigenes Programm schreiben und ihre Rest-Api zum Handel verwenden.
Es gibt auch eine Reihe von Ideen, wie Klassifizierungsmodelle in der Devisenwirtschaft eingesetzt werden können. Klassifizieren Sie zunächst den aktuellen Kontrolltyp (nach meiner Erfahrung ändert sich der Typ zufällig zu einem früheren. Es scheint nicht einmal viele von ihnen zu geben, vier an der Zahl. Aber es ist nicht genau). Sie sollten auch einen ausgebildeten Handelsklassifikator für jede Art von Kontrolle haben. Und dann eine Kauf-/Verkaufsprognose mit einem geeigneten Klassifikator zu erstellen. Irgendwie wird das alles zu kompliziert, man braucht eine Menge neuer Fahrräder :)
Wenn es um Klassifizierungsmodelle geht, müssen wir nach Prädiktoren suchen, die über große Zeitintervalle hinweg eine annähernd gleiche Vorhersagekraft haben.
Im Moment haben wir es mit allen möglichen Derivaten des vorhergesagten Währungspaares selbst zu tun.
Und wenn wir andere Währungspaare nehmen. Ich habe dies getan. Es gibt Währungspaare, die eine Vorhersagekraft für EURUSD haben, und es gibt einige, die dieses Währungspaar überhaupt nicht vorhersagen können.
Aber es gibt noch einen ernsteren Gedanken.
Die Sache ist die, dass der Währungskurs, zum Beispiel der USD, direkt von verschiedenen makroökonomischen Indikatoren abhängt : Fed-Rate, BIP.... Es ist möglich, dass die von Ihnen festgestellten Musteränderungen auf Veränderungen der makroökonomischen Indikatoren zurückzuführen sind. Sie haben eine Periodizität von einem Monat ist sehr schnell. In der Regel ein Quartal oder eine Saison.
Grüße an alle, die an der Diskussion in diesem Thread interessiert und beteiligt sind! Ich habe das Thema von Anfang bis Ende gelesen, mit ein paar Aussetzern. Hier gibt es einige interessante Ideen und Gedanken. Ich möchte meinen Standpunkt und meine Herangehensweise an dieses Problem darlegen, nämlich wie man sich dem Markt nähert und was man versuchen sollte, von ihm zu bekommen.
Ich habe genug Handelserfahrung, um mich ohne Indikatoren oder andere technische Mittel auf dem Markt zu positionieren. Es entstand die Idee, meine Vision/Erfahrung in ein mathematisches Modell umzusetzen. Mir war sofort klar, dass ich nicht in der Lage sein würde, alle Nuancen in Zahlen zu übersetzen, vor allem, weil mir professionelle Programmierkenntnisse und vor allem Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Physik usw. fehlten. Aber ich habe die Arbeit übernommen.
Als Ergebnis habe ich einen Indikator (Abb.), die meinen Ansatz für den Markt, um seine Vorhersage reflektiert hat. Ich werde seine Funktionsweise kurz beschreiben. Zunächst werden die Zitate vorverarbeitet und dann ein so genanntes "ideales" Modell erstellt, das eine gute Glättung und minimale Knicke aufweist. Aber dieses Modell hat trotz dieser Vorteile einen großen Nachteil - es hinkt um eine ordentliche (10-12) Anzahl von Balken hinterher. Die nächste Aufgabe bestand darin, den Rückstand gegenüber dem "idealen" Modell auszugleichen. An der Lösung dieser Aufgabe wird noch gearbeitet. Aber es gibt Ergebnisse. In der Abbildung sehen Sie die vorhergesagten Werte des "idealen" Modells, wobei der gelbe Balken 5 Balken voraus ist und der rote Balken 7 Balken voraus. Ich kann mich nicht weiter vorwärts bewegen, nicht einmal um einen Balken, wenn ich Daten aus der Vergangenheit verwende; es gibt viele falsch-positive Ergebnisse und beeinträchtigt die Gleichmäßigkeit. Das heißt, ich habe das Maximum aus der Geschichte herausgeholt. Meiner Meinung nach ist eine sehr kombinierte Mischung von Prädiktoren, angefangen bei den Volumina bis hin zu den Korrelationsbeziehungen zwischen einem gehandelten Instrument und Dutzenden von anderen, an der Bildung der nächsten Balken beteiligt. (Und ich möchte klarstellen, dass die Korrelationen sehr kurzfristig sind, ich habe keine mehr oder weniger langfristige Beziehung feststellen können).
Aufgrund all dieser Arbeit habe ich eine klare Meinung darüber, wie sich der Markt bewegt. Wir gewöhnlichen Händler haben keine vollständigen Informationen über die aktuelle Marktlage, und diejenigen, die den Markt bewegen, werden immer hinterherhinken. Aber es scheint mir möglich zu sein, sich der Null-Linie zu nähern, aber es wird solche Ressourcen und Kenntnisse erfordern, dass es für einen gewöhnlichen Händler fast unmöglich ist, dies zu tun.
Grüße an alle, die an der Diskussion in diesem Thread interessiert und beteiligt sind! Ich habe das Thema von Anfang bis Ende gelesen, mit ein paar Übersprüngen. Hier gibt es einige interessante Ideen und Gedanken. Ich möchte meinen Standpunkt und meine Herangehensweise an dieses Problem darlegen, nämlich wie man sich dem Markt nähert und was man versuchen sollte, von ihm zu bekommen.
Ich habe genug Handelserfahrung, um mich ohne Indikatoren oder andere technische Mittel auf dem Markt zu positionieren. Es entstand die Idee, meine Vision/Erfahrung in ein mathematisches Modell umzusetzen. Mir war sofort klar, dass ich nicht in der Lage sein würde, alle Nuancen in Zahlen zu übersetzen, vor allem, weil mir professionelle Programmierkenntnisse und vor allem Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Physik usw. fehlten. Aber ich habe die Arbeit übernommen.
Als Ergebnis habe ich einen Indikator (Abb.), die meinen Ansatz für den Markt, um seine Vorhersage reflektiert hat. Ich werde seine Funktionsweise kurz beschreiben. Zunächst werden die Zitate vorverarbeitet und dann ein so genanntes "ideales" Modell erstellt, das eine gute Glättung und minimale Knicke aufweist. Aber dieses Modell hat trotz dieser Vorteile einen großen Nachteil - es hinkt um eine ordentliche (10-12) Anzahl von Balken hinterher. Die nächste Aufgabe bestand darin, den Rückstand gegenüber dem "idealen" Modell auszugleichen. An der Lösung dieser Aufgabe wird noch gearbeitet. Aber es gibt Ergebnisse. In der Abbildung sehen Sie die vorhergesagten Werte des "idealen" Modells, wobei der gelbe Balken 5 Balken voraus ist und der rote Balken 7 Balken voraus. Ich kann mich nicht weiter vorwärts bewegen, nicht einmal um einen Balken, wenn ich Daten aus der Vergangenheit verwende; es gibt viele falsch-positive Ergebnisse und die Glattheit geht verloren. Das heißt, ich habe das Maximum aus der Geschichte herausgeholt. Meiner Meinung nach ist eine sehr kombinierte Mischung von Prädiktoren, angefangen bei den Volumina bis hin zu den Korrelationsbeziehungen zwischen einem gehandelten Instrument und Dutzenden von anderen, an der Bildung der nächsten Balken beteiligt. (Und ich möchte klarstellen, dass die Korrelationen sehr kurzfristig sind, ich habe keine mehr oder weniger langfristige Beziehung feststellen können).
Aufgrund all dieser Arbeit habe ich eine klare Meinung darüber, wie sich der Markt bewegt. Wir normalen Händler haben keine vollständigen Informationen über den Zustand des Marktes im Moment, diejenigen, die den Markt bewegen, werden wir ständig hinterherhinken. Es scheint mir jedoch möglich zu sein, sich der Null-Linie anzunähern, aber es erfordert solche Mittel und Kenntnisse, die von einem gewöhnlichen Händler praktisch nicht erfüllt werden können.
Interessant!!!!! Ihr Indikator glättet Kragen gut, aber die Linie selbst hat keine Prognose. Das heißt, es gilt der Grundsatz: Wo die Feige hingeht, da geht auch der Rauch hin. In der Regel reagieren solche TS empfindlich auf die Anzahl der Fehlsignale. Ich frage mich, wie Sie die Prognosewerte bekommen haben????
der Typ hat gerade beschlossen, seinen Schrott zu verkaufen .... eine Art Auto... heimlich... als ob er das Gespräch wirklich am Laufen halten will)... nun...
Tatsache ist, dass der Wechselkurs einer Währung wie des USD direkt von allen möglichen makroökonomischen Indikatoren abhängt : der Fed-Rate, dem BIP.... Es ist durchaus möglich, dass die von Ihnen festgestellten Musteränderungen mit Veränderungen der makroökonomischen Indikatoren zusammenhängen. Sie haben eine Periodizität von einem Monat ist sehr schnell. In der Regel ein Quartal oder eine Saison.
Ich habe einige weitere Experimente mit der Mustererkennung durchgeführt. Die Essenz des Modells ist die folgende: Nehmen Sie den Anstieg/Abfall des Preises während zehn Balken (Muster), finden Sie ähnliche Muster aus den vorangegangenen Wochen, schauen Sie, wie sich der Preis nach ähnlichen Mustern zuvor verhalten hat und handeln Sie entsprechend dieser Beobachtungen. Das Modell verfügt über eine Vielzahl von Optimierungsparametern, wie z. B. die Länge des Musters (in Balken), wie weit in der Historie nach ähnlichen Mustern gesucht werden soll, verschiedene Koeffizienten und so weiter.
Ich definiere "Ähnlichkeit" von Mustern durch den kartesischen Abstand, wie mytarmailS hier vorgeschlagen hat.
Wenn Sie einen kleinen Zeitraum trainieren, z. B. eine Woche, dann können Sie durch die Anpassung der Parameter des Modells die Gewinne innerhalb dieses Zeitraums steigern. Aber wie ich bereits geschrieben habe, wird dieses Modell Gewinne und Verluste nicht zufällig, sondern in regelmäßigen Abständen anhand neuer Daten generieren. Eine Woche Gewinn, eine Woche Verlust, ein paar Wochen nur ein langsames Absinken des Spreads. Und diese Zyklen der Rentabilität oder des starken Verlusts werden manchmal in der Zukunft, sogar Monate später, auftreten. Dies unterscheidet sich stark von herkömmlichen Modellen wie neuronka oder scaffold, die neue Daten gleichmäßig verarbeiten und langsam ausschöpfen. Was mir an diesem Modell gefällt, ist, dass es die verborgenen Zyklen des Devisenhandels aufzuzeigen scheint. Sie können sehen, wie sich die Kursreaktion auf dieselben Muster drastisch ändert. Anstelle von zufälligen Ergebnissen (wie bei der Neuronik) sehen wir eine zyklische (aber ungleichmäßige) Verschlechterung und Verbesserung der Ergebnisse. Ungewöhnlich.
Die neuen Experimente sind sogar noch rätselhafter, denn die Modellparameter können Daten von beliebiger Länge, z. B. für eine Woche oder einen Monat, rentabel machen. Aber egal, wie lange ein Trainingsintervall dauert, es wird keinen stabilen Gewinn bei neuen Daten geben. Wenn wir eine Woche Trainingsdaten nehmen, werden die Gewinn- und Verlustperioden ebenfalls eine Woche betragen, und wir können nicht wissen, ob die nächste Woche profitabel sein wird oder nicht. Wenn wir einen Monat für die Ausbildung verwenden, werden auch die Gewinn- und Verlustperioden Monate sein. Was für ein Schwachsinn :) Ich schätze, ich habe mich bei der Einstufung der aktuellen Art des Devisenmanagements geirrt, aber darum geht es nicht, es kann nicht davon abhängen, wie lange ich ein Datenintervall für das Training genommen habe. Man muss Sinn und Logik hinter sich lassen, um zu verstehen, wie es überhaupt funktioniert :)
Im Moment besteht die einzige Idee darin, die Anzahl der im Muster enthaltenen Takte zu erhöhen.
Wenn z. B. das "Head & Shoulders"-Muster im März profitabel war und im April Verluste machte, reicht das natürlich nicht aus, um eine Entscheidung zu treffen. Man sollte sich die Muster ansehen, die ihm vorausgegangen sind, und am Ende kann es passieren, dass man drei frühere Muster in der Geschichte finden und eine Entscheidung auf der Grundlage ihrer Kombinationen treffen muss.
Es könnte funktionieren.
Aber hier zeigt sich das Paradoxon: Das Occamsche Prinzip besagt, dass ich, wenn ich dem Modell beibringen kann, mit Mustern von zehn Balken gewinnbringend zu handeln, nicht hundert Balken verwenden sollte. Und meine Schlussfolgerungen legen nahe, dass ich das tun sollte.
Keine Schlussfolgerungen. Ich arbeite weiter mit Forex.
Interessant!!!!! Ihr Indikator glättet Kollisionen gut, aber die Linie selbst hat keine Vorhersagen. Das heißt, es gilt der Grundsatz: Wo die Feige hingeht, da geht auch der Rauch hin. In der Regel reagieren solche TS empfindlich auf die Anzahl der Fehlsignale. Ich frage mich, wie Sie die Prognosewerte bekommen haben????
Ja, die Glättung ist gut, aber die Phasenverzögerung ist auch nicht gering. Auch hier geht es in erster Linie darum, ein Maximum an Glätte und ein Minimum an Brüchen zu erreichen. Dann durch die Ausbildung des neuronalen Netzes und lineare Regression Ich versuche, dieses Modell schrittweise in Richtung Null bar halten Glätte (ich brauche Glätte vor allem für den algorithmischen Handel und minimale Anzahl von Pausen, um etwas zu "beißen" aus dem Markt haben, auch wenn ich die Phase für 7 Bars von 10-12 erholt)
Die vorhergesagten Werte (gelbe und rote Linien) werden durch Training eines neuronalen Netzes mit einer "idealen" Linie als Zielfunktion erhalten, und die Prädiktoren sind Polynome, die sich in Amplitude und Phase mit der Probe überschneiden. Aber das Training des "gelben" und des "roten" Modells ist ein wenig anders, sagen wir mal so, weil ich das "gelbe" Modell als Prädiktor für das Training des "roten" Modells verwendet habe. Ich habe es auf dem Ein-Minuten-Chart von AUDJPY trainiert, Beispiel 1500-2000 Bars. Die erhaltenen Modelle funktionieren in allen Zeitrahmen und auf die gesamte Geschichte trotz der erheblichen Amplitude Unterschied in Zitaten.
Viele Varianten der Marktprognose wurden hier vorgeschlagen, aber viele von ihnen konnten sich nicht für die Prädikate, die Zielfunktion und die Art des Trainings des neuronalen Netzes entscheiden. Mit diesem Beitrag wollte ich zeigen, wie ich dieses komplizierte Problem gelöst habe.
Gewinntabellen zu 'Muster vs. neuronales Netz'.
Beide Muster wurden trainiert, um den eurusd im Oktober 2016 auf der Plusseite zu handeln; konstantes Lot, keine Stops oder Takeaways; immer in einem Long- oder Short-Trade; Handel auf H1 zu Eröffnungskursen. Handel auf dem Chart - die letzten 5 Jahre, einschließlich eines Monats der Trainingsdaten.
Mit Lernmodellen ohne Querbewertung haben sie einfach den maximalen Gewinn aus dem Preis herausgepresst, den sie erzielen konnten.
Gibt es eine Stelle auf den Charts, an der der Server keine normalen Ticks anzeigt, gibt es dort eine Art Pflaume, dann ignorieren Sie diese Stelle.
Hier ist das Neuron. Das Zeitintervall, in dem es trainiert wurde, ist deutlich zu erkennen, es ist der einzige Ort mit stabilem Gewinn.
Und hier ist das Mustererkennungsmodell. Das Ergebnis ist negativ, aber immer noch besser als die Neuronik. Und es gab viele Zeiten, in denen es wochenlang profitabel war. Aber dann war es ein Reinfall.
Es ist cool, aber ich weiß noch nicht, was ich damit machen soll.