Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 319
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Gewinntabellen zu 'Muster vs. neuronales Netz'.
Beide Muster wurden trainiert, um den eurusd im Oktober 2016 im Plus zu handeln; konstantes Lot, keine Stopps oder Takeaways; immer in einem Long- oder Short-Trade; Handel auf H1-Eröffnungskurse. 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 es ist nicht klar, was man damit machen soll.
Ich kenne die Antwort. Ich bin im Moment nicht zu Hause. Ich werde später an meinem Computer sitzen und meine Gedanken dazu mit Ihnen teilen.
Hier sind noch ein paar weitere Grafiken.
1) Neuron kann nicht ohne Kreuzvalidierung trainiert werden, es trainiert mit einer 100%igen Garantie nach.
Ich nahm dieselben Daten und teilte sie in zwei Teile für Training und Kreuzvalidierung. Aus dem Diagramm können Sie ersehen, dass die Gewinne aus den Trainingsdaten jetzt nicht mehr so dramatisch ansteigen, da das Modelltraining gestoppt wurde, sobald sich das Ergebnis der Kreuzvalidierung verschlechterte. Es hatte keine Zeit, sich alle Trainingsbeispiele einzuprägen, und sollte nun theoretisch eher nach Logik als nach Gedächtnis handeln.
Aber das Gesamtergebnis wurde dadurch nicht wirklich beeinflusst, die Gesamtverluste über 5 Jahre sind nur 80 Euro weniger (~10% der Gesamtverluste).
2) Mustermodell. Da das Trainieren des Modells auf der Basis von 1 Monat Daten eine sehr unregelmäßige Sinuskurve mit einer Periode von etwa 2 Monaten (aber nicht genau) ergibt, lohnt es sich, das Modell auf der Basis von zwei Monaten statt einem zu trainieren.
Ich möchte, dass es danach ein Gral wird. Aber es erscheint unlogisch und unverständlich - jahrelange Gewinn- und Verlustintervalle, manchmal mit abruptem Wechsel von einem zum anderen. Irgendjemand hat Anfang 2013 einen Schalter umgelegt - und die spezifischen Muster, die das Modell verwendet, wurden aktiviert, obwohl das Modell bei seiner Erstellung überhaupt keinen Zugang zu Preisen vor August 2016 hatte. Und dann, im Jahr 2017, legte jemand den Schalter wieder um - und diese Muster begannen dramatisch abzufließen.
Wenn Sie das Modell in verschiedenen Monaten und mit unterschiedlich langen Intervallen trainieren, erhalten Sie jedes Mal erstaunliche und einzigartige Ergebnisse. Manchmal sind sie profitabel, aber wir wissen nie, wie lange die Muster andauern und ob sie eines Tages scheitern werden. Der Devisenmarkt ist keine konstante Zufälligkeit, sondern ein aggressives Umfeld, das sich manchmal entgegen den festgelegten Regeln verhält, nur um mehr Menschen auszunehmen.
Hier noch ein paar weitere Diagramme.
1) Neuronka kann nicht ohne Kreuzvalidierung trainiert werden, es wird mit einer 100%igen Garantie neu trainiert.
Ich nahm dieselben Daten und teilte sie in 2 Teile für Training und Kreuzvalidierung. Aus dem Diagramm können Sie ersehen, dass die Gewinne aus den Trainingsdaten jetzt nicht mehr so schnell steigen, da das Modelltraining gestoppt wurde, sobald sich das Ergebnis der Kreuzvalidierung verschlechterte. Es hatte keine Zeit, sich alle Trainingsbeispiele einzuprägen, und sollte nun theoretisch eher nach Logik als nach Gedächtnis handeln.
Aber das Gesamtergebnis wurde dadurch nicht wirklich beeinflusst, die Gesamtverluste über 5 Jahre sind nur 80 Euro weniger (~10% der Gesamtverluste).
2) Mustermodell. Da das Trainieren des Modells auf der Basis von 1 Monat Daten eine sehr unregelmäßige Sinuskurve mit einer Periode von etwa 2 Monaten (aber nicht genau) ergibt, lohnt es sich, das Modell auf der Basis von zwei Monaten statt einem zu trainieren.
Ich möchte, dass es danach ein Gral wird. Aber es erscheint unlogisch und unverständlich - jahrelange Gewinn- und Verlustintervalle, manchmal mit abruptem Wechsel von einem zum anderen. Irgendjemand hat Anfang 2013 einen Schalter umgelegt - und die spezifischen Muster, die das Modell verwendet, wurden aktiviert, obwohl das Modell bei seiner Erstellung überhaupt keinen Zugang zu Preisen vor August 2016 hatte. Und dann, im Jahr 2017, legte jemand den Schalter wieder um - und diese Muster begannen dramatisch abzufließen.
Wenn Sie das Modell in verschiedenen Monaten und mit unterschiedlich langen Intervallen trainieren, erhalten Sie jedes Mal erstaunliche und einzigartige Ergebnisse. Manchmal sind sie profitabel, aber wir wissen nie, wie lange die Muster andauern und ob sie eines Tages scheitern werden. Forex ist keine konstante Zufälligkeit, es ist ein aggressives Umfeld, das sich manchmal gegen die etablierten Regeln verhält, nur um mehr Leute auszunehmen.
Ja, ja, nur mein TS hat auch Höhen und Tiefen. Im Allgemeinen ist es ein Verlierer, aber es gibt Zeiten, wenn es nimmt und es gibt einen Gedanken auf, dass später...... ein bisschen...
Versuchen Sie, Neuronka zu spiegeln. Was bekommen Sie? Wird es wählen können?
Versuchen Sie, Neuronka zu spiegeln. Was wird sie tun? Wird es sich einwählen?
Nein, noch schlimmer.
Ich wollte einen langen Beitrag über eqvity schreiben und zeigen, wie meine NS der Optimierer Reshetova Lecks, aber sie hat nicht, so entschuldigen Sie mich. Die Linien zeigen den Bereich der Optimierung, die Arbeit vom ersten Januar bis zum heutigen Tag.
Ich habe schon vor langer Zeit festgestellt, dass es ausreicht, das Gleichgewicht des TS zu bestimmen, und wir können es eingeben, vorzugsweise mit einem Drawdown. Mit anderen Worten: Angenommen, 10 TS sind in Betrieb, aber wir müssen denjenigen auswählen, der sich zu füllen beginnt. In der Regel mache ich es mit Unterstützungs- und Widerstandslinien, ja ja, Sie haben Recht mit der Bilanzkurve.
Aber hier ist die Sache. Hmm, ich weiß gar nicht, wie ich es ausdrücken soll. Die Sache ist die, dass wir dazu neigen, das Bilanzwachstum zu optimieren.
Wie wäre es, wenn wir den Optimierer so einstellen, dass er nach dem Beginn des Gleichgewichtswachstums wie folgt sucht.
Schließlich ist ein gutes Optimierungsergebnis genau der Typ, nach dem das Aktienwachstum eingesetzt hat.
Also los geht's!!! carabouts bros help me I'll be happy together. Die Sache ist, dass sequenta hat zwei natroek Parameter, die erste variiert von 4 bis 10, die zweite etwa gleich. Als Ergebnis haben wir etwa 36 Kombinationen oder Optionen, und unter Berücksichtigung der Tatsache, dass der zweite Parameter nicht kleiner als der erste sein kann, ist sogar noch weniger. Also !!!! Wer könnte den Optimierer (vorzugsweise MT4) dazu bringen, solche Parameter zu finden, die das Eigenkapital wie folgt zurückgeben würden?
D.h. der Beginn des Satzes. Es kann mehrere Optionen in einem Optimierungsbereich geben, und wir sollten diejenige im Auge behalten, die die beste ist. Sie lautet in etwa so!!!!! Was halten Sie davon?
Parameter, bei denen das Eigenkapital wie folgt aussehen wird
Das ist so gegen alle Regeln und Logik, dass es sogar funktionieren könnte.
Wir müssen dem Expert Advisor einen weiteren Parameter hinzufügen, nämlich den Stichtag.
Wenn der Expert Advisor von Januar bis Ende März optimiert wird, kann das Breaking Date auf Anfang März gesetzt werden. Wenn Sie dann während des Tests eine Handelsentscheidung treffen, sollten Sie in die entgegengesetzte Richtung handeln, wenn das Breakpoint-Datum noch nicht erreicht wurde. Infolgedessen wird die Aktienkurve nach der Optimierung stabil nach oben gehen, aber wir wissen, dass der erste Teil tatsächlich verschmelzen würde.
Sie könnten auch einen zweiten optionalen Parameter vom Typ int hinzufügen, der das Datum des Bruchs verschieben würde. Es ist nicht im Voraus bekannt, zu welchem Zeitpunkt alles in die Höhe gehen soll. Und wir können sie mit Hilfe der Genetik zusammen mit anderen EA-Parametern optimieren.
Der Punkt ist, dass wir nicht über NS sprechen, sondern über Sequent, also schauen Sie sich dessen Eigenkapital mit verschiedenen Eingabewerten bei gleicher Arbeitsdauer an. Ich habe sie nicht optimiert, sondern bin sie nur von Hand durchgegangen.
5-5
6-6
7-7
Dieser Fall ist noch interessanter mit 4-8, gleicher Zeitraum. Und es funktioniert mit einem Stop-Loss von 300 Pips.
Dies gilt vom 1. Januar bis heute. Ich gestehe, dass ich den letzten Bildschirm mit dem Optimierer ausgewählt habe, nun, es gibt nur 49 Durchgänge im Optimierer. Ich muss also lernen, die notwendigen Parameter nicht aus der dimensionslosen Menge, sondern aus der endlichen Menge mit einer so geringen Anzahl von Varianten richtig auszuwählen. So..........