Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 327

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Maxim Dmitrievsky:

Wird es später möglich sein, eine Verbindung mit mt-check SciLab herzustellen?

Das ist es, was ich tue. Die DLL muss natürlich noch geschrieben werden.

Übrigens sind die GUI und die Syntax von SciLab sehr ähnlich zu R.

Jetzt schaue ich mir die R Neuro-Pakete und ihre Beschreibungen an. Imho ist alles viel komplizierter und weniger transparent als in SciLab. In SciLab, das ich erst gestern gestartet habe, kann ich bereits ein Neuron erstellen, wenn ich ein Trainingsfeld habe.

In den Instanzen gibt es eine Vorhersage des Sinus um 3 Schritte voraus.

Es ist elementar. Der ganze Code ist bereits trainiert:

x = 0:0.02:20;
P = sin(x);
T = 2.*sin(x - 0.2);
plot(x,P,x,T);

// Create and train a network to preduct T from P
Delay = 3;
[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T,0.2,1,Delay);
figure(); plot(T); plot(y,'r');

w und b sind Parameter des trainierten Neurons.

 
Maxim Dmitrievsky:

Haben Sie einen guten Artikel über R und wie man einfache neuronale Netze trainiert, mit Beispielen?

Atacha hat ein Neuron für Renat, aber man kann es auch als einfaches Beispiel verwenden.

Es gibt einen guten Artikel von SanSanych Fomenko -https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Dort zeigt er, wie man eine der grafischen Benutzeroberflächen für R verwendet, mit der man Daten verarbeiten und verschiedene Modelle trainieren kann. Nach allen Operationen auf der Registerkarte Log können Sie den entsprechenden Code sehen und ihn dann selbst ändern und ausführen, um das Programmieren in R zu lernen.


Ich habe die eurusd und gbpusd m30 bar Geschichte von mt5 mit seiner neuen Funktion des Exportierens bar Geschichte zu csv.

Dann trainiert R das Neuron, seine Gewichte werden in der Datei gespeichert und diese Gewichte sollten in mql5 Expert Advisor eingefügt werden. Ich trainierte Neuronics im Januar 2017, es wird nicht gut in anderen Perioden handeln.
EA kann auf eurusd oder gbpusd ausgeführt werden.
Der Handel mit eurusd und gbpusd gleichermaßen gut ist mittelmäßig mit Neuronen, wahrscheinlich braucht mehr Neuronen. Darüber hinaus gibt es ein weiteres Array von Gewichten in mql Code kommentiert, sie wurden nur für eurusd trainiert, bzw., der Gewinn mit diesen Gewichten wird in der Regel kosmischen sein.


Handel bei der Ausbildung von Neuronen nur auf Eurusd. Ich habe es für 3 Monate studiert, nur einer von ihnen wurde verwendet, in der Mitte, es zeigt deutlich, dass der Gewinn steigt.


Случайные леса предсказывают тренды
Случайные леса предсказывают тренды
  • 2014.09.29
  • СанСаныч Фоменко
  • www.mql5.com
В статье описано использование пакета Rattle для автоматического поиска паттернов, способных предсказывать "лонги" и "шорты" для валютных пар рынка Форекс. Статья будет полезна как новичкам, так и опытным трейдерам.
Dateien:
nnet_example.zip  1926 kb
 
Yuriy Asaulenko:

Das ist es, was ich tue. Die DLL muss natürlich noch geschrieben werden.

Übrigens sind die GUI und die Syntax von SciLab sehr ähnlich zu R.

Jetzt schaue ich mir die R Neuro-Pakete und ihre Beschreibungen an. Imho ist alles viel komplizierter und weniger transparent als in SciLab. In SciLab, das ich erst gestern gestartet habe, kann ich bereits ein Neuron erstellen, wenn ich ein Trainingsfeld habe.

In den Instanzen gibt es eine Vorhersage des Sinus um 3 Schritte voraus.

Es ist elementar. Der ganze Code ist bereits trainiert:

w und b sind Parameter des trainierten Neurons.

Ja, cool... ich habe bereits R, aber... habe nur ein wenig damit gearbeitet, wenn Sylab für einige spezifische Aufgaben besser ist, dann ist es vielleicht möglich, es zu verwenden... aber ich habe sie noch nicht...

Wenn Sie zum Thema Zeitreihenvorhersage zurückkehren - endlich sind Sie am Ende des Videos angelangt, und was denken Sie... Sie begannen mit der Regressionsanalyse, gingen dann zu komplizierten Modellen wie Arima und Garch über und schlossen mit dem Slogan: Scheiß auf diese Modelle, die Regressionsanalyse ist besser :)) Übrigens war es ein sehr kompetenter Vortrag, der zumindest für mich sehr viel geklärt hat. Ich habe auch das Wesen der Arithmetik und des Mülls begriffen und eine Bestätigung meiner intuitiven Ideen gefunden.

"Dahinter steckt keine Wissenschaft, schließlich sind wir zu der Einsicht gelangt, dass für die Regressionsmethoden keine Wissenschaft erforderlich ist.


 
Dr. Trader:

Atacha hat ein Neuron für Renat, aber man kann es auch als einfaches Beispiel verwenden.

Es gibt einen guten Artikel von SanSanych Fomenko unterhttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Es wird gezeigt, wie man eine der grafischen Benutzeroberflächen für R verwendet, mit der man Daten verarbeiten und verschiedene Modelle trainieren kann. Nach allen Operationen können Sie auf der Registerkarte Log den entsprechenden Code sehen und ihn dann selbst ändern und ausführen, um das Programmieren in R zu lernen.


Ich habe die eurusd und gbpusd m30 bar Geschichte von mt5 mit seiner neuen Funktion des Exportierens bar Geschichte zu csv.

Dann trainiert R das Neuron, seine Gewichte werden in der Datei gespeichert und diese Gewichte sollten in mql5 Expert Advisor eingefügt werden. Ich trainierte Neuronics im Januar 2017, es wird nicht gut in anderen Perioden handeln.
EA kann auf eurusd oder gbpusd ausgeführt werden.
Der Handel mit eurusd und gbpusd gleichermaßen gut ist mittelmäßig mit Neuronen, wahrscheinlich braucht mehr Neuronen. Im mql-Code wurde das andere Array von Gewichten auskommentiert, es wurde nur für eurusd trainiert, so dass der Gewinn mit diesen Gewichten kosmischer sein wird.


Handel bei der Ausbildung von Neuronen nur auf Eurusd. 3 Monate, davon wurde nur einer trainiert, in der Mitte, da sieht man deutlich, wie der Gewinn ansteigt.



Cool, danke :) Mein Modell ist jedoch jetzt in Tests besser ... aber es wurde noch nicht unter Kampfbedingungen getestet.

Übrigens, ich habe diesen Artikel von SanSanych gelesen, sogar angefangen, etwas zu tun, aber dann aufgegeben, keine Zeit

 
Maxim Dmitrievsky:

Ja, cool... ich habe allerdings schon R... habe nur ein wenig damit gearbeitet, wenn es für bestimmte Aufgaben besser ist, dann kann ich es vielleicht benutzen... aber ich habe sie noch nicht...

Wenn Sie zum Thema Zeitreihenvorhersage zurückkehren - endlich sind Sie am Ende des Videos angelangt, und was denken Sie... Sie begannen mit der Regressionsanalyse, gingen dann zu komplizierten Modellen wie Arima und Garch über und schlossen mit dem Slogan: Scheiß auf diese Modelle, die Regressionsanalyse ist besser :)) Übrigens war es ein sehr kompetenter Vortrag, der zumindest für mich sehr viel geklärt hat. Ich habe auch die Essenz von Arima und Garcia erfahren und einige meiner intuitiven Ideen bestätigt gefunden.

Ich weiß nicht, wo (und in was?) Sie die Spezifität in SciLab gesehen haben? Es ist ein ganz normales Netz. Übrigens gibt es Dutzende von verschiedenen Netzwerken für unterschiedliche Aufgaben. Ein Beispiel ist die Vorhersage. Es gibt auch Klassifizierungsnetze.

Regression ist natürlich toll. Wenn Sie jedoch mit Regression handeln, muss jede Minute ein neues Modell erstellt werden. Wie in der Vorlesung gesagt wird, ist der Fehler umso größer, je länger das Prognoseintervall ist, und bei längeren Intervallen fällt die Prognose zusammen mit dem Modell auseinander. Mit den in der Vorlesung beschriebenen Methoden ist ein Wiederaufbau in Echtzeit nicht möglich.

 
Yuriy Asaulenko:

Ich weiß nicht, wo (und worin?) Sie in SciLab eine Besonderheit sehen? Ein gewöhnliches Netzwerk. Übrigens gibt es Dutzende von verschiedenen Netzwerken für unterschiedliche Aufgaben. Ein Beispiel ist eine Vorhersage. Es gibt Klassifizierungsnetze.

Regression ist natürlich toll. Wenn Sie jedoch mit Regression handeln, müssen Sie jede Minute ein neues Modell erstellen. Je länger das Vorhersageintervall ist, desto größer ist der Fehler, und bei längeren Intervallen wird die Vorhersage zusammen mit dem Modell in sich zusammenfallen. Mit den in der Vorlesung beschriebenen Methoden ist ein Wiederaufbau in Echtzeit nicht möglich.


Nicht die Einzelheiten, sondern dass einige Dinge dort bequemer und schneller zu erledigen sind als in R, wie Sie schrieben
 
Maxim Dmitrievsky:

Nicht spezifisch, sondern dass einige Dinge dort einfacher und schneller zu erledigen sind als in R, wie Sie schrieben

Ja, das ist viel bequemer und schneller zu realisieren. Aber ich verstehe nicht, was mit"wenn ssilab für bestimmte Aufgaben besser ist,..." gemeint ist. ". Neuronka und Afrika neuronka, und die Frage ist nur, wo es einfacher, schneller und kostengünstiger ist, Ergebnisse zu erzielen.

Zy. Ich habe Beispiele gesehen, in denen Neuronics Ihnen das Einmaleins beigebracht hat. Angenommen, er hat 7 x 7, dann ergibt das 48,7 oder so. Ich habe gesehen, wie ein Neuron das Einmaleins lernt, zum Beispiel 7 x 7.

 
Yuriy Asaulenko:

Ja, das ist viel bequemer und schneller zu realisieren. Aber ich verstehe nicht, was es bedeutet -"wenn ssilab besser für einige spezifische Aufgaben ist,... ". Neuronics und African Neuronics, und die Frage ist nur, wo es einfacher, schneller und kostengünstiger ist, Ergebnisse zu erzielen.

Zy. Ich habe Beispiele gesehen, in denen Neuronics Ihnen das Einmaleins beigebracht hat. Angenommen, er hat 7 x 7, dann ergibt das 48,7 oder so. Ich habe auch einen Fall gesehen, in dem ein Neuron das Einmaleins gelernt hat.


Es ist also bequemer, NS zu lernen, aber in R gibt es zum Beispiel einen Dataminer und es gibt bereits eine Möglichkeit, ihn mit MT zu kombinieren
 
Maxim Dmitrievsky:

Ich meine, es ist bequemer für den NS-Unterricht, aber in R gibt es einen Dataminer und es gibt bereits eine Möglichkeit, ihn mit MT zu kombinieren

Data Mining in SciLab ist ebenfalls vorhanden, einschließlich Optimierung und Genetik. Ja, es gibt keine DLL, sie muss geschrieben werden. Aber es gibt eine C/C++-API, und es ist kein Problem, eine Verbindung herzustellen, aber es wird natürlich einige Zeit dauern. Allerdings habe ich Fähigkeiten, DLL zu schreiben, aber keine Fähigkeiten, mit neuronalen Netzen zu arbeiten, und ich glaube nicht, dass alles sofort und von selbst erledigt werden wird.

Ich habe zwar sowohl R als auch SciLab auf meinem Computer und arbeite mit beiden, aber R wird viel seltener benutzt - R ist für sein Fachgebiet besser geeignet - The R Project for Statistical Computing.

 
Maxim Dmitrievsky:

D.h. es ist bequemer, um NS zu lernen, aber in R, sagen wir, gibt es einen Dataminer und es gibt bereits eine Möglichkeit, ihn mit MT zu kombinieren

Warum hacken Sie auf den Netzen herum? Sie funktionieren nicht und das war's, es ist nur eine Modeerscheinung aus einer vergangenen Ära, wahrscheinlich das erste Paket für maschinelles Lernen, das verfügbar war.

Es gibt noch weitere vielversprechende Ansätze: Zufallswälder, eine Vielzahl von Ada. Und im Allgemeinen das Caret-Shell-Paket, das ein paar hundert Pakete enthält, darunter auch Meshes, zwischen denen man automatisch wählen kann.


PS.

Seriöse Maschen, die wahrscheinlich hier und hier funktionieren. Der Autor ist im Forum, hackt auf den Handel ein, verlinkt auf MT4/5 Terminals ...


PSPS

Wie kann man R ernsthaft mit Skylab vergleichen? Eine Art rustikales Paket, nicht in irgendwelchen Rankings...


PSPSPS

Und dabei geht es gar nicht um Modelle, sondern um Datamining. Wenn Sie die Prädiktoren finden, die sich auf die Zielvariable beziehen, sind Sie auf der sicheren Seite.

Alles andere sind Gedankenspiele.

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