Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 987
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Als Aperitif.
Ein Lauf desselben Expert Advisors mit denselben Einstellungen wie oben, aber mit einem längeren Zeitintervall.
Das ist der ganze Wert all dieser schönen Bilder.
Das Bild soll die Idee belegen, deren Bedeutung sich NUR auf das zukünftige Verhalten des Expert Advisors bezieht.
Sanych, zieh keine voreiligen Schlüsse, du hast etwas verdorben.
Die Anzahl der Transaktionen im längeren Testzeitraum war geringer
Deshalb benutze ich meinen Tester und nicht den von MT - aus irgendeinem Grund enthält er eine Menge Griffe. Wenigstens wissen Sie bei Ihrem Prüfgerät genau, was es tut und wie es es tut. Ja, und Informationen aus dem Test kann viel mehr und jeder, und einfacher zu bekommen.
Ich denke, es ist nicht sehr gut, solche Dinge auf MT-Forum zu schreiben, wenn man bedenkt, dass der Backtester in MT ist eines der wichtigsten Probleme, die Menschen zu mql und das gesamte Terminal zu fixieren, darüber hinaus ist Ihr Tester nicht korrekt.
Sanych, zieh keine voreiligen Schlüsse, du hast etwas vermasselt.
Die Anzahl der Geschäfte über einen längeren Zeitraum ist geringer
Ich habe es noch zweimal durchgeführt: Das Diagramm ist ähnlich, aber die Zahlen sind ein wenig anders.
Ich habe es noch zwei Mal wiederholt: Das Diagramm ist ähnlich, aber die Zahlen sind leicht unterschiedlich.
Schlussfolgerung
Eine willkürliche Kauf- oder Verkaufsentscheidung führt nicht zu einem stabilen Gewinn.
Ich habe ein Problem mit der Klassifizierung gefunden:
Wenn z. B. 2 Spalten = 0 sind, führt der Versuch, eine Softmax aus ihnen zu bilden, zu Zufallsklassen:
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
Es ist in R.
Ich bin zufällig darauf gestoßen, als sich herausstellte, dass die Vorhersageergebnisse alle = 0 sind.
Besser ist es, dies zu tun (falls die 1. Spalte "Erwartung" bedeutet und nicht den Handelsbefehl)
max.col(m,ties.method = "first") # standardmäßig ties.method = "random"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>
Noch besser ist es, wenn die Klassen gleichwertig sind, dann verweigern Sie die Einstufung. Und für alle Fälle ist es besser, Zeile für Zeile zu machen.
Ich habe ein Problem mit der Klassifizierung gefunden:
Wenn z. B. 2 Spalten = 0 sind, führt der Versuch, eine Softmax aus ihnen zu erstellen, zu zufälligen Klassen:
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
[54] 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1
Es ist in R.
Ich bin zufällig darauf gestoßen, als sich herausstellte, dass die Vorhersageergebnisse alle = 0 sind.
Besser ist es, dies zu tun (falls die 1. Spalte "Erwartung" bedeutet und nicht den Handelsbefehl)
max.col(m,ties.method = "first") # standardmäßig ties.method = "random"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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Noch besser ist es, wenn die Klassen gleichwertig sind, dann verweigern Sie die Einstufung. Und für alle Fälle ist es besser, Zeile für Zeile zu machen.
Nachmittag
Das Problem tritt möglicherweise nicht auf, wenn die Daten korrekt aufbereitet sind. Wann und bei welchen Berechnungen sind Sie auf dieses Problem gestoßen? Das frage ich mich. Oder ist es ein künstlich geschaffener Zustand?
Viel Glück!
Nachmittag
Das Problem kann nicht auftreten, wenn die Daten korrekt aufbereitet sind. Wann und mit welchen Berechnungen sind Sie auf dieses Problem gestoßen? Das frage ich mich. Oder ist es ein künstlich geschaffener Zustand?
Viel Glück!
Wie SanSanych sagte: Müll rein = Müll raus. Es wurden Nullen hinzugefügt, die dann wieder gestrichen wurden.
Nun, ich habe für mich selbst eine Anpassung vorgenommen, damit Nullen Nullen bleiben, für ähnliche Fälle in der Zukunft.
Die Prädiktoren sind unterschiedlich, so dass ich feststellte, dass NS nichts lernte und alle Nullen am Ausgang ausgab. Und die Vorhersagen aufgrund des Zufalls während der Umwandlung erwiesen sich als ungleich Null.
Wie SanSanych sagte: Müll rein = Müll raus. Es wurden Nullen hinzugefügt, die dann wieder gestrichen wurden.
Nun, ich habe für mich selbst eine Korrektur vorgenommen, damit Nullen Nullen bleiben, für ähnliche Fälle in der Zukunft.
Ich verstehe. Viel Glück!
Fragen eines Neuankömmlings. Bitte beraten Sie mich, wie ich maschinelles Lernen anwenden kann. Ein Händler hat zum Beispiel ein Muster auf dem Markt entdeckt. Angenommen, es handelt sich um ein GP-Muster (Kopf und Schultern). Optionen:
Fragen eines Neuankömmlings. Bitte beraten Sie mich, wie ich maschinelles Lernen anwenden kann. Ein Händler hat zum Beispiel ein Muster auf dem Markt entdeckt. Angenommen, es handelt sich um ein GP-Muster (Kopf und Schultern). Optionen:
Das maschinelle Lernen basiert auf Zeichen (Mustern/Merkmalen), die das Ereignis kennzeichnen. Dementsprechend müssen Sie angeben, was Sie sich ansehen sollen, und der MO-Algorithmus wird versuchen, einige Muster in dem, was angezeigt wird, zu finden und die Verhaltensregeln auszuarbeiten. Daraus ergeben sich alle Antworten auf alle anderen Fragen. Je mehr Beobachtungen, desto genauer werden die Regeln für einen längeren Zeitraum sein.