Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1786
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Der Artikel ist der Hammer, ich habe nichts verstanden, aber ich habe ihn mit offenem Mund gelesen ... Danke!
Ich habe sogar eine Idee, wenn viele Zufallsregeln immer noch zu einer gemeinsamen Struktur konvergieren, nur auf unterschiedliche Weise, dann können wir eine Analogie zum Random Forest Algorithmus ziehen, dessen Schöpfer eine Menge Tests durchgeführt haben und es stellte sich heraus, dass es keine Rolle spielt, in welcher Reihenfolge die Regeln gebildet oder aufgelöst werden, nur ein einfacher Zufall kann immer ähnliche Ergebnisse liefern ...
So denke ich, was, wenn wir nehmen, zum Beispiel, eine 5 min / Woche Chart und nehmen Sie es als ein bestimmtes großes Muster - "BP", und in ihm eine Probe mit verschiedenen Schiebe-Fenster (normalisiert zu skalieren, natürlich) erzeugen
Dann trainieren Sie einen Forest auf dieser Probe, d .h. Sie generieren eine Reihe von Zufallsregeln innerhalb des BP.
Dann skalieren Sie BP auf das Mustermastab und sagen BP anhand der zuvor erstellten internen Regeln voraus...
Berücksichtigen Sie die Fraktalität und prüfen Sie, ob diese Verschachtelung funktioniert...
Interessant...
Vertrauen Sie nicht auf Theorien, die auf Annahmen beruhen. Die Ähnlichkeit der Ergebnisse von einfachen Regeln und physikalischen Gesetzen ist kein Beweis, sondern eine Vermutung.
Sie können es versuchen, nur die Regeln sind für uns zufällig. In der Tat sind sie nicht zufällig. Es ist interessant, das Ergebnis zu sehen)))
Glauben Sie nicht an Theorien, die auf Annahmen beruhen. Die Ähnlichkeit der Ergebnisse einfacher Regeln und der Gesetze der Physik ist kein Beweis, sondern eine Annahme.
Es ist möglich, es zu versuchen, aber die Regeln sind für uns nur zufällig. In der Tat sind sie nicht zufällig. Es ist interessant, das Ergebnis zu sehen)))
Es hat nicht funktioniert(
Ich habe versucht, sie anhand von Analoga zu erkennen, aber auch das hat nicht funktioniert.
kein Erfolg(
Forrest lernt aus irgendeinem Grund nicht, ich habe es mit der analogen Erkennung versucht, aber auch hier kein Erfolg.
Bevor ich mit dem MO begann, verbrachte ich etwa ein halbes Jahr mit der Feinabstimmung des EA, testete ihn anhand der Historie und verbesserte seine Leistung, indem ich visuelle Muster fand, die zu Verlusten führten - mit anderen Worten, ich passte ihn manuell an die Historie an. Das war im Jahr 2017, an dessen Ende ich den EA bis etwa Februar 2018 betrieben habe.
Das Gesetz der Geizigkeit oder, wie ich damals beschloss, der Bastelei, ließ die Bilanz sofort ins Negative kippen, das Projekt wurde als Enttäuschung eingestuft und eingestellt.
Ende 2018 habe ich versucht, dieses Projekt noch einmal aufzugreifen und ein interessantes Ergebnis zum Jahresende zu sehen.
Wieder einmal begannen die Probleme, der EA wurde zurückgezogen, und nachdem ich die Ergebnisse im Tester für 2019 beobachtet hatte, war ich überzeugt, dass ich die richtige Entscheidung getroffen hatte, das Projekt aufzugeben.
Gestern beschloss ich, die alten Baumblattmodelle zu überprüfen und überprüfte EA, das zuletzt 2018 optimiert wurde, aber nicht wesentlich.
Ich konnte ehrlich gesagt meinen Augen nicht trauen - das Ergebnis ist sehr gut!
Und so entstehen Thesen und Fragen:
1. Warum war der mit dieser Methode erstellte Expert Advisor stabiler als der mit der MO-Methode erstellte EA?
2. Es gibt ungünstige Handelsperioden - 2019 war für Si ein reines Stagnationsjahr.
3. Sobald ich den EA in Betrieb nehme, wird er anfangen, Geld zu verlieren?
4. Anhand welcher Kriterien kann ich den für ein bestimmtes TS/MO-Modell am besten geeigneten globalen Handelszeitraum bestimmen?
5. Wie kann man ein Jahr ertragen, in dem man nahe Null dümpelt oder sogar Verluste macht, während man auf eine geeignete Handelsperiode wartet?
4. Anhand welcher Indikatoren lässt sich der globale Handelszeitraum bestimmen, der für ein bestimmtes TS/IO-Modell am besten geeignet ist?
5. Wie kann man ein Jahr des Dilettierens in der Nähe des Nullpunkts oder sogar des Absturzes ertragen, während man auf eine geeignete Handelsperiode wartet?
Schlüsselfrage. Es scheint, dass es keine gibt. Es ist eine einzige Entscheidung. Anheben der Stifte oder nicht. )))) Es wird darauf hingewiesen, dass die Indikatoren aus dem Durchschnitt der Geschichte und des Augenblicks stammen sollten. Und etwas von ZZ muss entstehen. Die Korrelationen sehen nicht gut aus. Es scheint so zu sein, aber sie sind rückständig und zu durchschnittlich. Wie auch immer, ich werde mich jetzt zurückziehen.
Es wäre gut, die Pirson-Koeffizienten bei allen tf-Extremen von ZZ, die Anzahl der Trends oder der minimalen/maximalen Extremwerte, die durchschnittliche Breite der Volatilität und die durchschnittliche Preisgeschwindigkeit zu untersuchen. Zu den Daten fällt mir im Moment nichts weiter ein als Inkremente.
Einige Leute hier wählen den einfachen Weg. Sie nehmen eine Menge einfacher TS und versuchen, sie optimal anzuwenden - durch einfaches Training mit dem besten Ergebnis.
Es gibt noch keinen Dienst, wir benutzen alle Geräte von 70 bis 20 Jahren))))
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Es empfiehlt sich, alle Pearson-Koeffizienten von tf für die ZZ-Extrema, die Anzahl der Trends oder die minimalen/maximalen Extrema, die durchschnittliche Breite der Volatilität und die durchschnittlichen Preisgeschwindigkeiten zu betrachten. Zu den Daten fällt mir im Moment nichts weiter ein als Inkremente.
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Etwas Ähnliches habe ich auch gemacht: Ich habe die ZZ-Segmente nach Länge in 3 Gruppen aufgeteilt. Ja, das ist ein guter Indikator für den Erfolg meines TS, aber er kann nur für die Vergangenheit verwendet werden, aber was man mit der Gegenwart macht, ist ein Rätsel.
Ich habe etwas Ähnliches gemacht, ich habe die ZZ-Segmente nach Länge in 3 Gruppen eingeteilt, und ja - es ist ein guter Indikator für den Erfolg meines TS, aber man kann nur die Vergangenheit auf diese Weise definieren, und was man mit der Gegenwart macht, ist das Geheimnis.
3 ist nicht genug. Und irgendwie müssen wir die Logik aller TF-Daten verstehen/definieren. Es ist gut, wenn alle Indikatoren auf der Geschichte bestimmt werden und wir sie als ein Kriterium für die Entscheidungsfindung verwenden, dann, wenn neue Daten die Geschichte wiederholt, dann ist alles gut, wenn nicht - das ist neue Daten. Wenn die neuen Daten mehr als 30 % betragen, liegt ein Fehler in den Daten vor. Es ist einfach nicht genug oder es ist nicht sinnvoll. Oder es handelt sich um eine Apotheose und es gibt keinen Zusammenhang.
Die Inkremente müssen gemessen und mit den Daten verglichen werden)))) Abgesehen von Inkrementen möchte ich noch etwas anderes. Aber alles, was erfunden werden kann, ist ein Derivat von Inkrementen. Das Volumen bleibt sicherlich bestehen, aber ich weiß nicht, wie man es aus diesem Blickwinkel betrachten kann.
3 ist nicht genug. Und irgendwie müssen wir die Logik aller TF-Daten verstehen/definieren. Wenn alle Indikatoren in der Geschichte definiert sind und wir sie als Entscheidungskriterium verwenden, dann ist alles gut, wenn die neuen Daten die Geschichte wiederholen, und wenn nicht, dann sind es neue Daten. Wenn die neuen Daten mehr als 30 % betragen, liegt ein Fehler in den Daten vor. Es ist einfach nicht genug oder es ist nicht sinnvoll. Oder es handelt sich um eine Apotheose und es gibt keinen Zusammenhang.
Die Inkremente müssen gemessen und mit den Daten verglichen werden)))) Abgesehen von Inkrementen möchte ich noch etwas anderes. Aber alles, was erfunden wird, ist eine Ableitung aus den Inkrementen. Natürlich habe ich immer noch das Volumen, aber ich weiß nicht, wie ich es betrachten soll.
Ich verwende die Inkremente nicht in nackter Form, sondern nur relativ normierte Werte.
Es macht keinen Sinn, Prädiktoren für die Modellleistung und Prädiktoren für die Bestimmung der Vorteilhaftigkeit eines bestimmten Modells zu vermischen. Meines Erachtens sollte ein Modell die Begünstigung bestimmen und das andere die TK selbst. Dann bleibt noch die Frage nach dem Aufschlag für das Training solch günstiger Bedingungen, und dafür müssen wir die Schwelle definieren, ab der der TS effektiv funktioniert. Dabei kann es sich um einige Indizes handeln, z. B. Fehlersaldo und Gewinnwachstum oder andere metrische Indikatoren. Und entsprechend sollte die Einstufung für eine Woche oder zumindest für einen Tag festgelegt werden.
aber das ist nur eine Art, die Vergangenheit zu definieren, und was man mit der Gegenwart macht, ist das Geheimnis.
Das ist kein Geheimnis.
1) Es ist notwendig, günstige Perioden für TS und ungünstige Perioden zu bestimmen, d.h. das Ziel "Y" in der üblichen binären Form zu erstellen Y = 0000111100000
2) Erstellen Sie Variablen, die "Marktmerkmale" widerspiegeln. , fair und unvoreingenommen. DSP, insbesondere die Spektralanalyse, wird hier helfen.
Aus der DSP wissen wir, dass ein Signal beliebiger Komplexität durch die Summe von Sinuswellen beschrieben werden kann. Eine Sinuswelle hat nur drei Parameter - Amplitude, Frequenz und Phase; diese Summe von Sinuswellen bzw. ihre Parameter können als Marktcharakteristik betrachtet werden, und sie werden objektiv sein.
Wenn es für Sie schwierig ist, können Sie die Daten für mich vorbereiten, den Preis und "Y" für die Klassifizierung und ich werde einen Code erstellen und prüfen, ob es möglich ist, eine günstige Bedingung für den Handel zu erkennen oder nicht, da dieses Thema auch für mich interessant ist
Aber wie zählt man Y? Nur durch den Gewinn ist wahrscheinlich nicht die beste Option, der Einstiegspunkt ist wichtig ... Schließlich wird der Gewinn von einem guten Einstiegspunkt und nicht von der Spanne zwischen Einstieg und Ausstieg erzielt.
Es stellt sich also heraus, dass wir zu diesem Zeitpunkt nur den Einstiegspunkt des Systems und die Marktparameter benötigen ...
Es stellt sich heraus, dass AMO ein Einstiegssignal von TS erhält und entscheidet, ob es eine Position eröffnet oder nicht
Es ist beängstigend, darüber nachzudenken, aber das ist es, was unser Micha ständig im Trend liegt))