Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2622
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Das ist eine gute Idee, nur halte ich sie hier für wichtig:
- Um eine Menge Statistiken zu erstellen.
- Für eine Person, die eine Sache (ein System) handelt.
- Dass die Person objektiv bleibt und systematisch handelt.
In diesem Fall wird meines Erachtens ein guter Aufschlag erzielt, so dass es möglich ist, einen normalen Nutzen daraus zu ziehen.
Es ist besser, den Handelsverlauf bei der Börse anzufordern und zu analysieren))).
Was wäre, wenn man das, was gut und was schlecht ist, tauschen und ML geben würde?
Es ist besser, es mit beliebigen Daten zu simulieren und zu verstehen, dass es nur verlockend klingt
Wir sind uns in einem Punkt einig. Der NS lernt gerade aus dem Verlauf der Geschichte. Die Lernquote ist recht hoch. Der Nachteil ist, dass die Größe der Basis nicht ausreicht, um über ein Jahr hinweg Muster zu sammeln. Frühere Ergebnisse werden verwischt. Dies ist bei großen Zeitrahmen und geringer Handelsfrequenz während der Ausbildung möglich. Aber ein großer Zeitrahmen bedeutet auch einen größeren Drawdown - kein TS garantiert einen 100%igen Treffer. Eine der Aufgaben besteht darin, die Marktbewegungen so weit wie möglich zu nutzen. Beenden - auf dem Chart, der Expert Advisor im Arbeitsmodus mit periodischem Laden der Basis und im Strategy Tester, gleichzeitig verbessert der Expert Advisor im Trainingsmodus ständig die Basis. Was für ein Durcheinander wir hier haben...
Eine der Aufgaben besteht darin, die Marktbewegungen so weit wie möglich zu nutzen. Beenden Sie - auf dem Chart den Expert Advisor im Arbeitsmodus mit periodischem Hochladen der Basis, und im Tester gleichzeitig den Expert Advisor im Trainingsmodus, der ständig die Basis verbessert. Was für ein Durcheinander wir hier haben...
Ich habe ihn noch einmal gründlich gelesen. Im Grunde stimmt das alles, aber die Neuronik ist aus mehreren Gründen eine Sackgasse
Ganz genau. Ich stecke mit einem von ihnen fest. Die Idee ist, dass die Vorhersagegenauigkeit durch den Wahrscheinlichkeitsschwellenwert auf der Ausgabeschicht gefiltert wird, aber dann sinkt die Häufigkeit des Handelns sehr stark und die Reaktionsfähigkeit auf die Situation verschlechtert sich. Die Filterung auf versteckten Ebenen hat kaum Auswirkungen auf die Ergebnisse. Ich verwende feste, gleichmäßige Stopps und Aufnahmen, um beim Training objektiv zu sein. Im Arbeitsmodus wird der Stopp nach dem Breakeven gezogen, ab einem gewissen Abstand wird die Konvergenzschwelle auf 0 zurückgesetzt, um alle Bilder zu verarbeiten. Der Stoppwert ist ein Durchschnitt der Bewegungen zwischen 0 und 10, ..., 50 und 61 Takten. Dieser Wert entspricht in etwa dem optimierten Wert. Vielleicht sollte hier etwas anderes angewendet werden? Der Zickzackkurs hat das Bild nur noch verschlimmert. Auf welche Art von Deadlocks sind Sie gestoßen und welche Lösungen schlagen Sie vor?
Ganz genau. Ich stecke mit einem von ihnen fest. Die Idee ist, dass die Vorhersagegenauigkeit durch den Wahrscheinlichkeitsschwellenwert auf der Ausgabeschicht gefiltert wird, aber dann sinkt die Häufigkeit des Handelns sehr stark und die Reaktionsfähigkeit auf die Situation verschlechtert sich. Die Filterung auf versteckten Ebenen hat kaum Auswirkungen auf die Ergebnisse. Ich verwende feste, gleichmäßige Stopps und Aufnahmen, um beim Training objektiv zu sein. Im Arbeitsmodus wird der Stopp nach dem Breakeven gezogen, ab einem gewissen Abstand wird die Konvergenzschwelle auf 0 zurückgesetzt, um alle Bilder zu verarbeiten. Der Stoppwert ist ein Durchschnitt der Bewegungen zwischen 0 und 10, ..., 50 und 61 Takten. Dieser Wert entspricht in etwa dem optimierten Wert. Vielleicht sollte hier etwas anderes angewendet werden? Der Zickzackkurs hat das Bild nur noch verschlimmert. Welche Deadlocks sind Ihnen schon begegnet und welche Lösungen schlagen Sie vor?
kein Multilabel ist, eine andere Bedeutung. Schlechte Signale werden iterativ ausgeschlossen, diejenigen, die vom Hauptmodell gut vorhergesagt werden, bleiben auf dem allgemeinen Stapel, und das zweite Modell lernt, die schlechten von den guten zu trennen, den Handel des ersten zu verbieten oder zu erlauben
das 2. Modell vielleicht auch hier nicht benötigt wird? - Kreuzvalidierung und Rastersuche für die Modellauswahl ...(in Keras)
aber vielleicht wird gerade die Verwirrungsmatrix Ihre zweite Frage beantworten (Zweck des zweiten Modells Ihrer Idee)...
.. . oder
... Ich bezweifle nur, dass Sie das zweite Modell brauchen ... imho
Fester Stopp, Take, Schiebefenster, Tabellendaten bei der Eingabe, all das funktioniert nicht bei sehr instationären Daten
Letztendlich will der Händler mit dem Lärm Geld verdienen... Mögliche zyklische Schwankungen können den Anleger nur langfristig interessieren, - und NICHT ohne ein Verständnis für finanzielle Zusammenhänge, nicht für einfache Statistiken... Imho ist die Modellierung von Rauschen interessanter (für einen Händler), aber auch riskanter (für seinen Handel)... - das übliche Risiko-Nutzen-Verhältnis
p.s.
außer dass es eine echte Herausforderung ist, den Lärm (Arbeit) vom Lärm (Nicht-Arbeit) zu trennen(d. h. die Lärmbelästigung vom Lärm zutrennen)... Ich habe irgendwo einen Artikel gesehen, dass ich nach einem Signal/Rauschen>2 Verhältnis (für das Arbeitsrauschen) suchen sollte - es sieht aus wie ein gemeinsamer Oszillator, der auf die Trendkomponente des TS-Modells gewickelt ist... alles ist trivial (wie es Anfängern beigebracht wird - 1 Trendindikator, 1 Oszillator), - und innerhalb eines solchen gemeinsamen Bezugspunkts kann man beliebige Präferenzen für Informationen und Berechnungen setzen, denen ein Händler eher vertraut - gerade hier sehen wir ein Feld für Subjektivismus in TS ... Imho ... Und diese Trivialität sollte nur im TS-Modell digitalisiert werden, damit ein Roboter handeln kann, und nicht tagelang vor dem Terminal steht
Sie brauchen hier nicht einmal ein 2. Modell, oder? - Kreuzvalidierung und Rastersuche für die Modellauswahl ...
aber vielleicht wird gerade die Verwirrungsmatrix Ihre 2. Frage beantworten (den Zweck des 2. Modells Ihrer Idee)...
.. . oder
... Ich bezweifle nur, dass Sie das zweite Modell brauchen ... imho
ist keine Crosvalidierung erforderlich.
Ich wollte nicht auf Ihre Frage antworten - Sie können immer noch nicht lesen... (( - Ihre Fähigkeit, das, was Sie lesen, zu analysieren, wird von mir seit langem in Frage gestellt, oder besser gesagt, ihr Fehlen, ebenso wie Ihre Analyse Ihres Handels und dessen Automatisierung (Sie verwechseln nicht einmal Wörter, sondern bringen den Kontext durcheinander)
p.s.
Die Trendanalyse ist nichts ohne vorherige Abhängigkeitsanalyse... die Zeitreihenanalyse ist das letzte, was in der Statistik nach anderen Analysen gemacht wird... -- Sie können nicht sicher sein, dass Ihre Zeitreihen nicht-stationär sind, ohne nach Abhängigkeiten zu suchen... - nur schnippisch und schnippisch (wahrscheinlich denken Sie, dass Sie Spaß haben?) -- machen Sie sich nicht die Mühe, auf eine rhetorische Frage zu antworten