Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3228

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СанСаныч Фоменко #:

Wozu dienen diese Diagramme?

Sie zeigen die OOS bei 20 Datensätzen, die neben verschiedenen Peaks der Zielfunktion aufgenommen wurden. Das heißt, wenn es 19 falsche Spitzenwerte (Fit) und einen positiven Spitzenwert (Muster) gibt, sehen wir das sofort. Und alle anderen Ergebnisse sind uns egal.

Nehmen wir an, Sie finden einige Muster in HISTORY und lernen, wie Sie ähnliche Muster erzeugen können.

Und warum?

Die Antwort auf diese Frage finden Sie hier.

Wir brauchen solche sich wiederholenden Stücke von Diagrammen, NACH denen ein ganz bestimmter Abschnitt LEGAL folgt. Genau NACHHER, in der ZUKUNFT. Die gesamte Wirtschaftswissenschaft lässt sich in zwei Teile gliedern: Analyse und Vorhersage. Aber die Vorhersage folgt NICHT aus der Analyse, weil alle Finanzdaten NICHT stationär sind.

Nichts für ungut, aber ich verstehe einfach nicht den Versuch eines rein theoretischen Menschen, die Entscheidungen eines erfahrenen Praktikers zu beeinflussen. Schon in der Nullphase der Auswahl der Ausgangsdaten (Zitate) bin ich grundsätzlich anderer Meinung als Sie.


MO-Forscher gehen in der Regel von der Hypothese aus, dass es in den Ausgangsreihen ein Muster gibt, das im Plus gehandelt werden kann. Das ist eine Hypothese, die durch nichts bestätigt wird.

Und dann gebe ich eine Serie heraus, in der zu 99,9% ein Muster vorhanden ist. Ich erwarte, dass die fortschrittlichsten Generierungsmethoden sie überhaupt nicht brechen sollten.

Wenn Sie eine solche Generation mit GARCH erstellen können, Ehre und Lob.

 
fxsaber #:

Sie zeigen OOS auf 20 Sets, die neben verschiedenen Peaks der Zielfunktion aufgenommen wurden. Das heißt, wenn es 19 falsche Spitzenwerte (Fit) und einen positiven Spitzenwert (Muster) gibt, werden wir das sofort sehen. Und alle anderen Ergebnisse sind uns egal.

Die Antwort auf diese Frage finden Sie hier.

Nichts für ungut, aber ich verstehe einfach nicht den Versuch eines rein theoretischen Menschen, die Entscheidungen eines erfahrenen Praktikers zu beeinflussen. Schon in der Nullphase der Auswahl der Ausgangsdaten (Zitate) bin ich grundsätzlich anderer Meinung als Sie.


MO-Forscher gehen in der Regel von der Hypothese aus, dass es in den Ausgangsreihen ein Muster gibt, das im Plus gehandelt werden kann. Dies ist eine Hypothese, die durch nichts bestätigt wird.

Und dann gebe ich eine Serie heraus, die in 99,9 % der Fälle ein Muster aufweist. Ich erwarte, dass die fortschrittlichsten Generierungsmethoden sie überhaupt nicht brechen sollten.

Wenn Sie eine solche Generation mit GARCH erstellen können, Ehre und Lob.

Verallgemeinern Sie nicht Ihre Unkenntnis der Bestätigung.

Das ist genau der Grund, warum Sie nicht substanziell antworten: Die IO sucht nach Mustern, die die Zukunft vorhersagen, nicht nur nach Mustern.

 

Theoretische Frage.


Bedingung.

  1. Jemand hat einen sehr einfachen TS erfunden.
  2. Hat sich überlegt, was man mit den Zitaten machen sollte, damit die besten Passagen auf jeder Probe nach der Optimierung des TS perfekt auf dem OOS erscheinen würden.
  3. Ich habe eine zufällige Folge von Zitaten generiert und das Ergebnis von Punkt 2 dazu addiert.

Das Ergebnis ist ein bestimmter Verlauf, der durchaus eine Regelmäßigkeit aufweist. Dieser Verlauf kann eine beliebige Länge haben.


Frage.

Wird eine superfortgeschrittene (irgendwann in der Zukunft) MO-Methode mit unendlichen Rechenkapazitäten die TS (Daten aus S.3) wie in S.1. oder mit Eigenschaften wie in S.2. finden?

 
Meiner findet auch da, wo er nicht ist 😀 aber er ist nicht für Zecken ausgelegt

Ich beschleunige einige F-I's, aber von Zecken kann ich bisher nur träumen.

Kann deines zum Beispiel Oos auf Balken anzeigen? Meiner schon. Es ist nicht klar, was mit was zu vergleichen, es hängt von dem Ansatz.

Ich werde später ein generatives Gitter auf Ticks ausprobieren, ich habe Pythorch vergessen, ich muss mein Gedächtnis auffrischen. Es sollte sich alles finden lassen, ich habe gerade schnelle Methoden der Stichprobenziehung aus Verteilungen ausprobiert. Sie sind im Allgemeinen markovianisch und nicht dafür ausgelegt, serielle Muster zu reproduzieren. Ich habe mir neue Dimensionen ausgedacht und hinzugefügt, um Serien in Stücken auf einmal zu erzeugen, anstatt eine Stichprobe nach der anderen. Aber irgendetwas funktioniert nicht.
 
fxsaber #:

Theoretische Frage.


Bedingung.

  1. Jemand hat einen sehr einfachen TS erfunden.
  2. Ich habe mir überlegt, was man mit Anführungszeichen machen sollte, damit bei jeder Probe nach der Optimierung des TS die besten Pässe perfekt auf OOS erscheinen würden.
  3. Ich habe eine zufällige Folge von Anführungszeichen generiert und das Ergebnis von Punkt 2 dazu addiert.

Das Ergebnis ist ein bestimmter Verlauf, der definitiv eine Regelmäßigkeit aufweist. Diese Historie kann beliebig lang sein.


Frage.

Wird eine super-fortgeschrittene (irgendwann in der Zukunft) MO-Technik mit unendlicher Rechenleistung einen TC (Daten aus Punkt 3) wie in Punkt 1. oder mit Eigenschaften wie in Punkt 2. finden?

Sie wird nicht speziell Ihre Strategie finden. 100 Fics können auf Millionen von verschiedenen Arten aufgeteilt werden. Das hängt von der Formel ab, die verwendet wird, um die beste Aufteilung auszuwählen. Ich glaube, hier hat jemand einen Haufen verschiedener Bäume generiert und daraus nach OOS ausgewählt.
Random Forest generiert ebenfalls viele Bäume (jeder Baum erhält mehrere zufällige Fiches) und bildet dann einen Durchschnitt aus den Ergebnissen aller Bäume. Wenn es in den meisten Fiches Muster gibt, wird das Ergebnis gut und stabil sein. Wenn es ein gemeinsames Muster in allen Fiches gibt.
Wenn es nur 1-3 gute Fiches gibt, werden sie mit Bäumen mit nur verrauschten Fiches gemittelt, und das Ergebnis wird verrauscht sein. Im Handel können alle Chips als Rauschen betrachtet werden.

Wenn Sie nur 1000 Trades aus 6 Millionen Ticks haben (aktiviert durch eine Bedingung von Ihnen), sind das 0,017% aller Daten. MO wird so etwas nie finden, es wird etwas Gewöhnliches finden und versuchen, auf 50% der Ticks zu handeln, Sie können die Bedingungen verschärfen und 1% handeln (nur auf den besten Blättern), aber Sie haben noch weniger.
Im Grunde ist jedes Blatt eine separate Strategie wie die Ihre. Aber ein Baum kann in 100 oder 1000 oder 10000 Blätter unterteilt werden.... Und alle diese 10000 Strategien werden gleichzeitig gehandelt (oder besser gesagt, die, die Sie auswählen, Sie können z. B. nur Blätter mit einer Gewinnwahrscheinlichkeit von 90 % oder sogar 99 % auf Traine handeln, aber auf OOS garantiert ein solches sauberes (vielleicht umgeschultes) Blatt nichts).
 
Forester #:
Wenn Sie nur 1000 Trades aus 6 Millionen Ticks haben (aktiviert durch eine Bedingung von Ihnen), sind das 0,017% aller Daten. MO wird so etwas nie finden, es wird etwas Gewöhnliches finden und versuchen, mit 50% der Ticks zu handeln, Sie können die Bedingungen verschärfen und mit 1% handeln (nur mit den besten Blättern), aber Sie haben noch weniger.

1000 Trades in sechs Monaten ist ein sehr aktiver Handel. Wenn es nicht genug ist, was suchen Sie dann auf MO, wenn Sie in vielen Jahren ernähren? Dauer Verteilung zitiert.

Ehrlich gesagt, sehr selten mehr Trades gesehen. Und nicht signifikant - nur mal zwei. Aber dort am Rande der Stabilität.

 
fxsaber #:

Frage.

Wird eine superfortgeschrittene (irgendwann in der Zukunft geschaffene) MO-Technik mit grenzenlosen Rechenkapazitäten TCs (Daten aus S.3) wie in S.1. oder mit Eigenschaften wie in S.2. finden?

Die Frage ist ziemlich seltsam....
Wenn man unendlich viel Rechenleistung hat, kann man alles machen, sogar jetzt
 
mytarmailS #:
Das ist eine sehr seltsame Frage...
Wenn man unendlich viel Rechenleistung hat, kann man alles machen, sogar jetzt.

Und wenn man es logisch betrachtet?

Wenn es unendliche Rechenmöglichkeiten gibt, dann fließt das ganze Geld in die Geldbörsen dieser Rechenzentren.

Wer lässt es zu, wenn andere Rechenkräfte es den ersten wegnehmen wollen.

Denken Sie in Ruhe darüber nach. Es ist gut, Logik zu benutzen.))

 

Forum zum Thema Handel, automatisierte Handelssysteme und Testen von Handelsstrategien

Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und algorithmischer Handel

Renat Fatkhullin, 2023.09.10 10:44

Wir planen, eine weitere Meisterschaft zur Förderung neuronaler Netze zu starten:
1) Wir werden eine einzige MQL5-Roboter-Vorlage mit herunterladbarem model.onnx bereitstellen
2) innerhalb von 5 Monaten werden die Teilnehmer ihre Module als model.onnx hochladen
3) Täglich werden sie automatisch auf der Historie vom 2023.01.01 bis zum aktuellen Tag zu 4 Hauptwechselkursen ausgeführt
4) die tägliche Bewertung der Teilnehmer wird veröffentlicht
5) am Ende der vorläufigen Akkumulationsperiode der Teilnehmer innerhalb von 5 Monaten beginnt die eigentliche Handelsperiode innerhalb von 1 Monat
6) Auf der Grundlage der Ergebnisse der Arbeit innerhalb von 1 Monat werden die Gewinner ermittelt.
7) der Preisfonds von unserer Firma 30.000 Dollar wird in drei Gewinner aufgeteilt: 15.000, 10.000 und 5.000 Dollar
8) wir garantieren, dass am Ende der Meisterschaft alle Modelldateien gelöscht werden, um das geistige Eigentum der Entwickler zu schützen

Der Zweck der Meisterschaft ist ausschließlich, die Entwicklung des maschinellen Lernens im Handel zu fördern. Programme nur in Form einer einzigen unveränderlichen MQL5-Vorlage + model.onnx

 
fxsaber #:

1000 Trades in sechs Monaten ist ein sehr aktiver Handel. Wenn das nicht ausreicht, wonach suchen Sie dann bei MO, wenn Sie in vielen Jahren einzahlen? Die Verteilung der Laufzeit wurde angegeben.

Um ehrlich zu sein, habe ich sehr selten mehr Trades gesehen. Und nicht signifikant - nur mal zwei. Aber dort am Rande der Stabilität.

Nun, manuell habe ich 100 Trades pro Tag auf 8 Instrumenten gemacht, wahrscheinlich aus Langeweile und Adrenalin)). Auf 1 Instrument habe ich wahrscheinlich 10 pro Tag im Durchschnitt gemacht - es wird sich herausstellen, dass es ungefähr dasselbe ist wie bei Ihnen. Ich habe einen Durchschnittswert ermittelt und natürlich verloren. Deshalb bin ich zum Algo-Trading übergegangen, und dann zu MO. Genauer gesagt zum Algo-Testing, denn kein Modell interessierte mich, Geld darauf zu setzen.


Ich mache einfach eine Vorhersage für jeden Balken, jetzt ist es M5 (288 Balken pro Tag) und wenn die Vorhersage gut ist - kann man handeln. Wenn wir die Erfolgswahrscheinlichkeit 0,5 nehmen, dann im Durchschnitt 144 Trades pro Tag. Wenn 0,9, dann weniger, wenn 0,99, kann es ein Jahr lang stillstehen und dann eine Woche lang aktiv handeln (White Swan Catcher).
Analog zu den Balken kann man jeden Tick vorhersagen, und davon gibt es 6 Millionen - deshalb sagte ich "nur 1000". Bei Ticks sollten Sie wahrscheinlich nicht jede Linie/jeden Tick vorhersagen, sondern sie auf irgendeine Weise filtern. Sie haben es mit Ihrem manuell ermittelten Algorithmus getan und 6-7 Trades pro Tag erzielt.

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