Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3250

[Renat Akhtyamov]

Andrey Dik #:

und wer tanzt zum Tamburin?

Ich musste lange überlegen, um herauszufinden, wie ich es mit meinen Fingern erklären kann.

Die Antwort ist natürlich so einfach wie ein Ei.

Es gab einen sehr coolen Thread, in dem ich einen Beitrag geschrieben habe:

Fehlschlag am Ende des Handels ist, weil der Test auf nicht geschlossenen Positionen endet - MQL4 und MetaTrader 4 - MQL5

Vor 10 Jahren habe ich bereits solche Programme gemacht, und Sie haben keine solche Gewinne hier, auch nicht in den Tests

Und im wirklichen Leben hat dieser EA um Null herumgetrampelt und kein Wachstum, absolut.

Also die Schlussfolgerung ist offensichtlich

Der reale Handel wird nie wie der Gral eines Testers sein.

der unter anderem von der MOSHKA gesteuert wird

Aber um beständig Geld zu verdienen, und zwar immer mehr, ist es notwendig, nicht zu prognostizieren, ganz und gar nicht.

Sie müssen verstehen und herausfinden, den Algorithmus, d.h., wie jeder Markt mit einem schwankenden Preis funktioniert.

der Algorithmus ist der gleiche, 100%

und erst dann haben Sie eine Indikation wie diese, die die Möglichkeit, Geld zu verdienen, hervorhebt.

Das ist der Sinn des Ganzen, danach braucht man es gar nicht mehr.

;)

lügen?

Nein,

ich füge auch die Zahlen aus dem wirklichen Leben bei.

und die Bilanz mit einem Minus, definitiv keine Demo ;))))))

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Ursprünglich wollte ich wissen, wie man in mehrdimensionalen Arrays ohne MO nach Mustern suchen kann.

Ist es richtig zu sagen, dass dies die Hauptaufgabe von MO ist?

[Andrey Dik]

Renat Akhtyamov #:

Ich musste lange überlegen, um herauszufinden, wie ich es mit meinen Fingern erklären kann.

...

Vielen Dank, unsere Meinung ist sehr wertvoll für Sie!

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Nun, ich zähle immer noch alle möglichen Paare auf einmal. Es gibt immer noch eine Menge Eingaben, die ich ausprobieren möchte. Das ist auch gut so. Es ist nur so, dass es in STUMPY möglich ist, ungefähr zu berechnen und dann zu verfeinern. Man erhält eine spürbare Beschleunigung, plus Parallelisierung und auf der GPU. Ich werde wahrscheinlich komplett auf dieses Paket umsteigen.

Die Hauptsache ist, dass man nicht vergisst zu melden, wo die Fische definitiv nicht sind.

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Ist es richtig, dass dies die Hauptaufgabe des Verteidigungsministeriums ist?

Nun, im Wesentlichen ja

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Fatkhullin #:

Die 3980 implementierte Conjugate-Methoden für die Typen complex, vector<complex> und matrix<complex>. Sie führen die Konjugation für komplexe Zahlen durch.

Außerdem wurde die Verarbeitung von ONNX-Modellausgaben vom Typ Sequence of maps hinzugefügt. Die Funktionalität von ONNX Runtime wurde erheblich verbessert.

Und es gibt jetzt Hinweise, super

Es stellt sich heraus, dass dies ein Array von Strukturen ist

vectorf in = vector<float>::Zeros(SAMPLE_SIZE);
   static vector out(1);
   
   struct abc 
     { 
      long a[];     
      float b[];
     };
   
   abc out2[1];
  
   OnnxRun(ExtHandle,ONNX_DEBUG_LOGS,in,out,out2);

Also gibt es jetzt keine Fehler für out2. Ich werde es später noch einmal überprüfen.

[Maxim Dmitrievsky]

Forester #:

Ich denke, dass die Korrelation von den größten Zahlen in Bezug auf den abs-Wert beeinflusst wird. Eine Änderung der Volumina von 10000 und 10100 und vor deren Hintergrund eine Änderung der Preise von 0,00040 und 0,00400 wird mikroskopisch klein sein und sich kaum auf die Korrelation der gesamten Gruppe auswirken. Ich würde eine Normalisierung durchführen, um diese Hypothese zu testen.

Ich habe eine gleichmäßig ansteigende Periode, vielleicht hat sie also keine Auswirkungen.

Ich werde es ausprobieren.

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

)) Ich habe es auch gesehen

Ursprünglich war ich daran interessiert, wie man in mehrdimensionalen Arrays ohne MO nach Mustern suchen kann. Bisher ist mir noch nichts Besseres eingefallen, als alle Messungen in eine zu packen und durch Korrelation zu berechnen (ziemlich schnell). Ich denke, manchmal müssen die Werte normalisiert werden, damit sie nicht zu unterschiedlich sind.

In meine Fußstapfen von vor 3-5 Jahren treten.....

Alles, was du tust und worüber du nachdenkst, habe ich bereits hier gepostet, mit Diagrammen, Gedanken... lustig....

Es gibt zwei Lösungen für die Suche nach Mustern in multivariaten Daten, die ich mir ausgedacht habe, eine ohne MO und eine mit MO.

1) (OHNE MO)

Reduzieren Sie die Dimensionalität der Daten auf mehrere Dimensionen mit einem beliebigen Algorithmus zur Dimensionalitätsreduktion (PCA, t-sne, umap usw.).

Man hat also 300 Merkmale und erhält 2-5...10..., dann vergleicht man die Muster nach Nähe oder Clusterung....

Das ist eine Art anerkannte Praxis für die Arbeit mit Daten.

2) (MIT MO)

(Der Ansatz meines Autors) Wir haben multivariate Daten mit sagen wir 200 Merkmalen.

1) Wir wählen das gewünschte Muster aus.

2) Wir trainieren ein binäres Klassifikationsmodell (dieses Muster/NICHT dieses Muster), d.h. wir haben eine Beobachtung, die als "Muster" gekennzeichnet ist, und viele Beobachtungen, die als "NICHT-Muster" gekennzeichnet sind.

3) Wir trainieren das Modell, um zwischen Muster und NICHT-Muster zu unterscheiden.

4) Beim Test machen wir eine probabilistische Schlussfolgerung aus dem MO durch die Klasse "Muster" und beobachten die Wahrscheinlichkeitsspitzen.

Auf diese Weise können wir das Problem der mehrdimensionalen Merkmale elegant umgehen und nach den von uns benötigten Teilmustern suchen.

[mytarmailS]

fxsaber #:

Ist es richtig, dass dies die Hauptaufgabe des Verteidigungsministeriums ist?

Nicht korrekt

[mytarmailS]

Und deshalb nur eine Erwiderung.

Die Korrelation braucht KEINE Normalisierung, sie ist kein euklidischer Abstand, die Normalisierung ist bereits in der Korrelation enthalten