Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 735

[Yuriy Asaulenko]

Nikolay Gaylis:

Deshalb habe ich nach der Formel gefragt...

Wenn Sie mit NS arbeiten wollen, sollten Sie eine normale professionelle Software verwenden oder sich nicht mit diesen MQL-Fälschungen herumschlagen - das bringt nichts.

[[Gelöscht]]

Wahrscheinlich diese hier

[Maxim Dmitrievsky]

[Maxim Dmitrievsky]

Nikolay Gaylis:

Wahrscheinlich das hier.

Nun, es gibt einen Artikel zu diesem Thema, wie man ein Neuron schreibt, ja, einfach so... die Suche funktioniert

Hört nicht auf Asaulenko, er hat die Nase voll von seinem Paradigma, es ist unklar, warum er überhaupt in dieses Forum kommt, es ist gut, dass er heute verbannt wurde, dieser hilflose Nerd

[Maxim Dmitrievsky]

Das ist lustig :)

https://smart-lab.ru/blog/456953.php

[Mihail Marchukajtes]

Leise raschelnd wächst die Schieferabteilung meiner gemächlich .....

Ich werde mich später zu Ihnen äußern... keine Zeit jetzt...

[Mihail Marchukajtes]

Esist folgendermaßen:

Oh Mann, Michael..., wie kannst du das nicht verstehen, wir haben es dir schon erklärt und dich getrollt, um dich emotional zu motivieren, dich weiterzuentwickeln, aber du bist wie ein Fels! Es würde Sinn machen, wenn du eine Art Gral an einen Trottel verkaufen würdest, aber das scheinst du nicht zu tun, also ist es seltsam und nicht vernünftig. Man kann nicht den ganzen Markt mit 40 Beobachtungen beschreiben, schon gar nicht 3 Wochen, das ist so, als würde man das Gesicht von Tausenden von Menschen mit 40 Pixeln beschreiben, man nehme z.B. ein Foto von Wladimir Lenin und ziehe daraus, was immer man will, mit einer beliebigen Transformation der Daten ~40 Punkte und versuche, den Führer des Proletariats darin zu erkennen))) Und der gesamte Markt besteht nicht nur aus einem Foto, sondern aus einer hundertfach größeren Kapazität. Seien Sie nicht so selbstverliebt und "wunscherfüllt".

Ihr Problem ist, dass Sie versuchen, den gesamten Markt zu beschreiben. Jede Bar, so wie ich sie verstehe... Lassen Sie uns gemeinsam nachrechnen.

Eine 15 Mio. TF in zwei Wochen sind 1920 Takte. Wenn Sie den RIESIGEN Markt beschreiben, dann müssen Sie 1920 Balken in die Nettoeingabe einspeisen, usw. usw.

TF 15M Signals zu kaufen 40 Stück (ungefähr). Um diese zwei Wochen mit meinem TS zu beschreiben, muss ich nur 40 Werte für das Training verwenden, damit das Netzwerk diese zwei Wochen lernen kann, denn ich analysiere nicht den gesamten Markt, sondern nur in seinen Umkehrmomenten. Der Basis-TS ist gegenläufig. Das heißt, es werden Bereiche mit möglichen Marktumkehrungen identifiziert. Und genau an diesem Punkt setzt die Analyse an. Dadurch verringert sich die Anzahl der Proben während des Trainings erheblich, aber gleichzeitig wird das gleiche Zeitintervall (2 Wochen) abgedeckt.

Wie ich bereits sagte, kann ich die Trainingsstichprobe nicht vergrößern, da die von mir verwendeten Daten dies nicht zulassen. Wenn die Eingabedaten besser wären, würde ich für 100 und 1000 trainieren. ABER ABER das ist gar nicht so wichtig, wichtig ist das Endergebnis und das ist so......

[Mihail Marchukajtes]

Dieses Bild zeigt den Schulungs- und EOC-Bereich.

Hier ist nur der Ausbildungsteil vom 31.01.2018 Zur besseren Übersichtlichkeit

Und hier ist der Abschnitt vom Montag, 03.05.2018 Die TK ist die gleiche...

[Mihail Marchukajtes]

Und all das ist das Werk dieser beiden Babys, die auf die richtigen Daten trainiert und mit dem maximalen VI im Verhältnis zur Eingabe ausgewählt wurden

double getBinaryClassificator1A(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 2748.0) / 2951.0 - 1.0;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.09069) / 154.45321 - 1.0;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 71.06971) / 147.16595 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 94.29885) / 172.688 - 1.0;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.91128) / 154.99767 - 1.0;
   double decision = 0.07032014810363377 * x1 * x3
  -0.2709385389305134 * sigmoid(x0 + x1)
  + 0.4766552616529839 * sigmoid(x1 + x2)
  -0.02475017204446986 * sigmoid(x3)
  + 0.6522278547266189 * sigmoid(x4)
  -0.4251146155411889 * sigmoid(x0 + x4)
  + 0.3491339620629828 * sigmoid(x1 + x4)
  -0.11995134291612954 * sigmoid(x0 + x1 + x3 + x4)
  -0.5414699867210747 * sigmoid(x2 + x3 + x4)
  -0.15299357377557646 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4)
  + 0.3477721452733811 * sigmoid(1.0 + x2 + x3)
  -0.2667852400383829 * sigmoid(1.0 + x0 + x2 + x4)
  + 0.35137296333271945 * sigmoid(1.0 + x1 + x2 + x4)
  + 0.5545211348150159 * sigmoid(1.0 + x1 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

double getBinaryClassificator2A(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 1543.0) / 2763.0 - 1.0;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.27445) / 157.86037 - 1.0;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 96.96413) / 167.20560999999998 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 76.54987) / 162.84452 - 1.0;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.10687) / 136.14457 - 1.0;
   double decision = -1.4629648549243972 * x2 * x3
  -0.24382747582073286 * x2 * x4
  -0.16956988148753577 * sigmoid(x0)
  -0.09466097943059529 * sigmoid(x1)
  + 0.09458009807928075 * sigmoid(x2)
  + 0.5855852404304591 * sigmoid(x1 + x2)
  + 0.5480350088543795 * sigmoid(x3)
  + 0.030113404168369433 * sigmoid(x1 + x3)
  -0.146080234300504 * sigmoid(x4)
  + 0.26372003133088134 * sigmoid(x1 + x3 + x4)
  -0.40493035689960494 * sigmoid(x0 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

Frage: Wer ist mit der Leistung dieser Modelle unzufrieden???

[Mihail Marchukajtes]

Wenn ich mir die Ergebnisse ansehe, bin ich absolut zuversichtlich, was mein Vorgehen auf dem Markt angeht.

Danke für die Hilfe in R, die die Arbeit des TS um ein Vielfaches verbessert hat.....

Die Herangehensweise ist zeitaufwendig und es gibt viel zu beachten, um keinen Fehler zu machen, der das Ergebnis grundlegend verändern kann, aber insgesamt bin ich zufrieden, was ich auch Ihnen wünsche....

Und jetzt fange ich an, einen Artikel über BW zu schreiben + es wird auch ein Video geben, also verpassen Sie es nicht. Wenn es veröffentlicht wird, werde ich Sie in diesem Thread darüber informieren.... Viel Glück!!!!