Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 856
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Für mich? Ich habe das Problem bereits gelöst. Jetzt überlege ich, was ich sonst noch tun könnte. Python oder R. Bis jetzt habe ich keine neuen Ideen.
Sie müssen beide studieren, aber denken Sie daran, dass nur R einen zuverlässigen und vertrauenswürdigen Zugang zu MQL hat.
Erreichen Sie eine neue Ebene - keras/tensorflow/. Es gibt so viele Ideen, dass man genug Wissen und Zeit haben sollte, um sie zu meistern.
Viel Glück!
Sehen Sie sich das an, ich habe es aus dem Kontaktbereich herausgeholt. Sehr nützliche Informationen, die zum Verständnis des Marktes beitragen!!!
Bifurkationspunkt
In der Thermodynamik gibt es ein spezielles Konzept, das sich auf nahezu jedes komplexe dynamische System anwenden lässt. Von Zeit zu Zeit gerät ein solches System, sei es der Staat, die Wirtschaft oder die menschliche Psyche, in einen kritischen Zustand der Unsicherheit.
An diesem Punkt ist die Ordnung des Systems bedroht, und seine weitere Entwicklung kann zwei möglichen Szenarien folgen: entweder in einen chaotischen Zustand kollabieren oder ein qualitativ neues Niveau der Ordnung erreichen. So kann ein Verzweigungspunkt für einen Staat als Vollbremsung der politischen Instabilität, für eine Wirtschaft als Wirtschaftskrise und für einen Menschen als traumatisches Ereignis bezeichnet werden.
In der Managementtheorie werden drei Arten von Systemen unterschieden:
Nichtdeterministische Systeme sind Systeme, die sich zu bestimmten Zeitpunkten deterministisch (Menschen marschieren zum Marsch "Abschied von Slawjanka") oder zufällig verhalten können, z. B. ein Menschenstrom in der U-Bahn: alles ist zufällig, aber durch die Theorie des Massendienstes gut beschrieben. Wenn aber eine Störung in diese Menge eingebracht wird (Bombe!), dann hat das weitere Verhalten all dieser Menschen nichts mit dem vorherigen zu tun.
Eines der Merkmale unbestimmter Systeme ist die menschliche Beteiligung an ihnen.
Das wusste man in der sowjetischen Wissenschaft sehr gut, und Ende der 60er Jahre gab es an meiner Universität in der Abteilung für Automatik und Telemechanik zwei sehr unterschiedliche Fachbereiche: Automatisierte Systeme (8 Gruppen) und Automatisierte Systeme (6 Gruppen). Die Absolventen wurden auf verschiedene Organisationen verteilt.
Lernen Sie beides, aber denken Sie daran, dass nur P einen zuverlässigen und bewährten Zugang zu MQL hat.
Gehen Sie auf die nächste Ebene - keras/tensorflow/. Es gibt so viele Ideen, man braucht nur genug Wissen und Zeit, um sie zu meistern.
Viel Glück!
Ein zuverlässiges MQL-Gateway stellt überhaupt kein Problem dar. Hier gibt es ein Problem, das jedoch bei allen MQL-Gateways auftritt.
Im Grunde genommen beherrsche ich sowohl R als auch Python bereits gut. Wenn ich mich mit den Modulpaketen vertraut mache, ist die Situation noch schlimmer.
Module und Pakete selbst sind keine Ideen, sondern nur der Apparat zur Umsetzung von Ideen. Und für Ideen reicht die Kenntnis von Grundsätzen aus.
Es ist schlecht, wenn es überhaupt keine Ideen gibt, überhaupt keine Ideen. Aber das passiert oft, wenn man eine Arbeit beendet, aber noch nicht mit einer neuen begonnen hat.
Das Paket implementiert schnelle Algorithmen zur Anpassung von Bayes'schen Variablenauswahlmodellen und zur Berechnung von Bayes-Koeffizienten, in denen das Ergebnis (oder die Antwortvariable) mit Hilfe von linearer oder logistischer Regression modelliert wird. Die Algorithmen basieren auf den Variationsannäherungen, die in" Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Skalierbare Variationsinferenz für die Bayes'sche Variablenselektion in der Regression und ihre Genauigkeit in genetischen Assoziationsstudien" P. Carbonetto und M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, Seiten 73-108). Die Software wurde auf große Datensätze mit über einer Million Variablen und Tausenden von Stichproben angewendet.
Es wählt die Prädiktoren gut aus und erstellt gute Modelle.
Viel Glück!
Ich danke Ihnen! Ich habe es bereits in meinem Sparschwein. Wie die Geschwindigkeit - nur 2 Sekunden (zum Vergleich: saget-rfe braucht 16 Minuten für sie).
Hase COPY!!!! Zeit für Aktionen.....
Es ist auch ratsam, auf die Verlustfunktion für Regressionsprobleme zu achten
Ein neues Buch über Deep Learning ist auf Russisch erschienen:
Goodfellow Y., Bengio I., Courville A.Es gibt ein weiteres Buch mit demselben Titel auf Russisch über Ozon - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Es gibt ein weiteres Buch mit demselben Namen auf Russisch über Ozon - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Ich danke Ihnen. Ich habe sie früher erworben. Es ist ein Handbuch.
Ich rate jedem, das zu verarbeiten.
Viel Glück!
das Muster variiert chaotisch und die Abweichungen in den Mustern nehmen mit der Zeit exponentiell zu
jeder Approximator (außer teilweise RNN oder LSTM) kann solche Probleme nicht lösen
Alle Artikel über Statistiken, mit Versuchen, sie auf den Markt in ihrer aktuellen Form anzuwenden - kann weggeworfen werden und zahlen keine Aufmerksamkeit auf sie
die Hauptanstrengungen sollten sich auf Methoden für die Arbeit in einem nicht-stationären Umfeld konzentrieren, von denen eine von Alexander vorgeschlagen wird (unter der Voraussetzung, dass es keine stationären Merkmale gibt, die sich auf den Quotienten auswirken und die nicht a priori aus dem Quotienten selbst extrahiert werden können)Bravo. Das Verstehen des Kerns des Problems bringt Sie auf eine neue Ebene.
Hier ist eine Idee - vielleicht liegt die Lösung in recht einfachen Dingen wie der Fundamentalanalyse und der aktuellen Preisposition im Verhältnis zum historischen Minimum und Maximum? Zunächst einmal wird der Preis der Basiswährung durch Nachrichtenfaktoren beeinflusst, es ist schwierig, sie in einen Code zu packen, ich weiß nicht, ob es solche Expert Advisors auf die Nachrichten gibt. Wenn ja, ist es wahrscheinlicher, dass sie Fonds. Analyse mit regelmäßigen Berichten der Zentralbanken der Länder, deren Währung ist die BASIS in das Paar - in der Tat, es gibt eine kleine Liste von Indikatoren, um die BASIS der Basiswährung zu bewerten: hier bekommen wir 1 Parameter - die motivierte Schwächung oder Stärkung der Basiswährung, nach Fonds. In ähnlicher Weise untersuchen wir die Fondsanalyse der KONTROLLIERTEN Währung. Die endgültigen Änderungen, z.B. das Verhältnis der BASE-Änderungen jeder Währung im Paar gemäß der Fondsanalyse, sollten für diese oder jene BASE der Währung im Paar sprechen, und auf diese Weise wird ein Signal gebildet. Die großen Finanzinstitute verteilen die Währungsrisiken entsprechend dieser Analyse um, indem sie entweder die Währungen des Landes kaufen oder verkaufen, dessen Wirtschaft nach der Analyse des Fonds schwächer wird. Das macht Sinn. All dies gilt für eine langfristige Strategie.
Der zweite Indikator ist die Preisposition des Währungspaares im Hier und Jetzt. Wenn wir die Abstufung durch horizontale Linien vornehmen, können wir jeder dieser Linien ein gewisses Gewicht für den Kauf und Verkauf geben, und hier sehe ich ein geeigneteres Instrument für den bedingten mittelfristigen Handel.
Und der dritte Parameter ist natürlich der Indikator. Dies ist ein schnelles Signal. Aber es gibt keine Vorhersagen, denn Sie haben die bisherigen 854 Seiten dieses interessanten Themas richtig zusammengefasst.
Die Aufgabe - wie man ein langfristiges Signal - BASE, mittelfristig - Gewicht einer horizontalen Linie, in deren Nähe der Preis ist hier und jetzt (lassen Sie es sein, Fibonacci-Linien zum Beispiel) und der dritte Parameter - das Signal aus dem Indikator beziehen.
Dies sind die Kriterien, die meiner Meinung nach am wichtigsten sind und dem NS-Handelssystem wirklich etwas beibringen können. Die einzige Schwierigkeit besteht darin, dass Sie dafür ein Team brauchen - machen Sie sich also Freunde unter den Finanzfundamentalisten oder Makroökonomen, die Ihnen helfen werden, den richtigen Algorithmus für die Verarbeitung ihres Datenflusses zu wählen und sie in Bezug auf Ihr NS-Handelssystem angemessen zu interpretieren, übrigens brauchen Sie für die Analyse des Aktienkursverhaltens auch einen Ökonomen oder Finanzfachmann - das sind Spezialisten in wirtschaftlichen Themen. Wirtschaftssubjekte: der Staat, juristische und natürliche Personen.
Durch die Geschichte der Zitate zu lehren - nun, auf diese Weise haben Sie erfolgreich bestanden, die Erfahrung ist gewonnen. Jetzt verstehen wir, dass wir versuchen sollten, dem System den Algorithmus der Datenerfassung vorzuschlagen, um mindestens drei grundlegende Parameter zu erhalten, bei deren Analyse wir in die Zukunft blicken können (eine Annahme treffen, die Gewichtung der Entwicklung der Ereignisse (Prognose) für Transaktionen verschiedener Zeitrahmen festlegen) und mit diesen Parametern wird Ihr NS-System eine motivierte Entscheidung über den Einstieg in den Kauf oder Verkauf treffen, einschließlich der Art des Geschäfts - schnell, mittel, lang - und die Art wird durch einige einfache Take-Profit-Level, Volumen oder Multiplikator festgelegt.
Es ist folgendermaßen... Es ist kompliziert, aber Sie suchen nicht nach einfachen Wegen)))
Die Kalender-API scheint angekündigt worden zu sein, aber sie ist noch nicht in MT5 enthalten.
Es wäre also interessant, einen Nachrichtenhintergrund zu schieben... ich bin nicht sicher, ob die Ergebnisse zufriedenstellend wären, aber der Neugier halber
+ Sie müssen intensiv nach neuen Forschungsergebnissen zum Umgang mit Nicht-Stationarität googeln. Im RL wird diese Forschung gerade intensiv betrieben, d.h. das Thema ist noch im Entstehen begriffen, deshalb sitze ich erst mal dran. Das einfachste Beispiel sind wirksame, vielfältige Rückkopplungen, die analytisch nicht berechnet oder vorgestellt werden können, sondern nur durch zahlreiche Experimente :)