Diskussion zum Artikel "Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen"

 

Neuer Artikel Trianguläre Arbitrage mit Vorhersagen :

Dieser Artikel vereinfacht die Dreiecksarbitrage und zeigt Ihnen, wie Sie mit Hilfe von Prognosen und spezieller Software intelligenter mit Währungen handeln können, selbst wenn Sie neu auf dem Markt sind. Sind Sie bereit, mit Expertise zu handeln?

Arbitrage ist sehr merkwürdig, sie wurde von den Buchmachern der Sportwetten verboten. Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Gewinnwahrscheinlichkeit von 1,25 für Real Madrid, um die Meisterschaft 2024 zu gewinnen, und Borussia Dortmund hat eine Quote von 3,60, d. h. Madrid hat eine Wahrscheinlichkeit von 100/1,25 = 80 % und Borussia eine Wahrscheinlichkeit von 27,7 %, um zu gewinnen. Wenn Sie diese beiden addieren, kommen Sie auf 107,7 %, denn Buchmacher wollen Geld gewinnen, und die über 100 % sind ihre Provision. Aber stellen Sie sich vor, Sie finden Buchmacher Nummer 2 und der bietet Quoten für Borussia von 19 % Gewinnwahrscheinlichkeit, also 5,26. Dann könntest du bei Buchmacher Nummer 1 auf Real Madrid und bei Buchmacher Nummer 2 auf Borussia setzen, und wenn du die entsprechende Menge auf jede Mannschaft setzt, wirst du mit dem Spiel Geld gewinnen, weil beide sich auf weniger als 100 % addieren. Dies ist ein einfacher Weg zu erklären, warum es bei Sportwetten verboten ist und was Arbitrage ist.

Stellen Sie sich vor, Sie sind eine „legale“ Person und wollen Ihr Sportkonto nicht schließen lassen, indem Sie Arbitrage betreiben. Sie wissen, dass Sie, selbst wenn Sie auf Madrid wetten, „legale“ Arbitrage betreiben könnten, wenn Sie auf Minute 70' des Spiels warten, wenn Sie unentschieden spielen oder warten, bis Real Madrid ein Tor schießt, um diese Quoten für Borussia zu haben und einen Sieg zu erzielen.... Das scheint ein bisschen riskant zu sein, aber hier können wir den Vorteil von Deep Learning nutzen, wir wissen, dass Real Madrid ein Tor schießen wird, also werden Sie diese Quoten mit einer Wahrscheinlichkeit von 98 % haben (wir wissen dies durch Kointegration zwischen den Vorhersagen und den realen Werten). Das ist das Neue an Deep Learning und Arbitrage.

Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
MetaQuotes:

Sehen Sie sich den neuen Artikel an: Dreieckige Arbitrage mit Vorhersagen.

Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

Vielen Dank, Javier, für diesen Artikel. Sehr lehrreich.
 
MetaQuotes:

Sehen Sie sich den neuen Artikel an: Dreieckige Arbitrage mit Vorhersagen.

Autor: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

Vielen Dank, das ist sehr aufschlussreich.

 
Isaac Amo #:
Danke Javier, für den Artikel. Sehr lehrreich.

Gern geschehen! Danke"!

 
Clemence Benjamin #:

Vielen Dank, das ist sehr aufschlussreich.

Danke!

 

Danke! Sehr schöner Artikel.
Ich möchte Ihnen eine Frage stellen: Wissen Sie, wie man EAs verkauft, die ONNX-Modelle enthalten?

Ich dachte an die Verwendung von OnnxCreateFromBuffer mit einem Array von Bytes, die das ONNX-Modell repräsentieren, aber ich bin nicht sicher, ob das die beste Lösung ist.

Ich danke Ihnen!

 
Emanuele Mastronardi #:

Danke! Sehr schöner Artikel.
Ich möchte Ihnen eine Frage stellen: Wissen Sie, wie man EAs verkauft, die ONNX-Modelle enthalten?

Ich dachte an die Verwendung von OnnxCreateFromBuffer mit einem Array von Bytes, die das ONNX-Modell, aber ich bin nicht sicher, ob das die beste Lösung ist.

Ich danke Ihnen!

Ja, ich habe es einige Zeit versucht ... aber ich weiß nicht, warum einige EA's viele Verkäufe bekommen und andere nicht.

Das Problem bei einem EA mit Modellen ist, dass man ihn auf dem neuesten Stand halten muss, also kann man keinen Bot verkaufen, sondern muss ein Abonnement verkaufen.

Ein weiteres Problem ist, dass man für jeden Zeitraum und jedes Symbol ein Modell haben muss.

Ich hoffe, dies beantwortet einige Fragen.

ONNX-Modelle werden für die Übertragung in andere Sprachen verwendet. Sie können auch ein NN mit mql5 erstellen.

Aber ja, ich würde auch gerne Bots verkaufen.

 
Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera #:

Ja, ich habe es einige Zeit versucht ... aber ich weiß nicht, warum einige EAs viele Verkäufe bekommen und andere nicht.

Das Problem bei einem EA mit Modellen ist, dass man ihn auf dem neuesten Stand halten muss, also kann man keinen Bot verkaufen, sondern muss ein Abonnement verkaufen.

Ein weiteres Problem ist, dass man für jeden Zeitraum und jedes Symbol ein eigenes Modell haben muss.

Ich hoffe, das beantwortet einige Fragen.

ONNX-Modelle werden für den Transport in andere Sprachen verwendet. Sie können auch ein NN mit mql5 erstellen.

Aber ja, ich würde auch gerne Bots verkaufen.

Hallo! Vielen Dank für Ihre Antwort.
ich habe es schließlich geschafft, das onnx-Modell zu importieren, indem ich es in Python in Bytes konvertiert und direkt als uchar-Array in mql5 eingebunden habe.
Ja, das Einbinden eines onnx-Modells in ea erfordert natürlich zusätzliche Sorgfalt und Einschränkungen, obwohl es sehr praktisch ist.
Wie Sie sagten, ist es auf den Zeitrahmen und das Symbol beschränkt, die während des Trainings verwendet werden, was vermeidbar ist, wenn Sie eine Bibliothek eines neuronalen Netzwerks direkt in mql5 einbinden.
Wir verwenden lstm als eine Art von neuronalem Netz und ich habe eine kostenlose Bibliothek auf mql5 gefunden.
Natürlich bringt das Trainieren des Netzes in Python viele Vorteile mit sich, aber ich werde versuchen, diese Bibliothek zu verwenden, um das Netz für jeden Zeitrahmen und jedes Symbol "passend" zu machen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass man ein automatisches Re-Training alle paar Zeitrahmen einrichten könnte.
Es wäre sehr schön, wenn Sie diesen Aspekt berücksichtigen und einen Artikel dazu schreiben würden!
Nochmals vielen Dank

https://www.mql5.com/de/code/24200

LSTM Neural Network
LSTM Neural Network
  • www.mql5.com
Long Short-Term Memory Neural Network - for time series analysis.
 
Gianvito Fiume #:
Hallo! Vielen Dank für Ihre Antwort.
Ich habe es endlich geschafft, das onnx-Modell zu importieren, indem ich es in Python in Bytes konvertiert habe und es direkt als uchar-Array in mql5 eingefügt habe.
Ja, das Einbinden eines onnx-Modells in ea erfordert natürlich zusätzliche Sorgfalt und Einschränkungen, obwohl es sehr praktisch ist.
Wie Sie schon sagten, ist es auf den Zeitrahmen und das Symbol beschränkt, die während des Trainings verwendet werden, was vermeidbar ist, wenn Sie eine Bibliothek eines neuronalen Netzwerks direkt in mql5 einbinden.
Wir verwenden lstm als eine Art von neuronalem Netzwerk und ich fand eine kostenlose Bibliothek auf mql5.
Natürlich bringt das Training des Netzes in Python viele Vorteile mit sich, aber ich werde versuchen, diese Bibliothek zu verwenden, um das Netz für jeden Zeitrahmen und jedes Symbol "passend" zu machen.
Ein weiterer Vorteil ist, dass man ein automatisches Neutraining alle paar Zeitrahmen einrichten kann.
Es wäre sehr schön, wenn Sie diesen Aspekt berücksichtigen und einen Artikel dazu schreiben würden!
Nochmals vielen Dank

https://www.mql5.com/de/code/24200

Hallo, danke!

In diesem Artikel verwendet der EA eine DLL, um ein Py-Skript auszuführen, und eines der Py-Skripte ist eines, um ein Onyx-Modell zu erstellen. Es kann Ihnen helfen.

Sentiment-Analyse und Deep Learning für den Handel mit EA und Backtesting mit Python - MQL5 Artikel

Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
  • www.mql5.com
In this article, we will introduce Sentiment Analysis and ONNX Models with Python to be used in an EA. One script runs a trained ONNX model from TensorFlow for deep learning predictions, while another fetches news headlines and quantifies sentiment using AI.
 

Neben der Übersetzung des Textes aus MQ benötigen wir eine minimale Prüfung der Beschreibung der von den Autoren in ihren Artikeln beschriebenen Handlungen.

Wie ich dem Code entnommen habe, obwohl ich diese Programmiersprache nicht ausreichend kenne, normalisiert der Autor den gesamten Datensatz und teilt ihn dann in zwei Teilstichproben auf.

scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

Er trainiert Modelle, die indirekt Informationen über die Zukunft enthalten, und gibt eine lobenswerte Bewertung des Ergebnisses ab. Ich hoffe, dass der Autor dies nicht absichtlich tut, denn sonst handelt es sich bereits um eine Fälschung, die dazu führt, dass die Einlagen der Leser abgezogen werden.

Ich habe aus dem Artikel nicht verstanden, wie das Problem des Preises von einem Pip in der Einzahlungswährung gelöst wird. Warum haben sie VS gesetzt?

 
Hallo, ich probiere Ihr Modell aus, aber ich bekomme keine Berechnung. Warum sollte ich EURUSD mit 3 Lots öffnen und dann die anderen beiden Paare mit praktisch 0,02 Lots öffnen, was ist der Sinn?