Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 508
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Creo que idealizas demasiado y por alguna razón estás tratando de generalizar a "todos los traders" que se ajustan a qué, al igual que una especie de gurú, no vendes cursos de trading, como un novio?(es una broma)
Existe un óptimo para el riesgo (lote) dada la expectativa de beneficio. No depende de la psicología y no es una cuestión de "qué funciona para quién". De nuevo por la experiencia empírica del pasado, se puede esperar mayores aterrizajes en relación con los de la prueba, por ejemplo, a un máximo de la mitad del depósito a bajar, pero el riesgo será proporcional a la ganancia. Por ejemplo, si usted toma un pequeño riesgo (<10% del depósito por año), es como el comercio del 10% del capital, mientras que el 90% se encuentra en el dinero, que se ajusta sólo como una estrategia de conservación para evitar la inflación comido, pero no gana, usted tiene que invertir el 90% en otras estrategias y activos, diversificar, etc. Y de todos modos, el riesgo será casi proporcional al beneficio con pequeños efectos mitigadores de la diversificación, no se puede eliminar significativamente el riesgo y aumentar los beneficios por medio de la gestión del dinero.
La mayoría de los traders necesitan un sistema relativamente libre de riesgo con drawdowns muy bajos y grandes beneficios, de lo contrario no sobrevivirán al mercado, a eso me refiero :) porque no tienen un colchón y no pueden esperar un pequeño aumento de %. Por ejemplo, según una lógica como la suya, si se supone que se hace el 100% al mes, el drawdown medio debería ser del 50%, pero es como matar, porque el 50% de drawdown es un punto de no retorno para un depósito por norma. Y menos del 100% al mes la mayoría no estará interesada en los foros de forex, haces una encuesta, preguntas quien quiere cuanto beneficio, de estos profesionales con un buen colchón será el 1%... bueno, en este foro hay más
¿Cómo se puede subir en el mercado desde cero, por ejemplo? no hay manera
No soy un gurú, sólo me comunico mucho con los comerciantes por interés :)Eh eh...
No sé si se trata de un sutil trolling o si estás muy engañado.
Has dicho que "todo tiene sentido", así que ¿por qué vuelves a hablar de pequeños stops y grandes beneficios? Te he dado un diagrama, en la medida de mi capacidad artística, donde negro sobre blanco es evidente que NO SE PUEDE REDUCIR sustancialmente el RIESGO SIN REDUCIR LA GANANCIA, es decir pequeños stops - pequeña ganancia (de media, claro).
PUEDES, eso es exactamente lo que hace el algotrader, buscar ineficiencias. Y si no pueden, entonces la mayoría de la gente no tiene nada que hacer en el mercado, ese es el cuento. No estamos hablando de gestión de dinero ni de nada, sino de puro trading. ¿De dónde has sacado esa relación entre beneficios y riesgo en la foto, es una ilusión, no? El hombre tiene $1k, así que según tu lógica no tiene nada que ganar en el mercado con un 5-50% al año.
Puede que tengas una mente matemática, pero las matemáticas no siempre equivalen a una forma sobria de ver las cosas. Puedo tomar alguna fórmula y presentarla como una verdad, por ejemplo el Principio de Pareto o la relación beneficio/pérdida como la tuya, y no dice nada de la realidad.
Todo lo demás no tiene nada que ver con la realidad y no es más que especulación. En cuanto al mozo de cuadra, no necesito estar en el mismo campo que él, tiene la mitad del foro de alumnos imaginarios :)
Es una discusión sobre algunas cosas obvias, como si un bosque aleatorio puede extrapolar... Evidentemente no, pero hay que discutir, elegir el concepto de extrapolación y algo más :))
Una vez más, con cierta ventaja en el pronóstico, por ejemplo53-55%, hay una estrategia de gestión de riesgos óptima, la desviación de ella - dará una disminución de los beneficios, en promedio. No hay diferencias esenciales en las estrategias para los que tienen 10M$ y los que tienen 100$, al menos en Forex, donde se negocian 6T$ al día.
Hay una gran diferencia cuando se operan diferentes cantidades en forex, y se nota mucho cuando se empieza a operar, especialmente HFT. A la manera de las reglas no escritas de los corredores. Allí no hay esa liquidez porque está descentralizada. Y, a menudo, las estrategias que funcionan para los pequeños no funcionan para los grandes. Enfoques radicalmente distintos cuando se negocian cantidades diferentes.
Por ejemplo, es mejor establecer los volúmenes máximos y mínimos, los volúmenes reales y los volúmenes de tic - un total de 4 entradas por barra.
Para que la red comprenda la forma de la curva, hay que alimentarla, por ejemplo, con 100 barras, lo que supone un total de 400 entradas para la red neuronal.
Tengo un historial de entrenamiento de aproximadamente 50 000 barras en M1 durante 3 meses.
¿Qué le parece este enfoque?
¿Cuántas capas internas hay que hacer? Aparentemente también se necesita mucho, por ejemplo, 400-100-25-1
Creo que una red así tardaría mucho tiempo en aprenderse. Y puede que no encuentre los parámetros más óptimos.
¿Y si hacemos 1000 o 2000 entradas? ¿Sería poco realista conseguir algo?
1) ¡Exactamente! ¡NO! ¿Por qué está prohibido hacerlo en los países desarrollados? ¿Por qué se inventaron los "inversores cualificados"?
¿Qué es exactamente lo que se les prohíbe hacer, comerciar? ) Cientos de % al mes es bastante alcanzable, como en cualquier negocio y en cualquier comercio, mientras existan ineficiencias se explotan activamente, lo principal es hablar menos de ellas. Siempre son temporales, es decir, no funcionarán de forma estable durante toda la vida. Por eso escribí más arriba que tiene que haber criterios de parada adecuados para entender lo antes posible si el modelo ha dejado de funcionar o no. Y simplemente decidiste abandonar todo. 5-50% al año con una reducción del 2-25% y ya está.
Tal vez me equivoque, pero me parece que es mejor entrenar la red con datos de precios puros, y no con indicadores que suelen promediar, es decir, que introducen desfase.
Por ejemplo, es mejor establecer el Alto y el Bajo, los ticks y los volúmenes reales - un total de 4 entradas por barra.
Para que una red entienda la forma de una curva, necesito alimentarla con, por ejemplo, 100 barras, un total de 400 entradas para la red neuronal.
Mi historial de entrenamiento durante 3 meses en M1 es de unas 50.000 barras.
¿Qué opina de este enfoque?
¿Cuántas capas internas hay que hacer? Aparentemente también se necesita mucho, por ejemplo, 400-100-25-1
Creo que una red así tardaría mucho tiempo en aprenderse. Y puede que no encuentre los parámetros más óptimos.
¿Y si hacemos 1000 o 2000 entradas? ¿Sería imposible conseguir algo?
Lo hacen en redes recurrentes, precios de alimentación, no conozco detalles pero dicen que funciona y tarda mucho en entrenarse en gpu, sobre todo en python.
MO + MO = )))
Tal vez me equivoque, pero me parece que es mejor entrenar la red con datos de precios puros, en lugar de con indicadores que suelen promediar, es decir, que introducen desfase.
Por ejemplo, es mejor establecer los volúmenes máximos y mínimos, ticks y reales - 4 entradas por barra en total.
Para que la red comprenda la forma de la curva, hay que alimentarla, por ejemplo, con 100 barras, lo que supone un total de 400 entradas para la red neuronal.
Tengo un historial de entrenamiento de aproximadamente 50 000 barras en M1 durante 3 meses.
¿Qué opina de este enfoque?
¿Cuántas capas internas hay que hacer? Aparentemente también se necesita mucho, por ejemplo, 400-100-25-1
Creo que una red así tardaría mucho tiempo en aprenderse. Y puede que no encuentre los parámetros más óptimos.
¿Y si hacemos 1000 o 2000 entradas? ¿Sería poco realista conseguir algo?
Necesito una fórmula de normalización L2. No lo encuentro. Tal vez alguien pueda ayudar.
La red [64 GRU + 32 GRU + 2 Dense] en un problema de clasificación utilizando el modelo OHLC -> Buy/Sell (7000 bar) en ~24 carreras de entrenamiento da una precisión de 0,9 - 0,8. Y todo esto en unos 30 segundos.