Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1049
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Queriendo dar vida a este hilo y llenarse los bolsillos con una señal de trading de red neuronal, doy:
Algoritmo para preparar los datos de entrada para el Grial
1. El flujo Erlang de la orden 300 y superior para las cotizaciones de ticks (análogo del M5 OPEN/CLOSE) tiene una distribución de Laplace estable en los incrementos.
2. La suma de los módulos de dichos incrementos dará una distribución xy-cuadrada.
En el límite, será una distribución normal.
3. Así, la suma de los módulos para un flujo dado, en una ventana deslizante, digamos 1440 valores de este tipo = semana (determinada a partir de la desigualdad de Chebyshev), formará una distribución casi normal con una función cuantil y una expectativa conocidas.
4. Seguramente se pueden extraer redes de dinero impensables de un proceso así.
Entonces, ¿por qué no uso este algoritmo para calcular escorzos, valores atípicos, etc. sin sentido?
Sí, porque es un proceso de espera MUY largo para una sola operación. ¡El plazo es de una semana! No, no tengo paciencia para ello.
Y la red neuronal sólo tiene que traer el Grial a toda prisa en tales entradas.
Buena suerte a todos.
Ah, tanto esfuerzo, y todo en vano, escribí sobre las tics y el probador de estrategias, pero no... El grial está aquí, lo encontraré yo mismo, mira:
1. Las cotizaciones por ticks pueden no contener toda la información - filtrado de ticks de diferentes fuentes de datos, y las cotizaciones por ticks pueden contener información adicional, no relevante para el proceso analizado - filtros de suavizado de las empresas de corretaje, y algoritmos de adición de órdenes
2,3,4 Probador de Estrategias y Probador de Estrategias de nuevo
y después de completar los pasos 1-4, no aparecerá el Grial, sólo un modelo matemático del proceso analizado, para "ir al dinero" se debe desarrollar una estrategia
Bueno, deja el código en tu correo electrónico y veré lo que puedo hacer. ¿Es para uso personal o de libre acceso para todos?
te envió un correo electrónico
Probar diferentes modelos (predictores), por ejemplo, construir muchos modelos y elegir el mejor, sobre diferentes datos de entrada transformados. Como las contraseñas de las cuentas. Cuando no hay un conocimiento a priori del tema y los patrones.
Hecho a mano.
El vídeo de Wapnick en inglés trataba de estoMaxim si quieres puedes leer los escritos de Ivakhnenko, es lo que comentas pero de forma estructurada y optimizada, la mejor forma.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Incluso conozco a un hombre (no personalmente) que construyó un muy buen robot basado en estos principios
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Esto es lo que hace su robot.
Maxim si quieres puedes leer los trabajos de Ivakhnenko, son lo que comentas, pero de forma estructurada y optimizada.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Incluso conozco a un hombre (no personalmente) que ha construido un muy buen robot basado en estos principios.
Gracias, lo leeré. Primero construí el sistema de símbolos correlacionados. Significa que los predictores son instrumentos similares, por ejemplo el índice del dólar para el EURUSD y el sistema intentó encontrar patrones entre ellos. El mejor resultado hasta ahora es alrededor del 100% de OOS de la longitud de la bandeja, y los errores de topo son más o menos lo mismo, entonces poco a poco el sistema comienza a romper (no abruptamente)
Las diferentes transformaciones dan, en el mejor de los casos, una reducción del error de 0,1 en OOS. Es obvio que no sólo hay que cambiar las entradas, sino también las salidas, y esto requeriría muchos recursos.
Maxim si quieres puedes leer los trabajos de Ivakhnenko, son lo que comentas, pero de forma estructurada y optimizada.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Incluso conozco a un hombre (no personalmente) que construyó un muy buen robot basado en estos principios
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ese es el tipo de trato que hace el robot de este hombre.
es básicamente una máquina nuclear
Gracias, lo leeré. Primero construí un sistema de correlación de instrumentos. Es decir, los predictores son instrumentos similares, por ejemplo, el índice del dólar para el EURUSD, y el sistema trató de encontrar patrones entre ellos. El mejor resultado hasta ahora es alrededor del 100% de OOS de la longitud de la bandeja, y los errores de topo son más o menos lo mismo, entonces poco a poco el sistema comienza a romper (no abruptamente)
Las diferentes transformaciones dan, en el mejor de los casos, una reducción del error de 0,1 en OOS. Es obvio que no sólo hay que ajustar las entradas, sino también las salidas, pero eso ya consume recursos.
Yo también lo he hecho, tomé el DAX (Europa) y el SP500 (Holanda) como predictores e intenté predecir el euro-dólar usando modelos ocultos de markov (HMM) pero no redes neuronales, pero no funcionó))
Tengo la sensación de que hay algo que no funciona, algo fundamental en nuestro enfoque de la construcción de sistemas de pronóstico y nos estamos dando de bruces contra la pared
es una máquina nuclear, en esencia
¿Qué es una máquina nuclear? No lo sé.
¿Qué es una máquina nuclear? No lo sé.
Bueno, construye diferentes polinomios a partir de los datos en bruto, Reshetov también lo utiliza en su predictor
Tengo la sensación de que hay algo que no funciona, que nos falta algo fundamental en nuestra visión de la construcción de sistemas predictivos, y por eso nos estamos dando contra un muro.
Permítanme recordarles que Aleshenka y Koldun (que parecen ser los únicos que tienen cierto éxito en el comercio de redes neuronales) dedican mucho tiempo a preparar los datos de entrada.
Sinceramente, no sé lo que hacen allí y, con mis posts, provoco a propósito sus comentarios :))) Ay, guarda ese secreto...
Bueno, construye diferentes polinomios a partir de los datos brutos, el predictor de Reshetov utiliza el mismo
¿Y Reshetov? Bueno, sí, está familiarizado con el MSUA, dijo una vez.
La propia idea de forzar los predictores creando modelos y luego creando modelos de complejidad creciente es muy correcta, en mi opinión.
Pero tal vez no debería intentar enumerar los predictores, sino intercambiar soluciones de sistemas en mi entorno o algo más...