Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2034
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Ya que tienes experiencia en redes convencionales, debes haber intentado enseñar con MQL y código C++ puro, si no, pruébalo y obtendrás una visión inmediata.
Dado que la influencia de un operador ordinario en el mercado es insignificante, se obtiene lo que en la teoría de los juegos se llama "jugar con la naturaleza". Son los mismos problemas de Matstat, aprendizaje automático y no estacionariedad.
Un modelo formal aproximado es fácil de construir. Puede aproximarse a un tiempo discreto: nadie cambiará de posición con demasiada frecuencia. Obtenemos un juego repetitivo (es un término de la teoría de juegos) de rondas idénticas, con una minoría que gana cada ronda - parece par o impar, pero no lo es. A continuación, hago la suposición (que no estoy dispuesto a demostrar matemáticamente) de que el juego de repetición resultante también tiene un equilibrio simétrico, que se construye como una secuencia de equilibrios para los juegos de ronda. Es decir, todos los jugadores de cada ronda lanzan monedas y sólo ganan si son superados en número.
Saludos.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188
Apenas encuentro esta formalización del problema, aún no he visto una mejor.
Otra pregunta: - ¿qué es una estrategia comercial?
Si no le importa, me gustaría escuchar la definición de un sistema de comercio abstracto
Creo recordar una promesa de añadir WinML con ONNX)
estaba escrito en alguna parte, sí.
Se tiene una red con diferentes tipos de capas, es decir, se apilan secuencialmente, por ejemplo, CNN, luego LSTM, luego capa lineal, etc. Y los entrenas todos a la vez, no individualmente.
el ejemplo que te di - hay 2 capas lstm, luego la función softmax para convertir las salidas lstm en el rango 0;1 (de lo contrario da -1;1), luego la capa de línea (para combinar todas las salidas LSTM en una), luego sigmoide al final. Es decir, ahora puedes probar la CNN enchufada antes del lstm todavía.
Para las formas correctas - probablemente se necesita algo de experiencia y la lectura de algunos libros.
https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/¡Saludos!
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188
Apenas he encontrado esta formalización del problema, aún no he visto una mejor.
otra pregunta: ¿qué es una estrategia comercial?
Si no te importa, me gustaría escuchar una definición de alguna TS comercial abstracta.
La pregunta es válida, ya que este enfoque pertenece a los métodos de modelización basados en agentes y es necesario describir las reglas de comportamiento individual de los agentes. Las reglas del "juego minoritario" sólo describen la "recompensa" que recibe un agente del entorno.
Los artículos científicos sobre el tema no suelen plantear la pregunta "¿cómo crear un sistema rentable?") Más bien suena a "¿cómo crean exactamente estos agentes idiotas las crisis en el mercado?") Por lo tanto, lo que llaman "estrategias de trading" parece bastante cursi.
Si nos tomamos en serio la cuestión de qué es una ST y tratamos de combinar el enfoque del comerciante y el científico, la formalización de este concepto se me escapa. La definición obvia a través del concepto de algoritmo se sugiere por sí misma. Pero si se observa con atención todo el ciclo de vida de la ST, aparecen ideas como "un algoritmo de sobreoptimización de la ST" y así hasta el infinito).
Los artículos científicos sobre este tema no suelen plantear la pregunta "¿cómo se crea un sistema rentable?") Más bien es "¿cómo crean exactamente estos agentes idiotas las crisis en el mercado?") Por lo tanto, lo que llaman "estrategias de trading" parece bastante cursi.
en el futuro consideraremos la situación con la búsqueda de información sobre la base de la fiabilidad y la utilidad,
de los "artículos científicos".
Si abordamos la cuestión de qué es una ST con seriedad y tratamos de combinar el enfoque del comerciante y el científico, la formalización de este concepto se me escapa.
Creo que ese es "el truco" - una inteligente mezcla de folclore (un enfoque de trader + parábolas del grial) y métodos científicos de análisis de series temporales que no tienen en cuenta la naturaleza del mercado - competencia + picos de volatilidad causados por los comunicados de prensa - (menos) información privilegiada (¡esto no se puede formalizar con métodos matemáticos! ..... ¿recuerdas quién hizo los deberes de matemáticas en el colegio y quién los hizo él mismo)) )
Se sugiere una definición obvia a través del concepto de algoritmo. Pero si observamos detenidamente todo el ciclo de vida de TC, ideas como "algoritmo de reconfiguración de algoritmo de TC sobreoptimización" y así hasta el infinito)
Vale, sí.
no mucho, pero esta es la descripción más plausible de una TS abstracta o se ajusta más correctamente al enunciado del problema de encontrar una TS
Entonces, las preguntas son:
- ¿cuál es el ciclo de vida de una ST? (el folclore del comerciante sobre las pruebas durante 10 años y 10 noches, "chupado" de un dedo del comerciante, que hace girar sus pulgares con todos los que le rodean - no debemos tenerlo en cuenta)
- ¿cuáles son las tareas de optimización/reconfiguración?
Escribir redes neuronales en el terminal no es una opción en absoluto. Allí cualquier función puede no funcionar de repente como se esperaba. Uso listo y probado.
En general, una experiencia diferente, todo en el terminal y en un solo código/archivo, las funciones se simplifican al máximo. Se comprueba que los cálculos del indicador y del Asesor Experto coinciden. Aunque tiene razón en algunos aspectos y ahora está dando lugar a pensamientos deprimentes (
Bueno, he aprendido por experiencia que las fijaciones también fallan y se ralentizan(
Lo superaremos)
En general una experiencia diferente, todo en la terminal y en un solo código/archivo, las funciones se simplifican al máximo. Está comprobando la coincidencia de los cálculos en el indicador y en el Asesor Experto. Aunque tiene razón en algunos aspectos y ahora está dando lugar a pensamientos deprimentes (
Bueno, he aprendido por experiencia que las fijaciones también fallan y se ralentizan(
Lo superaremos).
No debería escribir una red neuronal desde cero sólo para ver cómo aprende, no es una buena idea). Cuando se podía probar en una ya hecha y no sufrir por tonterías.
También hay que escribir la paralelización, un optimizador de calidad, soporte de GPU y hacerlo escalable. Todo esto para que se entienda que los NS no trabajan en forex
y luego descubrir que ns aprende durante 24 horas (como en los últimos artículos) y que no se puede investigar sobre dicha arquitectura (por culpa de mql o Dios sabe qué más)
Escribir una red neuronal desde cero sólo para ver cómo aprende es una diversión dudosa)) Cuando se puede probar en las ya hechas y no sufrir de tonterías
También hay que escribir la paralelización, un optimizador de calidad, soporte de GPU y hacerlo escalable. Todo esto para que se entienda que los NS no trabajan en forex
y luego descubrir que ns aprende durante 24 horas (como en los últimos artículos) y que no se puede investigar sobre dicha arquitectura (por las peculiaridades de mql o Dios sabe qué).
Maxim, adelante, tráelo.
Si mis sistemas de trabajo no funcionan, tendré que dedicarme a la inteligencia artificial, si eres el mejor allí, suerte.