Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1492

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Sí, entonces detéctelos en el futuro y elija un modelo que funcione bien en este grupo en particular

También puedes archivarlo como una característica, NS/forest se submodela a sí mismo

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

https://radfiz.org.ua/files/temp/Lab1_16/alglib-3.4.0.csharp/csharp/manual.csharp.html#example_mcpd_simple1

Encontré ejemplos aquí, busque "markov".

He aquí algunos ejemplos más https://csharp.hotexamples.com/examples/-/mcpd.mcpdreport/-/php-mcpd.mcpdreport-class-examples.html

[Igor Makanu]

interesante artículo sobre el entrenamiento de NS en Habra ( sólo una lectura )Restauración de fotos con redes neuronales

lo más valioso, como siempre, son los comentarios de los usuarios - a lo largo del artículo el autor describe un gran avance en su trabajo, como es habitual con una comparación de software de terceros, pero los usuarios inmediatamente señalaron el defecto - el predominio del verde

conclusión: la preparación de los datos de entrada es más importante que la propia tecnología de formación NS

[Alexander_K]

Igor Makanu:

la conclusión es que la preparación de los datos de entrada es más importante que la propia tecnología de formación NS

Sorcerer dijo esto hace mil millones de páginas.

Señores, ¿cuándo aprenderán a escucharse unos a otros? ¿Qué es esta estrechez de miras y esta estupidez de los paletos? Es realmente molesto y exasperante.

[Petros Shatakhtsyan]

Igor Makanu:

interesante artículo sobre el entrenamiento de NS en Habra ( sólo una lectura )Restauración de fotos con redes neuronales

lo más valioso, como siempre, son los comentarios de los usuarios - a lo largo del artículo el autor describe un gran avance en su trabajo, como es habitual con una comparación de software de terceros, pero los usuarios inmediatamente señalaron el defecto - el predominio del verde

la conclusión - la preparación de los datos de entrada es más importante que la tecnología de la formación NS

La cuestión es que la imagen no se mueve y no cambia, al igual que las huellas dactilares. Y en el reconocimiento de patrones el aprendizaje automático es indispensable.

Pero cuando el MO se aplica sobre datos históricos en forex, sólo da la ilusión de que ha encontrado la mejor opción.

Cuando en realidad simplemente ha aprendido a eludir todas las zonas peligrosas de la historia, lo que se traduce en un gran gráfico de ganancias.

Pero la fijación de precios es un proceso dinámico que siempre está cambiando y avanzando, y nadie puede adivinar hacia dónde va a ir el precio: por lo tanto, un robot basado en el aprendizaje automático siempre cometerá un error en el comercio real en situaciones inusuales.

[Igor Makanu]

Petros Shatakhtsyan:

Pero cuando el modus operandi se aplica sobre datos históricos en el mercado de divisas, sólo crea la ilusión de que ha encontrado la mejor opción.

Y en realidad, simplemente ha aprendido en la historia a evitar todas las zonas peligrosas, lo que se traduce en un gran gráfico de ganancias.

leer todo estohttps://habr.com/ru/post/443240/

Pero no es tan malo, es decir, tengo que decir por enésima vez mi opinión, MO no es mejor ni peor que GA strategy tester,

pero sigue siendo un tema muy interesante, es fascinante ))))

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
He aquí algunos ejemplos más https://csharp.hotexamples.com/examples/-/mcpd.mcpdreport/-/php-mcpd.mcpdreport-class-examples.html

Pues resulta que es bastante fácil de aplicar. Del ejemplo 1.

Establecemos el número de estados, y las secuencias de transiciones (digamos, históricas). Es decir, las probabilidades de estar en un estado determinado. Y luego cuenta la probabilidad total para todos los estados.

O en MAshki para hacer un ejemplo sencillo para el comienzo, pero hasta ahora todavía no sé cómo hacerlo, tal vez@mytarmailS lo explique.

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                          HMM.mq5 |
//|                        Copyright 2018, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2018, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#include <Math\Alglib\dataanalysis.mqh>
CMCPDState states;
CMCPDReport report;
CMatrixDouble track0, track1, results;

//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//---
   track0.Resize(5, 2);
   track1.Resize(4,2);
   
   track0[0].Set(0, 1.0);
   track0[0].Set(1, 0.0);
   
   track0[1].Set(0, 0.95);
   track0[1].Set(1, 0.05);
   
   track0[2].Set(0, 0.92750);
   track0[2].Set(1, 0.07250);
   
   track0[3].Set(0, 0.91738);
   track0[3].Set(1, 0.08263);
   
   track0[4].Set(0, 0.91282);
   track0[4].Set(1, 0.08718);
   
   track1[0].Set(0, 0.8);
   track1[0].Set(1, 0.2);
   
   track1[1].Set(0, 0.86);
   track1[1].Set(1, 0.14);
   
   track1[2].Set(0, 0.887);
   track1[2].Set(1, 0.113);
   
   track1[3].Set(0, 0.89915);
   track1[3].Set(1, 0.10085);
   
   CMarkovCPD::MCPDCreate(2, states);
   CMarkovCPD::MCPDAddTrack(states, track0, 5);
   CMarkovCPD::MCPDAddTrack(states, track1, 4);
   CMarkovCPD::MCPDSolve(states);
   CMarkovCPD::MCPDResults(states, results, report);
   
   for(int i=0;i<results.Size();i++)
     {
      Print(results[i][0]);
      Print(results[i][1]);
     }
  }
//+------------------------------------------------------------------+

[Maxim Dmitrievsky]

Esta estrategia con MAs (muy simple) se describe aquí

https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Pues resulta que es bastante fácil de aplicar. Del primer ejemplo.

Establecemos el número de estados, y las secuencias de transiciones (digamos, históricas). Es decir, las probabilidades de estar en un estado determinado. Y luego cuenta la probabilidad total para todos los estados.

O en MAshki para hacer un ejemplo sencillo para el comienzo, pero hasta ahora todavía no sé cómo hacerlo, tal vez@mytarmailS lo explique.

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                          HMM.mq5 |
//|                        Copyright 2018, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2018, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#include <Math\Alglib\dataanalysis.mqh>
CMCPDState states;
CMCPDReport report;
CMatrixDouble track0, track1, results;

//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
  {
//---
   track0.Resize(5, 2);
   track1.Resize(4,2);
   
   track0[0].Set(0, 1.0);
   track0[0].Set(1, 0.0);
   
   track0[1].Set(0, 0.95);
   track0[1].Set(1, 0.05);
   
   track0[2].Set(0, 0.92750);
   track0[2].Set(1, 0.07250);
   
   track0[3].Set(0, 0.91738);
   track0[3].Set(1, 0.08263);
   
   track0[4].Set(0, 0.91282);
   track0[4].Set(1, 0.08718);
   
   track1[0].Set(0, 0.8);
   track1[0].Set(1, 0.2);
   
   track1[1].Set(0, 0.86);
   track1[1].Set(1, 0.14);
   
   track1[2].Set(0, 0.887);
   track1[2].Set(1, 0.113);
   
   track1[3].Set(0, 0.89915);
   track1[3].Set(1, 0.10085);
   
   CMarkovCPD::MCPDCreate(2, states);
   CMarkovCPD::MCPDAddTrack(states, track0, 5);
   CMarkovCPD::MCPDAddTrack(states, track1, 4);
   CMarkovCPD::MCPDSolve(states);
   CMarkovCPD::MCPDResults(states, results, report);
   
   for(int i=0;i<results.Size();i++)
     {
      Print(results[i][0]);
      Print(results[i][1]);
     }
  }
//+------------------------------------------------------------------+

En alglib, según tengo entendido (probablemente equivocado), tienes que compilar las pistas tú mismo por el número requerido de clusters. En esos ejemplos en Python, hay que pedir el número correcto de clusters y él mismo redistribuirá los datos.

Aunque si la clasificación, con 2 clases, probablemente podríamos encadenar de la siguiente manera: empezando por el 0 hasta que se convierta en el 1; y empezando por el 1 hasta que se convierta en el 0. Como no tenemos intermedios 0,95, 0,8, etc.

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

En alglib, según tengo entendido (probablemente equivocado), tienes que compilar las pistas tú mismo por el número de clusters requerido. Y en esos ejemplos de Python, pides el número correcto de clusters y él mismo redistribuye los datos.

Aunque si la clasificación, con 2 clases, probablemente se podría encadenar así: empezando por el 0 hasta que se convierta en el 1; y empezando por el 1 hasta que se convierta en el 0. Como no tenemos intermedios 0,95, 0,8, etc.

No entiendo en absoluto cómo funciona. ¿Por qué no utiliza la clasificación a través de NS?

No entiendo cómo se emiten los resultados en python, incluyendo los nuevos datos. Y en alglib cómo obtener el estado predicho en los nuevos datos, y para cada dimensión por separado. Demasiados buckeyes a la vez.

y parece que hay algo mal en el alglib, un modelo diferente