Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 326
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Es una rama enorme.
¿Puede alguien darme una pista...
Tengo gráficos de movimientos de varios pares de divisas. ¿Cómo puedo utilizar el aprendizaje automático para seleccionar los parámetros (lote, dirección) para abrir/cerrar órdenes de manera que el resultado sea lo más frecuente posible en el plus?
¿Qué debo hacer, cómo debo entrenar el programa?
Puedes utilizar el siguiente buscador, escribe "redes neuronales" y selecciona los artículos, hay mucha información útil
En nuestro caso, sólo estamos ajustando los pesos de las neuronas a través del optimizador, eso es todo... qué diferencia hay si se entrena en la lógica o a través del optimizador... Y en términos de velocidad, creo que el aprendizaje es mucho más rápido en la nube a través del optimizador
¿El 1000% en 2 meses es malo o qué? :) He mejorado un poco la lógica.
Aquí, es cierto, la mayor recompensa llegó en abril. Desde mediados de mayo, incluso una tendencia estable
2000% en 3 meses, pero también un drawdown del 64%, lo cual es lógico con semejante rendimiento :) He terminado de hacer spam, pero la RNN de Reshetova es definitivamente la cosa, lo principal es llegar a grandes predictores
Y qué decir de esta increíble racha, 3000% en 3 meses con un bajón del 55%, casi perfecto.
2000% en 3 meses, pero también un drawdown del 64%, lo cual es lógico para tal rendimiento :) He terminado de hacer spam... pero el PH de Reshetov es definitivamente la cosa, lo principal es encontrar buenos predictores
y aquí hay una racha increíble, 3000% en 3 meses con un drawdown del 55%, casi perfecto.
No es spam.
Llevo mucho tiempo esperando los resultados.
De lo contrario, no tiene sentido ni siquiera leer.
2000% en 3 meses, pero el drawdown es del 64%, lo cual es lógico para tal rendimiento :) He terminado de hacer spam ... pero el PH de Reshetov es definitivamente la cosa, lo principal es encontrar buenos predictores
y aquí hay una carrera increíble, 3000% en 3 meses con una reducción del 55%, casi perfecto
Bien. ¿Qué pasa en la demo?
Todavía no lo he puesto, será igual, porque la prueba se basa en los precios de apertura, los resultados son muy fiables.
No he puesto en práctica todas mis ideas, son opciones intermedias.
Es una rama enorme.
¿Puede alguien darme una pista...
Tengo gráficos de movimientos de varios pares de divisas. ¿Cómo puedo utilizar el aprendizaje automático para seleccionar los parámetros (lote, dirección) de la apertura/cierre de la orden, para que el resultado sea en beneficio lo más a menudo posible?
Entonces, ¿qué hay que hacer para entrenar un programa?
Si fuera de la caja, puedes tomar el historial de barras de MT5, exportarlo en csv, y entrenar a las neuronas para operar cada barra en la dirección positiva. El lote será constante durante el entrenamiento. Sería mejor determinarlo más tarde durante la negociación por el propio Asesor Experto en función del saldo actual.
En el probador obtendrá una operación perfecta en este marco de tiempo. Pero fallará en los bares nuevos. No se trata de una estrategia comercial, sino de un ajuste rígido a la historia.
Y sólo es adecuado para grandes marcos temporales, como M30, tal vez M15. En los más pequeños, el diferencial se comerá todos los beneficios.
¿Quieres? :) Si es así, entonces añadiré aquí el código del modelo para hacerlo, pero tienes que poner R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) para empezar el entrenamiento de la neurona.
Si quieres hacerlo rápidamente, puedes tomar el historial de barras de MT5, exportarlo a csv, y enseñar a las neuronas a operar cada barra en la dirección positiva. El lote en la formación será constante, es mejor determinarlo más tarde por el Asesor Experto durante el comercio en función del saldo actual.
En el probador obtendrá una operación perfecta en ese marco de tiempo. Pero en los bares nuevos será un fracaso. No es una estrategia de negociación, es un ajuste duro a la historia.
Y sólo es adecuado para grandes marcos temporales, como M30, tal vez M15. En los más pequeños, el diferencial se comerá todo el beneficio.
¿Quieres? :) Si es así, entonces voy a añadir aquí el código de ejemplo de cómo hacerlo, pero usted tendrá que establecer R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) con el fin de iniciar la formación de la neurona.
Sigue siendo intrigante. Tendré datos de entrada ligeramente diferentes.
Tengo
Si quieres hacerlo rápidamente, puedes tomar el historial de barras de MT5, exportarlo a csv, y enseñar a las neuronas a operar cada barra en la dirección positiva. El lote en la formación será constante, es mejor determinarlo más tarde por el Asesor Experto durante el comercio en función del saldo actual.
En el probador obtendrá una operación perfecta en este marco de tiempo. Pero en los bares nuevos habrá un fracaso. No es una estrategia comercial, es un ajuste duro a la historia.
Y sólo es adecuado para grandes marcos temporales, como M30, tal vez M15. En los más pequeños, el diferencial se comerá todo el beneficio.
¿Quieres? :) Si es así, entonces voy a añadir aquí el código de ejemplo sobre cómo hacerlo, pero usted tiene que establecer R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) con el fin de iniciar la formación de la neurona.
¿Puedo tener un pequeño manual sobre R y cómo entrenar redes neuronales simples con ejemplos?
¿Puedo pedir un pequeño manual sobre R y cómo entrenar redes neuronales simples, con ejemplos?
Hay ejemplos en el propio R. Es cierto que no están en nuestro tema, pero explican muchas cosas.
Pero en general, me gusta más SciLab (análogo a MathLab). En términos de redes neuronales es más pobre - sólo 3 paquetes (R tiene 11), pero la ayuda es mejor, y la orientación de R es diferente, mientras que SciLab se centra en los cálculos científicos y técnicos y el modelado en tiempo real.
Trabajo con ambos, pero con SciLab más. Siéntase libre de participar.
Hay ejemplos en el propio R. Es cierto que no están en nuestro tema, pero explican muchas cosas.
Pero en general, me gusta más SciLab (análogo a MathLab). En términos de redes neuronales es más pobre - sólo 3 paquetes (R tiene 11), pero la ayuda es mejor, y la orientación de R es diferente, mientras que SciLab se centra en los cálculos científicos y técnicos y el modelado en tiempo real.
Trabajo con ambos, pero con SciLab más. Siéntase libre de participar.
¿Será posible enlazar SciLab con mt-check?