Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 327

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

¿Será posible enlazar con mt-check SciLab más adelante?

Eso es lo que estoy haciendo. Por supuesto, habrá que escribir la DLL.

Por cierto, la interfaz gráfica de usuario y la sintaxis de SciLab son muy parecidas a las de R.

Ahora estoy buscando entre los paquetes de neuro de R y sus descripciones. En mi opinión, todo es mucho más complicado y menos transparente que en SciLab. En SciLab, recién iniciado ayer, ya puedo hacer una neurona, si tuviera un array de entrenamiento.

Allí en las instancias hay una predicción del seno por 3 pasos adelante.

Es elemental. Todo el código, ya entrenado:

x = 0:0.02:20;
P = sin(x);
T = 2.*sin(x - 0.2);
plot(x,P,x,T);

// Create and train a network to preduct T from P
Delay = 3;
[w,b,y,ee] = ann_ADALINE_predict(P,T,0.2,1,Delay);
figure(); plot(T); plot(y,'r');

w y b son parámetros de la neurona entrenada.

[Dr. Trader]

Maxim Dmitrievsky:

¿Tienes un buen artículo sobre R y cómo entrenar redes neuronales simples, con ejemplos?

Atacha tiene una neurona para Renat, pero también puedes usarla como un simple ejemplo.

Hay un buen artículo de SanSanych Fomenko -https://www.mql5.com/ru/articles/1165
Allí muestra cómo utilizar una de las interfaces gráficas de R, donde se pueden procesar datos y entrenar diferentes modelos. Después de todas las operaciones en la pestaña Log puedes ver el código correspondiente, y luego modificarlo y ejecutarlo tú mismo para aprender a programar en R.

Tomé el historial de barras del eurusd y del gbpusd m30 de mt5 con su nueva función de exportar el historial de barras a csv.

Entonces R entrena la neurona, sus pesos se guardan en el archivo y estos pesos deben ser insertados en mql5 Expert Advisor. He entrenado neuronas en enero de 2017, no va a operar bien en otros períodos.
El EA se puede ejecutar en eurusd o gbpusd.
Operar tanto el eurusd como el gbpusd igual de bien es mediocre con las neuronas, probablemente necesita más neuronas. Además, hay otra matriz de pesos comentada en el código mql, han sido entrenados sólo para el eurusd, respectivamente, el beneficio con esos pesos será generalmente cósmico.

Comercio cuando la formación de neuronas sólo en eurusd. Lo he estado estudiando durante 3 meses, sólo uno de ellos fue utilizado, en el medio, muestra claramente el beneficio subiendo.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

Eso es lo que estoy haciendo. Por supuesto, habrá que escribir la DLL.

Por cierto, la interfaz gráfica de usuario y la sintaxis de SciLab son muy parecidas a las de R.

Ahora estoy buscando entre los paquetes de neuro de R y sus descripciones. En mi opinión, todo es mucho más complicado y menos transparente que en SciLab. En SciLab, recién iniciado ayer, ya puedo hacer una neurona, si tuviera un array de entrenamiento.

Allí en las instancias hay una predicción del seno por 3 pasos adelante.

Es elemental. Todo el código, ya entrenado:

w y b son parámetros de la neurona entrenada.

Sí, genial... ya tengo R, pero... trabajé con él sólo un poco, si sylab es mejor para algunas tareas específicas, entonces tal vez sea posible usarlo... pero aún no las tengo...

Si vuelves al tema de la predicción de series temporales - por fin llegaste al final del vídeo, y qué te parece... Empezaron con el análisis de regresión, luego pasaron a modelos complicados como Arima y Garch y terminaron con el lema: que se jodan estos modelos, el análisis de regresión hace un mejor trabajo :)) Por cierto, fue una conferencia muy competente, al menos a mí me aclaró muchas cosas. También comprendí la esencia de la aritmética y la basura, y encontré cierta confirmación de mis ideas intuitivas.

"No hay ninguna ciencia detrás, al final llegamos a la conclusión de que no se necesita ninguna ciencia en lo que respecta a los métodos de regresión"

[Maxim Dmitrievsky]

Dr. Trader:

Atacha tiene una neurona para Renat, pero también puedes usarla como un simple ejemplo.

Hay un buen artículo de SanSanych Fomenko enhttps://www.mql5.com/ru/articles/1165
Muestra cómo utilizar una de las GUI para R, donde se pueden procesar los datos y entrenar diferentes modelos. Después de todas las operaciones en la pestaña Log puedes ver el código correspondiente y luego modificarlo y ejecutarlo tú mismo para aprender a programar en R.

Tomé el historial de barras del eurusd y del gbpusd m30 de mt5 con su nueva función de exportar el historial de barras a csv.

Entonces R entrena la neurona, sus pesos se guardan en el archivo y estos pesos deben ser insertados en mql5 Expert Advisor. He entrenado neuronas en enero de 2017, no va a operar bien en otros períodos.
El EA se puede ejecutar en eurusd o gbpusd.
Operar tanto con el eurusd como con el gbpusd por igual es mediocre con las neuronas, probablemente necesita más neuronas. En el código mql se ha comentado el otro array de pesos, se ha entrenado sólo para el eurusd, por lo que el beneficio con esos pesos será más cósmico.

Comercio cuando la formación de neuronas sólo en eurusd. 3 meses, de ellos se entrenó sólo en uno, en el medio, se puede ver claramente la ganancia subiendo allí.

Genial, gracias :) Mi modelo, sin embargo, es ahora mejor en las pruebas ... pero aún no ha sido probado en condiciones de combate

Por cierto, leí este artículo de SanSanych, incluso empecé a hacer algo, pero luego desistió, no hay tiempo

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Sí, genial... aunque ya tengo R... trabajé con él sólo un poco, si es mejor para algunas tareas específicas, entonces tal vez pueda usarlo... pero aún no las tengo...

Si vuelves al tema de la predicción de series temporales - por fin llegaste al final del vídeo, y qué te parece... Empezaron con el análisis de regresión, luego pasaron a modelos complicados como Arima y Garch y terminaron con el lema: que se jodan estos modelos, el análisis de regresión hace un mejor trabajo :)) Por cierto, fue una conferencia muy competente, al menos a mí me aclaró muchas cosas. También he captado la esencia de Arima y García, y he encontrado la confirmación de algunas de mis ideas intuitivas.

No sé dónde (¿y en qué?) has visto la especificidad en SciLab? Es una red ordinaria. Por cierto, hay docenas de redes diferentes, para diferentes tareas. Un ejemplo es la predicción. También hay redes de clasificación.

La regresión es genial, por supuesto. Pero si se opera mediante regresión, hay que construir un nuevo modelo a cada minuto. Como se dice en la conferencia, cuanto más largo sea el intervalo de previsión, mayor será el error, y a intervalos más largos la previsión se desmoronará junto con el modelo. Utilizando los métodos descritos en la conferencia, la reconstrucción en tiempo real es imposible.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

No sé dónde (¿y en qué?) ves la especificidad en SciLab? Una red ordinaria. Por cierto, hay docenas de redes diferentes, para diferentes tareas. Por ejemplo, hay uno predictivo. Existen redes de clasificación.

La regresión es genial, por supuesto. Pero si negocia utilizando la regresión, tendrá que construir un nuevo modelo cada minuto. Cuanto más largo sea el intervalo de previsión, mayor será el error, y a intervalos más largos la previsión se irá a pique junto con el modelo. Utilizando los métodos descritos en la conferencia, la reconstrucción en tiempo real es imposible.

No los detalles, sino que algunas cosas son más cómodas y rápidas de hacer allí que en R, como escribiste

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

No se trata de cosas específicas, sino de que algunas cosas son más fáciles y rápidas de hacer allí que en R, como escribiste

Sí, mucho más conveniente, y más rápido de implementar. Pero no entiendo lo que significa:"si ssilab es mejor para algunas tareas específicas,... ". Neurona y neurona africana, y la única cuestión es dónde es más fácil, más rápido y menos costoso obtener resultados.

Zy. He visto ejemplos de neuronas que te enseñan la tabla de multiplicar. Digamos que tiene 7 x 7, pues bien, resulta 48,7 más o menos. He visto un ejemplo de una neurona que aprende la tabla de multiplicar, por ejemplo, 7 x 7.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

Sí, mucho más conveniente, y más rápido de implementar. Pero no entiendo qué quiere decir que"si ssilab es mejor para algunas tareas específicas,... ". Neurona y neurona africana, y la única cuestión es dónde es más fácil, más rápido y menos costoso obtener resultados.

Zy. He visto ejemplos de neuronas que te enseñan la tabla de multiplicar. Digamos que tiene 7 x 7, pues bien, resulta 48,7 más o menos. También he visto un caso de una neurona que aprende la tabla de multiplicar.

Por lo tanto, es más conveniente para aprender NS, pero en R, por ejemplo, hay un dataminer y ya hay una manera de combinarlo con MT

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Es decir, es más conveniente para enseñar NS, pero en R hay un dataminer y ya hay una forma de combinarlo con MT

La minería de datos en SciLab también está ahí, incluyendo la optimización y la genética. Sí, no hay DLL, hay que escribirla. Pero hay una API en C/C++, y no es un problema conectarse, pero llevará algo de tiempo, claro. Sin embargo, tengo habilidades para escribir DLL, pero no para trabajar con redes neuronales, y no creo que se haga todo al instante y por sí mismo.

Aunque tengo tanto R como SciLab en mi ordenador, y trabajo con los dos, pero R se utiliza mucho menos - R es más adecuado para su área temática - El Proyecto R para la Computación Estadística.

[СанСаныч Фоменко]

Maxim Dmitrievsky:

Es decir, es más conveniente para aprender NS, pero en R, digamos, hay un dataminer y ya hay una forma de combinarlo con MT

¿Por qué te metes con las redes? No funcionan y ya está, es una moda de una época pasada, probablemente el primer paquete de aprendizaje automático que hubo.

Hay otras más prometedoras: los bosques aleatorios, una variedad de ada. Y generalmente el paquete caret shell, que tiene un par de cientos de paquetes, incluyendo mallas, y puedes hacer una selección automática entre ellos.

PS.

Mallas serias que probablemente funcionen aquí y aquí. El autor está en el foro, picando en el comercio, enlazando con los terminales MT4/5 ...

PSPS

¿Cómo puedes comparar seriamente a R con el Skylab? Algún tipo de paquete rústico, no en ninguna clasificación...

PSPSPS

Y no se trata de modelos en absoluto, se trata de la búsqueda de datos. Si encuentras los predictores que se relacionan con la variable objetivo, serás oro.

Todo lo demás son juegos mentales.