Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 520
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Todo el problema de los teóricos es elaborar teorías que no existen en la realidad. Pero la realidad a veces se asemeja a algún tipo de teoría. Sólo queda por determinar el grado de similitud... Y esto es lo que hacen los probadores de teoría. Francamente, un comerciante es como un probador. Prueba una estrategia o una teoría en un depósito con su broker (el más intrépido simplemente lo hace sin usar ninguna teoría :)) ... Pero el cobarde (como yo)... y lo mismo ocurre con la comprobación de todo hasta el infinito :) Digamos que esto ... ¡inmersión en la teoría del comercio! Y cómo funciona realmente ... No podemos saberlo con seguridad. Sólo podemos saber lo que puede afectar. Creo que tenemos que entender exactamente lo que afecta... Por ejemplo, la subida de las criptomonedas, la caída del barril de petróleo, las fuertes fluctuaciones del yen, etc. ¿De dónde sacamos esta información? Sinceramente... no lo sé. Estoy viendo la experiencia de los anteriores... ...el recurso que utilizaban para obtener sus datos acaba de desaparecer y... Así que el análisis fundamental es para los operadores rápidos e intrépidos. Bien, iré a la realidad... todo lo que podemos hacer... es captar la tendencia y la recurrencia de esa tendencia en la historia. Podemos simplemente, sin rodeos, ...
1. coger lo mismo en un momento determinado (tendencia bajista, tendencia alcista, swing, stop, breakout)
2. probar algunos parámetros que contribuyen a la tendencia ( líneas de resistencia, soporte)
3. Reacciones de los precios a eventos significativos o conocidos.
Eso es todo. No sé qué más puede darnos una señal... Podemos usar parámetros para dibujar el precio en el gráfico... ¡parece un comerciante chamán bailando con panderetas! Por supuesto que sería bueno conocer la información de una fuente confiable, pero la confiabilidad es cada vez menor últimamente. Así que estúpidamente ... copiamos lo que tenemos :) ... Bueno... ...definir un poco los parámetros de copia ¿Qué podría ser? ¿Sí? ¿Qué sería?
¿No sé de qué se trata?
Todo se correlaciona con todo en el instrumento. Y esto es inevitable, ya que todo se obtiene por transformaciones de la misma serie temporal, de los mismos datos.
Por cierto, con el PCA se puede intentar eliminar la multicolinealidad y reducir la dimensionalidad de las entradas, o la descomposición singular
En principio no tengo ningún problema en adaptar NS a un trozo de historia, ahora tengo un problema con los modos adaptativos y el autoaprendizaje. Todavía no he encontrado ningún artículo u otra información que cubra bien el tema... Tengo mis propios desarrollos, pero no funciona muy bien hasta ahora. Por este motivo, mi artículo sobre la RF y el sistema adaptativo se estancó por el momento, ya que quería abarcar el tema de la adaptabilidad en la medida de lo posible
Ahora veo la solución en los predictores adaptativos que darán señales +- correctas en diferentes gráficos, y los ns básicos, de hecho, serán entrenados sólo una vez o no muy a menudo, es decir, debemos deshacernos del problema - cuando reentrenar NS y el problema de reentrenamiento en sí, cuando los predictores dejan de funcionar cuando el mercado cambia
Por cierto, a través del PCA se puede intentar eliminar la multicolinealidad y reducir la dimensionalidad de las entradas, o la descomposición singular
No tengo ningún problema con la adaptación de NS a un poco de historia, tengo un problema con los modos adaptativos y el autoentrenamiento ahora. Todavía no he encontrado ningún artículo u otra información que cubra bien el tema... Tengo mis propios desarrollos, pero no está funcionando muy bien hasta ahora. Por este motivo, mi artículo sobre la RF y el sistema adaptativo se ha estancado por ahora, ya que quería abarcar el tema de la adaptabilidad en la medida de lo posible
Obtuve este resultado en un modelo de hace una semana.
x - número de operación, y - beneficio total en p. Operación con un lote fijo.
Debo decir que estoy sorprendido. Hace una semana que estoy armando un sistema real.
Obtuve este resultado en un modelo de hace una semana.
x - número de operaciones, y - beneficio total en p. Operando un lote constante.
Debo decir que estoy sorprendido. Llevo una semana remachando un sistema real.
Tengo una buena idea para usar spreads y comisarios reales, pero prefiero ver los resultados... + Utilizaré el deslizamiento para las operaciones cortas.
y adelante :)
Si no están acostumbrados, se utilizarán de la misma manera que al principio del juego. + deslizamiento si las operaciones son cortas
El modelo parece tener en cuenta todo esto. Se calcula que se pierden 30 peniques en cada operación, sea o no exitosa. (estos son futuros) - eso es mucho para ellos. Prueba sobre datos no utilizados durante la depuración Depuración sobre futuros -6.17 - Prueba sobre futuros posteriores -9.17. Todo se tiene en cuenta, si es posible).
Sin embargo, habrá matices, por supuesto. Supongo que, como siempre,) lo real será algo peor.
Ahora he llegado al momento de la apertura del trato. Me estoy ejercitando - he visto alrededor de una docena de entradas en un acuerdo en línea. Parece que entra correctamente.
Hay algo mal en ALGLIB con la versión SOFTMAX de NS. Todas las respuestas se inclinan hacia la primera salida (para mí es BUY).
Los mismos datos de NS - la regresión con 3 salidas (con activación lineal) da resultados más fiables:
Comprar Vender NA
0.10302356, 0.01091621, 0.88606040
0.09705416, 0.01083526, 0.89211080
0.08283979, 0.12548789, 0.79167247
1.02522414,-0.00119697,-0.02403573
0.09498582, 0.01529507, 0.88971917
1.01878489,-0.00111341,-0.01767998
0.07906346, 0.05960769, 0.86132762
0.00201949, 0.00497863, 0.99300189
en >0,5 dará respuestas plausibles.
Les, por cierto, también se inclinó por la primera salida.
¿Cuál es la activación en sus neuronas de salida? Veo valores negativos. No debería serlo. Debe utilizar la activación softmax en las neuronas de salida. Sus valores están en el rango 0-1.
¿Cuál es la activación en sus neuronas de salida? Veo valores negativos. No debería serlo. Debe utilizar la activación softmax en las neuronas de salida. Sus valores están en el rango 0-1.
El ejemplo anterior es de regresión con salidas lineales (como variante de trabajo). Durante el entrenamiento me alimento de 0 a 1.
En softmax era claramente 1, o unas centésimas menos; pero todo en la 1ª salida, las otras 2 salidas siempre = 0. Es decir, hay algo que no funciona con el softmax en ALGLIB...
Lea sobre las funciones de activación de las neuronas. Puede suministrar los valores que desee a la salida, pero una función de activación incorrecta producirá valores negativos. Suele ser una tangente hiperbólica. La función de pérdida softmax no funcionará correctamente con ella. Aunque mucho depende de la biblioteca y de la implementación de la función de pérdida. Por ejemplo en Tensorflow en las neuronas de salida para la función de pérdida softmax no debe tener ninguna función de activación. Y para el uso correcto de la red entrenada debemos añadir la activación softmax.No he trabajado conALGLIB, quizás hayan hecho algo mal. En cualquier caso, una red entrenada con softmax no debería dar valores negativos.
Este es el caso cuando una de las clases tiene un número muy grande de ejemplos de entrenamiento en comparación con las otras clases. Por ejemplo, 2000 ejemplos de entrenamiento para la compra y sólo 1000 para la venta. La neurona siempre puede devolver "Comprar" y en este caso acertará el 66% de las veces. Es mejor hacer que el número de ejemplos de entrenamiento de cada clase sea igual.