Aprendizaje automático para robots - página 4
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Iván, lo que se te ha ocurrido es increíble, yo mismo empecé a pensar en ello hace unos meses, pero sólo en mis sueños más locos, ya que soy programador y no principiante.
Hay tres cosas en un sistema de comercio
1) indicador
2) todas las señales
3) señales correctas
¿Qué necesitas filtrar? ¿Los tres puntos o 2 y 3 o sólo 3?
¿Y qué pasa si mi sistema trabaja con indicadores o niveles no estándar? ¿Su algoritmo será capaz de simular mis operaciones si comercio con niveles?
Iván, lo que se te ha ocurrido es increíble, yo mismo empecé a pensar en ello hace unos meses, pero sólo en mis sueños más locos, ya que soy programador y no principiante.
Hay tres cosas en un sistema de comercio
1) indicador
2) todas las señales
3) señales correctas
¿Qué necesitas filtrar? ¿Los tres puntos o 2 y 3 o sólo 3?
¿Y qué pasa si mi sistema trabaja con indicadores o niveles no estándar? ¿Su algoritmo será capaz de simular mis operaciones si comercio con niveles?
He aquí una idea para probar el MO por el punto 3, es decir, por señales correctas, que a su vez pueden ser filtradas de todas las señales obtenidas por cualquier método, de cualquier fuente.
La filtración se realiza de forma primitiva, por la diferencia (beneficio potencial en pips) en un determinado número de barras, las entradas pueden ser el propio OHLC o los valores de cualquier indicador calculados mediante una fórmula específica.
Se pueden generar diferentes variantes de modelos, pero si serán capaces de simular el comercio, para eso está el experimento...
pero si pueden simular el comercio, para eso está el experimento...
No pueden. A lo sumo, será la misma historia-ajuste.
No lo harán. Como mucho, seguirá siendo el mismo tipo de ajuste a la historia.
Y la optimización, que todo el mundo hace siempre, no se ajusta a la historia, y en tu análisis ¿utilizas datos del futuro o una aproximación especial)?
He aquí una idea, intente MO por el punto 3, es decir, por las señales correctas, que a su vez pueden ser filtradas de todas las señales obtenidas por cualquier método, de cualquier fuente.
La filtración se realiza de forma primitiva, por la diferencia (beneficio potencial en pips) en un determinado número de barras, las entradas pueden ser el propio OHLC o los valores de cualquier indicador calculados mediante una fórmula específica.
Se pueden generar diferentes variantes de modelos, pero si serán capaces de simular el comercio, para eso está el experimento...
Vale, entiendo lo que quieres decir, pero tengo algunas preguntas).
1) A ver, si tomo tu MACD como ejemplo, significa que generas entradas por MACD y luego las transmites a la red y ésta genera un fantasma de MACD en su cabeza y opera por él.
2) Si entiendo bien, ¿por qué debe entrenar la red en sistemas "ajenos" con desventajas si puede simplemente tomar las entradas del zigzag y será un comercio ideal, la salida neta será un sistema ideal
3) ¿Qué pasa con los niveles? Tengo un indicador que construye niveles, pero los niveles no son una función, mientras que su red trabaja con datos funcionales - sólo indicadores, ¿estoy en lo cierto?
3) Y qué pasa con los niveles, tengo un indicador que construye niveles, pero los niveles no son una función, y tu red trabaja con datos funcionales que son puramente indicadores, ¿estoy en lo cierto? De nuevo, si es correcto, ¿puedo evitar esto?
El nivel es una función de un conjunto de datos de precios.
Vale, entiendo lo que quieres decir, pero tengo algunas preguntas).
1) A ver, si tomo tu MACD como ejemplo, significa que generas entradas por MACD y luego las transmites a la red y ésta genera un fantasma de MACD en su cabeza y opera por él.
2) Si entiendo bien, ¿por qué debe entrenar la red en sistemas "ajenos" con desventajas si puede simplemente tomar las entradas del zigzag y será un comercio ideal, la salida neta será un sistema ideal
3) ¿Qué pasa con los niveles? Tengo un indicador que construye niveles, pero los niveles no son una función, y su red trabaja con datos funcionales - sólo indicadores, ¿estoy en lo cierto?
1) Exactamente, la red aprende a operar como un indicador filtrado a partir de entradas erróneas, en el ejemplo del MACD.
2. La razón es que no todas las entradas rentables están técnicamente justificadas, por ejemplo, si el movimiento se basa en las noticias, entonces qué sentido tiene enseñar a la red a predecirlo basándose en los patrones de precios.
3. si su indicador construye niveles basados sólo en datos de precios, entonces la red en "su cabeza" probablemente puede simularlos, por lo que la metodología puede ser la misma que para otros indicadores - formar señales por niveles, filtrar los erróneos y entrenar, por supuesto, primero debemos decidir la secuencia de entrenamiento de entrada - tamaño, desplazamiento, fórmula de recálculo.
1. Así es, la red aprende a operar como un indicador filtrado a partir de entradas erróneas, en el ejemplo del MACD.
2. Sólo que no todas las entradas rentables están técnicamente justificadas, por ejemplo, si el movimiento se basa en las noticias, qué sentido tiene enseñar a la red a predecirlo basándose en los patrones de precios.
3) Si su indicador hace niveles basados sólo en datos de precios, la red en "su cabeza" probablemente puede simularlos, por lo que la metodología puede ser la misma que para otros indicadores - formar señales por niveles, filtrar las señales falsas y enseñar, por supuesto, primero debemos decidir sobre la secuencia de entrenamiento de entrada - tamaño, desplazamiento, fórmula de recálculo.
Ok, escribiré un código, intentaré generar señales y te lo enviaré. Si has intentado enseñar la red en zigzag, cuéntame los resultados.
... Pero, ¿has probado a poner la red en zig-zag?
Por supuesto que lo intenté, y no sólo yo, por ejemplo en el hilo sobre MO, hay quienes lo hicieron, repitiendo el mantra de la basura en el input y aparentemente olvidando que la basura en el output formal cuando se entrena con un maestro no es mucho mejor, con el vector de selección y barajado de características no se salva del overfitting.