L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 319
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Graphiques de bénéfices sur "modèle de motif vs réseau neuronal".
Les deux schémas ont été entraînés à trader l'eurusd du côté positif en octobre 2016 ; lot constant, pas de stop ni d'emport ; toujours en position longue ou courte ; trader sur les prix d'ouverture H1. Trading sur le graphique - 5 dernières années, y compris un mois de données d'entraînement.
En apprenant des modèles sans évaluation croisée, ils se sont contentés de tirer le maximum de profit du prix.
Il y a un endroit sur les graphiques où le serveur n'a pas donné de ticks normaux, il y a une sorte de prune à cet endroit, alors ignorez cet endroit.
Voici le neurone. Vous pouvez clairement voir l'intervalle de temps auquel il a été formé, c'est le seul endroit avec un profit stable.
Et voici le modèle de reconnaissance des formes. Le résultat est négatif, mais c'est toujours mieux que la neuronique. Et il y a de nombreuses fois où elle a été rentable pendant des semaines. Mais c'était un échec.
C'est cool, mais on ne sait pas trop quoi en faire.
Je connais la réponse. Je ne suis pas à la maison en ce moment. Je serai devant mon ordinateur plus tard et je vous ferai part de mes réflexions à ce sujet.
Voici quelques autres graphiques.
1) Neuron ne peut pas être entraîné sans validation croisée, il se réentraîne avec une garantie de 100%.
J'ai pris les mêmes données, je les ai divisées en deux parties pour la formation et la validation croisée. Vous pouvez voir sur le graphique que les bénéfices sur les données de formation n'augmentent pas aussi fortement, car la formation du modèle s'est arrêtée dès que le résultat de la validation croisée a commencé à se détériorer. Il n'a pas eu le temps de mémoriser tous les exemples d'entraînement et, en théorie, il devrait maintenant commercer par logique plutôt que par mémoire.
Mais cela n'a pas vraiment affecté le résultat global, les pertes totales sur 5 ans sont seulement 80 euros de moins (~10% des pertes totales).
2) Modèle de motif. Puisque l'entraînement du modèle sur un mois de données produit une sinusoïde très irrégulière avec une période d'environ 2 mois (mais pas exactement), il est intéressant d'essayer d'entraîner le modèle sur deux mois au lieu d'un.
Je veux que ce soit un graal après ça. Mais il apparaît illogique et incompréhensible - des intervalles de profits et de pertes de plusieurs années, avec parfois un passage brutal de l'un à l'autre. Quelqu'un a appuyé sur un interrupteur début 2013 - et les modèles spécifiques utilisés par le modèle se sont activés, même si le modèle n'avait pas du tout accès aux prix antérieurs à août 2016 lorsqu'il a été créé. Et puis en 2017 - quelqu'un a de nouveau appuyé sur l'interrupteur - et ces schémas ont commencé à se vider de manière spectaculaire.
Si vous entraînez le modèle sur différents mois, sur des intervalles de temps de différentes longueurs, vous obtenez à chaque fois des résultats étonnants et uniques. Parfois, ils sont rentables, mais nous ne savons jamais combien de temps durent les modèles et s'ils sont susceptibles d'échouer un jour. Le Forex n'est pas un hasard constant, c'est un environnement agressif qui se comporte parfois à l'encontre des règles établies, juste pour drainer plus de personnes.
Voici quelques autres graphiques.
1) Neuronka ne peut pas être entraîné sans validation croisée, il se réentraîne avec une garantie de 100%.
J'ai pris les mêmes données, je les ai divisées en 2 parties pour la formation et la validation croisée. Vous pouvez voir sur le graphique que les bénéfices sur les données d'apprentissage n'augmentent pas aussi fortement vers le haut maintenant parce que l'apprentissage du modèle s'est arrêté dès que le résultat de la validation croisée a commencé à se détériorer. Il n'a pas eu le temps de mémoriser tous les exemples d'entraînement et, en théorie, il devrait maintenant commercer par logique plutôt que par mémoire.
Mais cela n'a pas vraiment affecté le résultat global, les pertes totales sur 5 ans sont seulement 80 euros de moins (~10% des pertes totales).
2) Modèle de motif. Puisque l'entraînement du modèle sur un mois de données produit une sinusoïde très irrégulière avec une période d'environ 2 mois (mais pas exactement), il est intéressant d'essayer d'entraîner le modèle sur deux mois au lieu d'un.
Je veux que ce soit un graal après ça. Mais il apparaît illogique et incompréhensible - des intervalles de profits et de pertes de plusieurs années, avec parfois un passage brutal de l'un à l'autre. Quelqu'un a appuyé sur un interrupteur début 2013 - et les modèles spécifiques utilisés par le modèle se sont allumés, même si le modèle n'avait pas du tout accès aux prix avant août 2016, date à laquelle il a été créé. Et puis en 2017 - quelqu'un a de nouveau appuyé sur l'interrupteur - et ces schémas ont commencé à se vider de manière spectaculaire.
Si vous entraînez le modèle sur différents mois, sur des intervalles de temps de différentes longueurs, vous obtenez à chaque fois des résultats étonnants et uniques. Parfois, ils sont rentables, mais nous ne savons jamais combien de temps durent les modèles et s'ils sont susceptibles d'échouer un jour. Le Forex n'est pas un hasard constant, c'est un environnement agressif qui se comporte parfois à l'encontre des règles établies, juste pour drainer plus de monde.
Ouais ouais, sauf que mon TS a des hauts et des bas aussi. En général, c'est un perdant, mais il y a des périodes où il prend et il y a une réflexion sur cela plus tard...... un peu...
Essayez de refléter Neuronka. Qu'est-ce que vous obtenez ? Sera-t-il capable de composer un numéro ?
Essayez de refléter Neuronka. Que va-t-il faire ? Est-ce qu'il va composer ?
Non, encore pire.
Je voulais écrire un long post sur l'eqvity et montrer comment mon NS d'optimiseur Reshetova fuit, mais elle ne l'a pas fait, alors excusez-moi. Les lignes indiquent la zone d'optimisation, les travaux du premier janvier à ce jour.
J'ai remarqué depuis longtemps qu'il suffit de déterminer le solde d'équité du TS et on peut y entrer, de préférence avec un drawdown. En d'autres termes, disons que 10 TS fonctionnent, mais nous devons choisir celle qui a commencé à se remplir. En règle générale, je le fais en utilisant les lignes de support et de résistance, oui oui vous avez raison sur la courbe d'équilibre.
Mais voilà le truc. Hmm, je ne sais même pas comment le dire. Le fait est que nous avons tendance à optimiser la croissance du bilan.
Et si on configurait l'optimiseur pour qu'il recherche le début de la croissance de l'équilibre comme ceci.
Après tout, un bon résultat de l'optimisation est exactement le type de résultat après lequel la croissance des capitaux propres a commencé.
Alors voilà ! !! carabouts frères aidez-moi je serai heureux ensemble. Le fait est que sequenta a deux paramètres natroek, le premier varie de 4 à 10, le second est à peu près le même. Par conséquent, nous avons environ 36 combinaisons ou options, et si l'on tient compte du fait que le deuxième paramètre ne peut être inférieur au premier, c'est encore moins. Alors ! !!! Qui pourrait faire en sorte que l'optimiseur (de préférence, MT4) trouve de tels paramètres qui renverraient des capitaux propres comme suit ?
C'est-à-dire le début de l'ensemble. Il peut y avoir plusieurs options dans une section d'optimisation et nous devons garder un œil sur celle qui est la meilleure. Cela donne quelque chose comme ça : ! !!!! Qu'en pensez-vous ?
paramètres, auxquels l'équité ressemblera à
C'est tellement contre toutes les règles et la logique que ça pourrait même marcher.
Nous devons ajouter un paramètre supplémentaire à l'Expert Advisor - la date de rupture.
Si le conseiller expert est optimisé de janvier à fin mars, la date de rupture peut être fixée au début du mois de mars. Ensuite, pendant le test, lorsque vous prenez une décision de trading, vous devez trader dans la direction opposée, si la date du point d'arrêt n'a pas encore été atteinte. Par conséquent, le graphique des capitaux propres augmentera de manière stable à la suite de l'optimisation, mais nous savons que la première partie fusionnera en réalité.
Vous pourriez également créer un deuxième paramètre facultatif de type int, qui décalerait la date de la fracture. On ne sait pas à l'avance à quelle date tout doit commencer à monter. Et nous pouvons l'optimiser en utilisant la génétique ainsi que d'autres paramètres de l'EA.
Le fait est que nous ne parlons pas de NS, mais de Sequent, alors regardez son équité avec différentes valeurs d'entrée à la même période de travail. Je ne l'ai pas optimisé, je l'ai juste parcouru à la main.
5-5
6-6
7-7
Ce cas est encore plus intéressant avec 4-8, même période. Et cela fonctionne avec un stop-loss de 300 pips.
Ceci depuis le 1er janvier jusqu'à aujourd'hui. J'avoue que j'ai choisi le dernier écran avec l'optimiseur, enfin, il n'y a que 49 passes dans l'optimiseur. Donc, en fait, je dois apprendre à choisir correctement les paramètres nécessaires non pas à partir de l'ensemble sans dimension, mais à partir de l'ensemble fini avec une si petite quantité de variantes. So..........