L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 923

 
Aleksey Vyazmikin:

Je voulais examiner vos données pour l'entraînement du modèle maintenant, pour m'entraîner à rechercher les paramètres de l'arbre. Mais je n'ai pas pu trouver les fichiers, ils se sont perdus dans une vingtaine de pages. Les afficher à nouveau ici, s'il vous plaît ?

 
Dr. Trader:

Je voulais examiner vos données pour l'entraînement du modèle maintenant, pour m'entraîner à rechercher les paramètres de l'arbre. Mais je n'ai pas pu trouver les fichiers, ils se sont perdus dans une vingtaine de pages. Pouvez-vous les joindre à nouveau ici, s'il vous plaît ?

Bien sûr, vous pouvez, mais je dois le faire en plusieurs parties (problèmes de serveur), Jeu de filtres - détecter où aucun achat/vente n'est autorisé, Jeu de MaloVhodov - entrées de tendance pour un profit décent, Jeu de MnogoVhodov - toutes les entrées sauf celles de perte.

Je n'ai pas réussi à apprendre à l'arbre à travailler en dehors de l'échantillon. Parmi les prédicteurs qui ont affecté en toute sécurité l'ensemble MaloVhodov - cible -1, j'ai distingué les suivants :

arr_iDelta_H4

arr_iDelta_D1

arr_iDelta_MN1

arr_TimeH

arr_Den_Nedeli

arr_iDelta_Max_D1

arr_iDelta_Min_D1

arr_Regresor

arr_LastBarPeresekD_Down

arr_LastBarPeresekD_Up_M15

arr_LastBarPeresekD_Down_M15

arr_DonProc_M15

Dossiers :
Filter.zip  3502 kb
 
la suite est maintenant fixée - MaloVhodov
Dossiers :
MaloVhodov.zip  3471 kb
 
suite maintenant établie - MnogoVhodov
Dossiers :
MnogoVhodov.zip  3500 kb
 

1.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

2.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

Cela peut être utile pour l'article de Vladimir. Pour les tâches continues, tout ce qui précède le DDPG n'est pas pertinent, car il existe des méthodes tabulaires pour un nombre limité d'états/transitions.

Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms. Part I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG)
Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms. Part I (Q-Learning, SARSA, DQN, DDPG)
  • 2018.01.12
  • 黃功詳 Steeve Huang
  • towardsdatascience.com
Reinforcement Learning (RL) refers to a kind of Machine Learning method in which the agent receives a delayed reward in the next time step…
 
Maxim Dmitrievsky:

1.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-i-q-learning-sarsa-dqn-ddpg-72a5e0cb6287

2.

https://towardsdatascience.com/introduction-to-various-reinforcement-learning-algorithms-part-ii-trpo-ppo-87f2c5919bb9

Vladimir peut être utile pour l'article. Tout ce qui précède le DDPG n'est pas pertinent pour l'article, puisqu'il existe des méthodes tabulaires pour un nombre limité d'états/transitions.

Merci. Je vais finir avec les ensembles (un autre article) et me préparer pour RL.

Bonne chance

 
Maxim Dmitrievsky:

Preuve :

Après la formation, nous avons un tel tableau : (à partir de 04.01 OOS)


L'agent 7 surligné en jaune a les plus petites erreurs. Laissons tomber tout le monde sauf lui et voyons :

Le résultat s'est amélioré.

Cool ! Maintenant (un jour ou deux ? plus tôt ? comme ça va...) je vais finir une idée et arriver à ton article !

 
Aleksey Vyazmikin:

Cool ! Maintenant (un jour ou deux ? plus tôt ? selon le cas...) je vais terminer une idée et passer à ton article !

Ce serait bien, car les gens à qui j'ai parlé n'ont pas proposé d'idées, ils ont juste utilisé ce qu'on leur a donné.

et le brainstorming est toujours utile

 
Dr. Trader:

Apprenez à Max à inverser les signaux TS :)

Parce que sa livre est strictement en moins, alors que le commerce au contraire serait en plus.

je comprends - NS est un TS de sur-échantillonnage

Mais de toute façon, le courtier en devises sait à l'avance où le TS sera acheté et où il sera vendu.

Donc tout se passe comme prévu et il est inutile de flipper ou de ne pas flipper.

 
Renat Akhtyamov:

Cependant, la cotation sait a priori où le TS sera acheté et où il sera vendu.

Vous l'avez découvert ?