L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1215

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Igor Makanu:

Je vous dis que vous êtes le seul à avoir pu simplifier le problème du MQL de cette façon, tout est consultable, tout fonctionne, il y avait des exemples de Reshetov dans les premiers jours du développement du MQL, mais ils sont primitifs, bien que )))).

la seule chose qui reste à faire est de peaufiner l'algorithme et de terminer le thème RL :) il est peut-être possible d'étirer un certain % de qualité du modèle avec des classifications de meilleure qualité en Python.

et de lancer l'énumération des variantes à Tesla... mais c'est beaucoup à faire
 
Martin Cheguevara:

Mon graphique d'actions n'est pas aléatoire et est assez informatif (je dois le vérifier), j'ai appris à distinguer les tendances des aplatissements.

Les échanges ont lieu, mais ils doivent devenir plus efficaces.

Où est le graphique de l'équité ?

 
Martin Cheguevara:
Je vais y ajouter l'analyse des pages via les moteurs de recherche google yandex

alors pourquoi en avez-vous besoin ?

 
Maxim Dmitrievsky:

la seule chose qui reste à faire est de lécher l'algorithme jusqu'au bout et de terminer ce thème avec RL :) il se peut que sur python, en raison de la qualité supérieure de la classification, il soit encore possible d'extraire quelques % de la qualité du modèle.

J'ai beaucoup de travail à faire.

J'ai essayé dans VS2017 hier, Python fonctionne, et je l'ai même obtenu dans un formulaire widows séparé. La seule chose est que IronPython 2.7 est là, je dois l'analyser, mais je pense que je peux l'amarrer avec MT5 sans aucun problème.

 
J'ai appris à distinguer les tendances des plats :

Oui, je viens de penser pourquoi créer quelque chose moi-même, je suis intéressé par la relation de cause à effet des deux variables mon programme est déjà en mesure d'utiliser Apache Lucene, JSOUP, JSON, Apache POI et ainsi de suite technologies pour reconnaître le texte n'importe où dans n'importe quoi dans les images à des documents et ainsi de suite (cela est accompagné par des matrices d'information (stockées dans une base de données distribuée) selon laquelle est indexée l'information reconnue dans les objets graphiques) si quelque chose ne peut pas - la recherche d'un site pour convertir les données dans un format acceptable pour la reconnaissance ou lui-même si peut.

Le problème est que je ne veux pas réinventer la roue... Je dois simplement trouver un réseau neuronal capable d'apprendre rapidement avec deux variables d'entrée - les données sur les actions et l'indicateur de tendance.

(J'ai environ 5 ans d'expérience en développement Java EE, beaucoup de projets déjà réalisés).

Je n'essaie même pas d'attacher un neurone au commerce de marché. C'est inutile et très probablement impossible à l'heure actuelle, puisqu'il n'existait pas au moins une mise en œuvre d'un réseau neuronal de gain stable.

Mon graphique d'équité n'est pas aléatoire et assez informatif (je dois le vérifier), j'ai appris à distinguer les tendances des plats.

J'ai appris à distinguer les tendances des plats. Le trading se poursuit, mais je dois améliorer mes performances.

J'ai été une fois engagé dans le sujet de la création de neurofiltres pour améliorer l'efficacité des EA prêts à l'emploi avec l'apprentissage des résultats de négociation dans le testeur et il ya quelques développements, et pour le moment je suis juste intéressé par le domaine de votre expertise, en termes d'analyse syntaxique, la reconnaissance, l'indexation pour les archives de différents types de documents, albums, etc Si ce poste n'est pas trolling, peut chercher une coopération mutuellement bénéfique, écrire dans le personnel.
 
Alexander_K:

Ehhhhh, les gars...

Une certaine Kesha est déjà devenue votre sauveur... Le petit-fils et fidèle disciple de SanSanych, qui n'a jamais connu la physique ou les mathématiques...

Les retours sont basiques, car le prix en fait partie intégrante et rien de plus.

Si vous ne savez pas quoi en faire, vous serez peut-être surpris par le fait que le prix en est une intégrale, alors ne vous limitez pas, pour l'amour de Dieu, un oncle "quantum de volstreet" dit dans le milieu que les rendements sont suffisants et tout le monde est d'accord avec lui. Les quants n'utilisent pas les stoploops et les tecrofits, pour eux tout est mathématique, c'est une autre dimension, une abstraction.


 
Kesha Rutov:

Le rendement est momentum, et il ya aussi stochastique, makdak, zigzag, etc Pas besoin de se limiter, par Dieu, certains oncle, comme "quantum de volstreet" dans le milieu, babiller que les rendements assez et tout le monde assentiment à lui, eh bien, les quants et les boucles d'arrêt n'utilisent pas et teyrofits, pour eux tout un continu mathématiques, il est une autre dimension, une abstraction.


Le frère d'Aleshenka nous a emmené sur une mauvaise route, en prédisant des retours avec une erreur négative, et il s'est enfui.

 

Une question intéressante sur les métriques prédictives a été soulevéehttps://stats.stackexchange.com/questions/126829/how-to-determine-forecastability-of-time-series.

Je ne sais pas si c'est important pour nos objectifs, et combien cela affecte, mais cela ne m'a pas dérangé d'écrire quelques lignes de code pour vérifier la dépendance de "certains pouvoirs de prédiction" sur la taille de la fenêtre de données.

J'ai donc pris 4 morceaux différents de prix (retours) et j'ai vérifié la dépendance du "pouvoir de prédiction" par rapport à la taille de la fenêtre dans chaque morceau.

Ainsi, x1 est la puissance des prédictions et x2 est le nombre de points de données dans la boîte.

Conclusions :

1) prendre une fenêtre fixe pour les prédictions est loin d'être optimal

2) la fenêtre optimale pour les prévisions est toujours "flottante".


code :

х <- my_price
q <- 10:500
ma <- matrix(nrow = 0,ncol = 2)
for(i in q) {
  
  x1 <- ForeCA::Omega(  tail(diff(x),i) ,spectrum.control = list(method = "wosa"))[1] 
  x2 <- i
  d <- cbind(x2,x1)
  ma <- rbind(ma,d)
}
plot(ma,t="l",main = max(ma[,2]))


где х  - это цена
How to determine Forecastability of time series?
How to determine Forecastability of time series?
  • stats.stackexchange.com
One of the important issues being faced by forecasters is if the given series can be forecasted or not ? I stumbled on an article entitled "Entropy as an A Priori Indicator of Forecastability" by
 
mytarmailS:

question intéressante sur les métriques prédictives soulevée

Je ne sais pas si c'est important pour nos objectifs, ni quelle influence cela a, mais j'ai eu le courage d'écrire quelques lignes de code pour vérifier la dépendance d'un "certain pouvoir prédictif" à la taille de la fenêtre de données.

Conclusion :

1) prendre une fenêtre fixe pour les prédictions est loin d'être optimal

2) la fenêtre de prévision optimale est toujours "flottante".

Conclusions. Une prévision de plus de "100 points" n'a aucun sens.

 
Yuriy Asaulenko:

Conclusions. Une prédiction de plus de 100 points est inutile.

Non, le mot correct est "inutile de prendre une période fixe".

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