L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1898

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Maxim Dmitrievsky:

tout est déjà intégré dans l'idée - des modèles saisonniers groupés qui sont censés se répéter (et qui, en fait, se répètent parfois).

Mais... mauvais manteau. Ou l'arbre est fortement surentraîné et vous devez former et analyser un réseau de neurones.

Mais ce sont des conneries, si l'arbre ne montre rien, cela signifie qu'il n'y a pas de régularité. L'apprentissage profond n'a aucun sens.
La taille de l'échantillon est trop petite. Le nombre de modèles ou de types de séries est infini par définition. La saisonnalité existe, mais elle n'est apparemment pas si évidente. Comme il n'y a pas de détection
 

Qui veut tester cette folie ?

Il s'agit d'une stratégie de retour à la moyenne à 1-4 heures. Chaque heure est négociée selon une logique qui lui est propre.

Le code dans l'inludeur est généré en python en quelques secondes, mettez-le dans le dossier <include>.

il suffit de compiler le bot (st heures), appliquer le set

vous avez également besoin d'une librairie mt4Orders de fxsaber

de bons tests sur de nouvelles données, je ne peux pas le promettre

dans ce f-i, à la fin de l'inluder, vous pouvez jouer avec les déviations. Par exemple, multipliez-les par 1,5, 2, etc. Plus il y en a, moins il y a d'échanges, mais ils sont censés être plus précis.

void trade_func(double cl, double mcl, double std, double p) { 
if(cl == mcl) {
      if(countOrders(0) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p < -std)
            OrderSend(Symbol(),OP_BUY,LotsOptimized(), Ask,0,Bid-Stop_loss*_Point,Ask+Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);

          if(countOrders(1) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p > std)
            OrderSend(Symbol(),OP_SELL,LotsOptimized(), Bid,0,Ask+Stop_loss*_Point,Bid-Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);
   } 
 }
 

Il n'est pas difficile d'obtenir de tels graphiques. Vous pouvez les obtenir sans aucun indicateur et sans MO.

J'aimerais également ajouter que de nombreux utilisateurs testent sur de tels comptes de démonstration, où l'écart est de 0-5 pips (0-0,5 pips) et sans commission. Vous pouvez gagner des millions.

Il n'y a pas de tels comptes sur le compte réel. Mais pour une raison quelconque, cela se produit sur le serveur MetaQuotes Demo.

 
Petros Shatakhtsyan:

Il n'est pas difficile d'obtenir de tels graphiques. Vous pouvez les obtenir sans aucun indicateur et sans aucun mode opératoire.

J'aimerais également ajouter que de nombreux utilisateurs testent sur de tels comptes de démonstration, où l'écart est de 0-5 pips (0-0,5 pips) et sans commission. Vous pouvez gagner des millions.

Il n'y a pas de tels comptes sur le compte réel. Mais pour une raison quelconque, c'est le cas sur le serveur MetaQuotes Demo.

Je ne cherche pas à "obtenir des cartes", mais à tester l'approche. J'en ai assez de toutes ces bêtises. Si vous n'êtes pas intéressé par le MO, allez voir Edith Nahir.

 
Maxim Dmitrievsky:

Qui veut tester cette folie ?

Il s'agit d'une stratégie de retour à la moyenne à 1-4 heures. Chaque heure est négociée selon une logique qui lui est propre.

Le code dans l'inludeur est généré en python en quelques secondes, mettez-le dans le dossier <include>.

il suffit de compiler le bot (st heures), appliquer le set

vous avez également besoin d'une librairie mt4Orders de fxsaber

de bons tests sur de nouvelles données, je ne peux pas le promettre

dans ce f-i, à la fin de l'inluder, vous pouvez jouer avec les déviations. Par exemple, multipliez-les par 1,5, 2, etc. Plus il y en a, moins il y a d'échanges, mais ils sont censés être plus précis.

Vous devez regarder. Et une bonne façon d'interpréter la logique qui en résulte pour la réalité. Saber bibl est déjà debout)
 
Maxim Dmitrievsky:

Il ne s'agit pas d'obtenir les cartes, mais de tester l'approche. Vous en avez assez de gaffer. Si vous n'êtes pas intéressé par le MO, vous devriez aller voir Edith Nahir.

Si vous avez des entrées avec des valeurs de Take Profit et de Stop Loss, vous pouvez obtenir le même résultat sans utiliser les PM, en optimisant une stratégie très simple.

Quels résultats obtenez-vous si vous le testez avec les mêmes paramètres sur une autre paire ?

 
Petros Shatakhtsyan:

Si vous disposez d'entrées où les valeurs de take profit et de stop loss sont spécifiées, vous pouvez obtenir de tels résultats sans MO, en optimisant une stratégie très simple.

Et quels sont les résultats obtenus en testant les mêmes paramètres sur une autre paire ?

J'ai tout pour l'essayer moi-même. Il n'est même pas nécessaire d'installer Python. Juste un sabre bible.
 
Petros Shatakhtsyan:

Si vous disposez d'entrées où les valeurs de take profit et de stop loss sont spécifiées, vous pouvez obtenir de tels résultats sans MO, en optimisant une stratégie très simple.

Et quels sont les résultats obtenus en testant les mêmes paramètres sur une autre paire ?

Le modèle est adapté à un certain instrument.

 
Valeriy Yastremskiy:
Semble avoir tout ce dont vous avez besoin pour l'essayer vous-même. Même python n'a pas besoin d'être vissé. Juste un sabre bible.

Je donnerais bien le générateur de CT sur python mais personne ne l'utilisera.

d'autant plus que je suis en train de redessiner quelque chose et que je vais devoir expliquer les changements de version

 
Maxim Dmitrievsky:

Un modèle est câblé à un instrument spécifique.

Si tout est fait par MO, alors vous n'avez pas besoin de paramètres Take Profit ou Stop Loss. Ils doivent être générés automatiquement.

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