Discussion sur le trading à haute fréquence sur MT5 - page 73
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Alex_Bondar:
Un modèle peut être reconnu à partir de données incomplètes, tout comme une personne peut être reconnue à partir de ses seuls vêtements, de son seul visage, de son eau de Cologne, etc. et les données manquantes peuvent être extrapolées. C'est l'intérêt des modèles, pour les prédicats du marché. Mais nous pouvons affirmer sans risque un certain nombre de choses amusantes à leur sujet, la première est que ces modèles sont très simples, les modèles complexes ne fonctionnent pas, et les modèles simples sont comme le momentum, l'accélération, la consolidation des niveaux de prix passés, etc. dans des combinaisons simples, c'est l'AT standard, c'est un sous-type de reconnaissance des modèles. Le marché ne "se souvient" pas des motifs ornés. Il s'avère que le point principal est le prétraitement primaire des séries temporelles, la compression de l'information en une distribution optimale d'"états" à partir desquels les modèles sont construits et ce n'est pas un stupide prix normalisé ni des MAC... C'est le deuxième point, le prétraitement du BP avant son analyse par un neurone représente 99% du travail, en fait le neurone n'est plus nécessaire si les données sont traitées correctement, les modèles deviennent évidents pour le cerveau humain, et ils sont simplement programmés, et si le prix normalisé est alimenté au neurone, ou à un wopper, il est inutile, ceux qui comprennent comment les neurones fonctionnent n'attendent pas de miracles de leur part. Vous pouvez jouer à ce jeu à l'infini, la probabilité d'un réel succès est extrêmement faible.
Vous pouvez faire la moyenne d'un certain nombre de ces modèles pour un IF, une période, une saison, etc. donnés, et obtenir un modèle de référence, avec lequel vous pouvez comparer par exemple la distance à n dimensions ou le produit scalaire. Mais c'est une voie sans issue, celle de l'expérimentation éternelle. La normalisation simple n'est certainement pas la solution.
Pourriez-vous clarifier pour un débutant comment déterminer la différence entre les motifs complexes et les motifs simples ? Je suis quelque peu familier avec la théorie et la pratique de la reconnaissance des formes et de la parole. J'aimerais clarifier si je comprends correctement ce dont nous parlons ici, en ce qui concerne les formes de marché.
Pour commencer, quels sont les critères quantitatifs que nous analysons dans le contexte de la complexité de l'information ? Il peut s'agir de la longueur d'un vecteur de séries de prix quantifiées par le temps, à l'état pur ou filtrées de nombreuses manières différentes. Il est logique que le filtrage minimise le poids de l'information. Et ensuite comparé, comme vous l'avez dit, à un vecteur moyen, qui peut également être obtenu de nombreuses manières différentes. Je suis intéressé par le poids approximatif de l'information de ce(s) vecteur(s) de seuil.
Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance vocale, la complexité structurelle peut être assez élevée, et nous voulons donc les mettre en corrélation et établir des parallèles. La reconnaissance vocale, en général, est déjà à un niveau acceptable et pourquoi ne pas profiter des développements prêts à l'emploi. À mon avis, il existe de nombreux parallèles.
Je m'excuse si c'est un peu hors sujet.
Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance vocale, la complexité structurelle peut être très élevée, vous voulez les mettre en corrélation et établir des parallèles. Puisque la reconnaissance vocale, en général, est déjà à un niveau acceptable et pourquoi ne pas profiter des développements prêts à l'emploi. À mon avis, il y a beaucoup de parallèles.
Pouvez-vous donner quelques liens utiles pour se familiariser avec l'état actuel de l'art dans ce domaine ? Il serait très intéressant de lire de bons articles (qualifiés), provenant de préférence des développeurs de ces systèmes.
Pourriez-vous clarifier pour un débutant comment déterminer la différence entre les motifs complexes et les motifs simples ? Je suis un peu familier avec la théorie et la pratique de la reconnaissance des formes et de la parole, j'aimerais clarifier si je comprends correctement ce dont il est question ici en termes de modèles de marché.
..........C'est subjectif, je n'ai pas encore trouvé la limite moi-même. Mais moins il y a d'éléments dans le motif, mieux c'est.
Un modèle peut être reconnu à partir de données incomplètes, tout comme une personne peut être reconnue à partir de ses seuls vêtements, de son seul visage, de son eau de Cologne, etc. et les données manquantes peuvent être extrapolées. C'est l'intérêt des modèles, pour les prédicats du marché. Mais nous pouvons affirmer sans risque un certain nombre de choses amusantes à leur sujet, la première est que ces modèles sont très simples, les modèles complexes ne fonctionnent pas, et les modèles simples sont comme le momentum, l'accélération, la consolidation des niveaux de prix passés, etc. dans des combinaisons simples, c'est-à-dire l'AT standard, c'est un sous-type de reconnaissance des modèles. Le marché ne "se souvient" pas des motifs ornés. Il s'avère que le point principal est le prétraitement primaire des séries temporelles, la compression de l'information en une distribution optimale d'"états" à partir desquels les modèles sont construits et ce n'est pas un stupide prix normalisé ni des MAC... C'est le deuxième point, le prétraitement du BP avant son analyse par un neurone représente 99% du travail, en fait le neurone n'est plus nécessaire si les données sont traitées correctement, les modèles deviennent évidents pour le cerveau humain, et ils sont simplement programmés, et si le prix normalisé est alimenté au neurone, ou à un wopper, il est inutile, ceux qui comprennent comment les neurones fonctionnent n'attendent pas de miracles de leur part. Vous pouvez jouer à ce jeu à l'infini, la probabilité d'un réel succès est extrêmement faible.
oui Alex, j'ai demandé n'importe quel motif - je suppose que c'est aussi un motif de tique - juste un motif (si le réseau neuronal le détecte, l'œil devrait le reconnaître de toute façon)
A propos du prétraitement, de l'inutilité des réseaux neuronaux et de la reconnaissance des yeux, vous avez peut-être tous deux raison, mais il est souhaitable d'accélérer votre fréquence, et de traiter au moins plusieurs centaines de milliers de modèles par seconde, alors votre tandem pourrait bien remplacer le Conseiller Expert. Et pour reproduire le même moteur que j'ai, il suffit de trouver un couple d'enthousiastes de plus - pour remplacer le deuxième EA, et comme un script d'arbitrage le soi-disant leader EA, inviter respecté newdigital, juste il voulait l'algorithme original - je vais lui dire à ce sujet ...))
Et sur le fond, IMHO je pense qu'il n'est pas raisonnable de calculer des modèles de prétraitement parce qu'ils peuvent introduire une série temporelle décalée ou par exemple une distorsion de l'information originale et en général violer l'unité méthodologique dans le traitement des données neurologiques.
Supposons que vous fassiez 99% des calculs, devant un réseau neuronal, et que vous facturiez ensuite, parce que 99% de la responsabilité incombera automatiquement à ces calculs ou/et à la calculatrice ?
Si nous parlons d'améliorer l'efficacité en introduisant des mesures supplémentaires de modèles, alors vous n'avez pas besoin d'aller au-delà du neuromodèle, par exemple le moteur que j'utilise, a la capacité de connecter non pas un mais plusieurs réseaux neuronaux formés sur des modèles de symboles différents, corrélés, différents délais, ou des modèles regroupés par sessions de négociation, jours, etc... Et dans les paramètres externes de l'EA, vous pouvez activer ou désactiver les signaux de ces réseaux neuronaux et / ou définir la règle de leur sommation.
Quant au prétraitement, au réseau neuronal inutile et à la reconnaissance des yeux, vous avez peut-être tous deux raison, seulement il est souhaitable d'accélérer votre fréquence, et de traiter au moins plusieurs centaines de milliers de motifs par seconde, alors votre tandem pourrait bien remplacer l'EA. Et pour reproduire le même moteur que j'ai, il suffit de trouver un couple d'autres enthousiastes - pour remplacer le deuxième EA, et comme un script d'arbitrage le soi-disant leader EA, invitent respecté newdigital, juste il voulait l'algorithme original - je vais lui dire à ce sujet ...))
Et sur le fond, IMHO je pense qu'il n'est pas raisonnable de calculer des modèles de prétraitement car cela peut introduire une série temporelle décalée ou par exemple une distorsion de l'information originale et en général viole l'unité méthodologique dans le traitement des données neurologiques.
Supposons que vous fassiez 99 % des calculs, devant un réseau neuronal, et que vous facturiez ensuite, car 99 % de la responsabilité incombera automatiquement à ces calculs ou/et à la calculatrice ?
Si nous parlons d'améliorer l'efficacité en introduisant des mesures supplémentaires de modèles, alors vous n'avez pas besoin d'aller au-delà du neuromodèle, par exemple le moteur que j'utilise, a la capacité de connecter non pas un mais plusieurs réseaux neuronaux formés sur des modèles de symboles différents, corrélés, différents délais, ou des modèles regroupés par sessions de négociation, jours, etc... Et dans les paramètres externes de l'EA, vous pouvez activer ou désactiver les signaux de ces réseaux neuronaux et / ou définir la règle de leur sommation.
invite le respecté newdigital, il voulait l'algorithme original - je lui en parlerai...))
Je n'ai pas non plus refusé de parler de votre algorithme, la plupart des gens ici, à l'exception de Negoich, aimeraient que vous le disiez)))). Qui sait, peut-être que quelqu'un laissera des commentaires utiles, par exemple je ne dis pas que les neurones ne sont pas du tout nécessaires, seulement que le prétraitement des vecteurs d'entrée devrait être fait de manière plus artistique, pour les nettoyer, pour ainsi dire, je pensais, sur la base de ma propre expérience d'expérimentation avec les neurones.
Et s'il échoue à la fin de tout ça ?
Eh bien, s'il échoue, nous le mettrons sur la sellette et l'enverrons en formation avancée, nous le recyclerons et nous retournerons au combat... certains robots devraient être traités de manière plus stricte, car ils se sont déjà révoltés- ils se révoltent. Et pourquoi, peut-être parce qu'ils les ont truffés de plusieurs stratégies, d'algorithmes génétiques et d'un testeur virtuel... Sous ces monstres de graisse et le terminal peut ralentir et ils peuvent être malades, toutes sortes de mauvaises maladies ... ((()
En passant, les développeurs du moteur que j'utilise, a promis dans un proche avenir d'ajouter le soutien pour les terminaux MT5 et la possibilité de démarrage automatique en mode de test qui permettra un beaucoup plus facile et plus souple de mettre en œuvre l'idée de la sélection des stratégies efficaces et l'optimisation dynamique décrite dans l'article ci-dessus, à savoir :
1. Lorsque vous choisirez la meilleure stratégie, vous pourrez varier non pas en fonction de l'ensemble des algorithmes compilés, mais en fonction de la liste complète des stratégies existantes dans le terminal, qui sont contenues dans des conseillers experts individuels.
L'optimisation du conseiller stratégique pourrait être effectuée de manière asynchrone dans un terminal MT4 ou MT5 distinct, ce qui réduirait la charge sur le terminal de négociation actuel et permettrait d'utiliser davantage d'options d'optimisation et un algorithme génétique plus efficace, dans le cadre des testeurs standard MT.
3. Si votre ordinateur dispose de suffisamment de ressources, vous pouvez utiliser l'optimisation de plusieurs conseillers dans des terminaux fonctionnant en parallèle, et si les ressources ne sont pas suffisantes, vous pouvez utiliser les services de cloud de MT5.
Je n'ai pas non plus refusé de parler de votre algorithme, la plupart des gens ici, à l'exception de Negoich, aimeraient que vous le disiez)))). Qui sait, peut-être que quelqu'un laissera des commentaires utiles, par exemple je ne dis pas que les neurones ne sont pas du tout nécessaires, seulement que le prétraitement des vecteurs d'entrée devrait être fait de manière plus artistique, pour les nettoyer pour ainsi dire, comme il me semblait, d'après ma propre expérience d'expérimentation avec les neurones.
Désolé, mais je ne suis pas un pro dans le domaine de l'IA, c'est pourquoi je ne peux pas décrire le contexte théorique en détail, de plus je ne peux pas décrire les algorithmes en détail - peut-être si je suis torturé...((( Mais lui, l'apprentissage neuronal sur les modèles et la prédiction, au moins dans ce moteur, que j'ai, fonctionne et c'est suffisant pour moi. Et l'algorithme d'arbitrage, dont j'ai promis de vous parler, lorsqu'il est mis en œuvre avec une abstraction irréaliste, se réduit à la sélection du meilleur prix et à la combinaison de signaux prêts à l'emploi provenant de compteurs neuronaux et isolés d'eux, n'a aucun sens.
Eh bien, si elle échoue, nous mettons sur la marque et envoyé pour améliorer les compétences - se recycler et retourner à la bataille, avec des robots doivent être strictement ... et puis, certains ont une révolte- dans la révolte. Et pourquoi, peut-être parce qu'ils les ont truffés de plusieurs stratégies, d'algorithmes génétiques et d'un testeur virtuel... Sous ces monstres de graisse et le terminal peut ralentir et ils peuvent être malades, toutes sortes de mauvaises maladies ... ((()
En passant, les développeurs du moteur que j'utilise, a promis dans un proche avenir d'ajouter le soutien pour les terminaux MT5 et la possibilité de démarrage automatique en mode de test qui permettra un beaucoup plus facile et plus souple de mettre en œuvre l'idée de la sélection des stratégies efficaces et l'optimisation dynamique décrite dans l'article ci-dessus, à savoir :
1. Lorsque vous choisirez la meilleure stratégie, vous pourrez varier non pas en fonction de l'ensemble des algorithmes compilés, mais en fonction de la liste complète des stratégies existantes dans le terminal, qui sont contenues dans des conseillers experts individuels.
L'optimisation du conseiller stratégique pourrait être effectuée de manière asynchrone dans un terminal MT4 ou MT5 distinct, ce qui réduirait la charge sur le terminal de négociation actuel et permettrait d'utiliser davantage d'options d'optimisation et un algorithme génétique plus efficace, dans le cadre des testeurs standard MT.
3. Si votre ordinateur dispose de suffisamment de ressources, vous pouvez utiliser l'optimisation de plusieurs conseillers dans des terminaux fonctionnant en parallèle, et si les ressources ne sont pas suffisantes, vous pouvez utiliser les services de cloud de MT5.
C'est bon. Et le commerce lui-même ? Et je me souviens d'un cas - sur un forum étranger, quelqu'un a essayé de vendre un EA pour beaucoup d'argent, il l'a vendu trois fois et le backtesting des acheteurs sur le testeur ne coïncidait pas avec le trading pour la même période - dans le testeur tout allait bien, mais dans le compte de trading - au contraire - il y avait des indicateurs codés sur une barre fermée, d'autres sur une barre ouverte, il y avait aussi le prix sur le haut/bas, et tout à la fois. Mais comme il n'y avait pas de code source et que le codeur n'était pas du tout connu (c'est-à-dire qu'il est difficile de croire sa parole, car personne ne le connaissait) ... les clients ont fait leurs valises, acheté des billets d'avion, et sont allés au vendeur...
Je dis simplement que certains échantillons ou versions sources peuvent être postés ici pour que les gens puissent avoir une conversation de fond. Cela ne m'aidera pas (je ne suis pas un codeur), mais c'est bien pour les gens et la discussion sera plus amusante. Bien que... c'est juste mon opinion.