Utilisation de l'intelligence artificielle chez MTS - page 23
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Vous devez écrire un script ou définir des couleurs de flèches différentes pour les différents MagicNumbers dans le code lui-même.
C'est une excellente idée, grâce au "définir différentes couleurs de flèches pour différents MagicNumbers dans le code" !
Mais à propos du scénario :
Voulez-vous dire changer la couleur des flèches, ou le script sera-t-il capable de supprimer les commandes "supplémentaires" ?
Mais à propos du scénario :
voulez-vous dire changer la couleur des flèches, ou le script sera-t-il capable de supprimer les commandes "supplémentaires" ?
C'est ce que votre cœur désire. :) Un exemple de traitement des flèches est donné ici http://www.alpari-idc.ru/ru/articles_mql4/25.html.
Vous devrez vérifier le descripteur - le testeur y écrit MagicNumber.
Et le scénario :
voulez-vous dire changer la couleur des flèches, ou le script sera-t-il capable de supprimer les commandes "supplémentaires" ?
C'est à la volonté de votre cœur. :) Un exemple de traitement des flèches est donné ici http://www.alpari-idc.ru/ru/articles_mql4/25.html.
Vous devrez vérifier le descripteur - le testeur y écrit MagicNumber.
OK.
Et en général, la "diversification spectrale" n'est pas une chose si simple.
Je n'ai pris que 2 paramètres (deux indicateurs) au minimum pour commencer.
Avec 2 bonnes valeurs des extrema locaux de chacun.
J'utilise des tableaux à la place des valeurs de paramètres.
Un total de 4 MagicNumber (4 fois dans la boucle start())
La taille du lot est divisée par 4 - c'est-à-dire 4 Expert Advisors à la fois (4 fois plus de transactions).
Je vais partager mes résultats.
Equivalent à un lissage de l'AC à l'aide d'un filtre cypher avec certaines caractéristiques. Les coefficients de lissage ne sont pas équilibrés, ce qui équivaut à une brique sur le bouton d'achat. La brique (+ par exemple stochastique) fonctionne très bien par elle-même, si seulement on sait quand l'acheter et quand la vendre. Aussi, en tenant compte du fait que le CA peut descendre 2 fois pendant 21 bars et de la présence de 4 paramètres optimisables......))))
Mais pour moi, il éclaire le fonctionnement des réseaux neuronaux et explique pourquoi ils ne sont pas aussi efficaces que nous le souhaiterions.
J'avais un hobby au début de la période créative - écrire des EAs pour travailler sur m1 sur la base des résultats de la semaine dernière (7200 barres, par opposition à 66000) - jusqu'à 300 pourcents par semaine ont été montrés dans le testeur......
Je me demande combien d'harmoniques il faut décomposer le prix en série de Fourier pour obtenir un graal après optimisation ?
Comme pour l'oscillateur AC, le Conseiller Expert ne regarde pas seulement sa dernière valeur (les décisions basées sur les dernières valeurs sont le plus souvent utilisées en analyse technique), mais il étudie l'historique, c'est-à-dire quelles étaient les 3 autres valeurs de l'indicateur dans le passé. Il s'intéresse au comportement de l'oscillateur pour prendre des décisions. Ce même comportement se retrouve à l'entrée du réseau neuronal. Et à la sortie, on obtient acheter ou vendre.
Une autre nouveauté n'est pas l'entraînement standard du réseau neuronal, mais la sélection des poids sur des données historiques à l'aide de l'algorithme génétique. J'ai essayé les deux variantes. La génétique donne un résultat légèrement moins bon et plus lent. Mais il n'existe pas d'algorithme neuronique intégré et son apprentissage dans MT4. Mais il existe une optimisation basée sur la génétique. Et certains chercheurs dans ce domaine ont réalisé que l'apprentissage dynamique n'est pas très adéquat si la situation change radicalement. Si les haussiers l'emportent sur le marché, le système se réorientera vers la tendance haussière et oubliera la tendance baissière, et vice versa. Samuel A. L. 1959, "Some studies in machine learning using the game of checkers" (IBM J. Research and Devepopmend 3 : 210 - 229), a été le premier à rencontrer et à décrire cette monstruosité. Il a observé que si son programme avait un adversaire professionnel, il passait progressivement à un jeu de niveau professionnel. Mais si l'adversaire était un débutant, alors le programme "oubliait" le niveau précédent et commençait à passer au jeu primitif. Par conséquent, il n'est probablement pas judicieux d'enseigner dynamiquement le neurone sur ses propres erreurs et pertes. Il est plus facile de passer par l'histoire, afin de développer une stratégie de trading adéquate au marché.
Quant aux grails, il n'est pas nécessaire d'être très intelligent. Vous devez simplement remplir un certain nombre de conditions :
1. Le système doit ouvrir des positions soit sans aucun stoploss, soit avec des stoploss à une très grande distance, de sorte que la probabilité de leur fonctionnement soit proche de 0.
2. Un filtre puissant basé sur plusieurs indicateurs avec des conditions de déclenchement séparées par un ET logique (&&). Et de tirer un grand nombre de paramètres d'entrée de ces mêmes indicateurs dans les paramètres externes de MTS, de sorte que seules quelques positions ont été ouvertes pendant plusieurs années de données historiques sur les tests.
3. À tout cela, il faut ajouter la gestion des capitaux et des risques avec une fraction élevée.
Je prévois d'utiliser NS non pas pour la prédiction, l'extrapolation ou l'interpolation, mais uniquement pour la recherche de modèles.
Je m'intéresse particulièrement à la technologie de la formation, par exemple.
Par exemple, avec un entraîneur - supposons que nous donnions des ensembles de signaux pour chaque barre de l'historique comme séquence d'entraînement, et que le résultat attendu du CT soit -1/0/1 (vendre/0/acheter).
Et quoi, pour chaque barre nous devrions présélectionner manuellement les signaux ? Comment l'éviter ?
Et comment appliquer la formation sans professeur dans ce cas ? Comment obtenir le résultat des transactions sur l'ensemble de l'historique et réaliser un profit maximal ?
Quelle est la méthodologie utilisée à cette fin ?
Est-ce que quelqu'un a des liens intéressants sur l'application de NS dans le trading. Il existe déjà une grande bibliothèque sur la théorie des SN.
Je prévois d'utiliser NS non pas pour la prédiction, l'extrapolation ou l'interpolation, mais uniquement pour la recherche de modèles.
Je m'intéresse particulièrement à la technologie de la formation, par exemple.
Par exemple, avec un entraîneur - supposons que nous donnions des ensembles de signaux pour chaque barre de l'historique comme séquence d'entraînement, et que le résultat attendu du CT soit -1/0/1 (vendre/0/acheter).
Et quoi, pour chaque barre nous devrions présélectionner manuellement les signaux ? Comment l'éviter ?
Et comment appliquer la formation sans professeur dans ce cas ? Comment obtenir le résultat commercial sur l'ensemble de l'historique et réaliser le profit maximal ?
Quelles sont les méthodes utilisées à cette fin ?
Pour la reconnaissance des formes, essayez d'utiliser la carte de Kohonen. Mais d'abord, vous devez soit normaliser les données, soit les coder.
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Par exemple, avec un professeur - supposons que nous donnions des ensembles de signaux pour chaque barre de l'historique comme séquence d'entraînement, et le résultat attendu de NS : -1/0/1 (vendre/0/acheter).
Et pour chaque barre, quels sont les signaux que nous devrions présélectionner manuellement ? Comment l'éviter ?
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Oui, les cartes Kohonen sont bonnes, mais le plus important ici, à mon avis, est de coder correctement les modèles avant de les introduire dans les entrées du réseau.
Une question s'est posée. Personne n'a un critère - comment déterminer si le réseau cohonien est formé ou non.
Si, après N itérations, les exemples ne sont plus divisés en classes et que la migration des modèles a cessé, on peut dire que l'apprentissage est terminé.