Discussione sull’articolo "Creazione di EA di reti neurali utilizzando MQL5 Wizard e Hlaiman EA Generator" - pagina 9
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Eh, è tutto così deprimente :( E davvero, non ha senso nemmeno discutere....
Dove sono i risultati del trading?
Lasciamo che gli scienziati discutano, i commercianti facciano trading e i programmatori programmino....
Come indicato nell'articolo, le informazioni sulle reti neurali addestrate vengono memorizzate separatamente dal codice MQL di partenza, nei file di dati corrispondenti, che vengono caricati dagli Expert Advisor quando vengono eseguiti nel tester della strategia o su un grafico.
Ora Hlaiman EA Generator ha la capacità di convertire i file di dati di queste reti neurali nel codice sorgente di due indicatori MQL4 e MQL5 separati, che dopo la compilazione possono essere utilizzati in modo indipendente, ad esempio per il trading manuale nei terminali MT4 e MT5 o per la creazione di altri Expert Advisor.
Inoltre, questa funzione può essere utile come mezzo per il debug e l'ottimizzazione indiretta degli indicatori attraverso il debug e l'ottimizzazione degli Expert Advisor con reti neurali, che diventano poi prototipi degli indicatori generati.
Ciò può essere particolarmente importante per gli utenti di MT4, dove non esiste la possibilità di eseguire direttamente gli indicatori nel tester.
L'aspetto e le impostazioni degli indicatori generati sono identici a quelli degli indicatori di prova gratuiti pubblicati in precedenza nel Market. https://www.mql5.com/it/market/product/2551 https://www.mql5.com/it/market/product/2553.
La differenza dei nuovi indicatori è che vengono calcolati in base allo schema delle barre formate e non vengono ridisegnati.
Ora con l'aiuto di Hlaiman EA Generator si può cercare di aumentare l'efficienza di trading di altri Expert Advisor già pronti, se questi sono presentati nel codice sorgente e si basano sui movimenti dei prezzi, ad esempio sull'analisi tecnica.
A questo scopo, un filtro di rete neurale viene aggiunto direttamente al codice sorgente di tale EA, che può essere inizialmente incluso per l'addestramento quando si esegue l'EA nel tester, e poi può essere incluso nel lavoro.
Alle impostazioni dell'EA vengono aggiunte delle variabili per controllare le modalità del filtro e il grado di filtraggio richiesto.
Un campione gratuito dell'Expert Advisor sull'esempio della media mobile standard può essere scaricato dal mercato, dove si possono anche vedere i video dei processi di formazione e di test.
https://www.mql5.com/it/market/product/8460
Ora, con Hlaiman EA Generator si può cercare di migliorare l'efficienza del commercio di altri EA pronti se sono presentati nel codice sorgente e si basano sul movimento dei prezzi, come l'analisi tecnica.
Per fare questo, direttamente nel codice sorgente del consulente è stato aggiunto un filtro di rete neurale che può essere inizialmente incluso nel consulente di formazione nel tester, e può quindi essere messo in funzione.
Nelle impostazioni dell'EA sono state aggiunte le variabili da controllare, la modalità di filtraggio e il grado di filtraggio necessario.
L'advisor di esempio gratuito sulla media mobile può essere scaricato dal mercato, dove è possibile vedere anche il video, i processi, la formazione e il test.
https://www.mql5.com/it/market/product/8460
È come una sorta di doppio standard da parte dell'amministrazione. Ricordo che sono stato bannato pochi minuti dopo il primo link al Market. ;-)
https://www.mql5.com/it/market/product/8460
In questo esempio, l'addestramento del filtro della rete neurale è stato eseguito sulla base dei risultati del trading della media mobile originale per il 2014, l'ultimo aggiornamento dell'Expert Advisor - marzo 2015.
Per verificare l'efficacia del filtro, ho eseguito l'Expert Advisor nel tester per l'intero periodo successivo alla pubblicazione, ossia da aprile alla data attuale di agosto.
La prima esecuzione è stata effettuata con il filtro disattivato (corrisponde alla media mobile originale) e la seconda con il filtro attivato (si veda la variabile UseNeuro = true), ecco i risultati:
Possiamo quindi vedere che il filtro della rete neurale, addestrato l'anno scorso, non ha perso la sua efficienza nel corso del tempo e può aumentare la produttività del trading di quasi due volte.
Now, with Hlaiman EA Generator can try to improve the efficiency of the trade of other ready EAs if they are presented in the source code and are based on the movement of prices, such as technical analysis. To do this, directly in the source code of the adviser added neural network filter that can be initially included in the training run advisor in the tester, and can then be put into operation. In EA settings added variables to control, filter mode, and the necessary degree of filtration.
Il campione gratuito del consulente sull'esempio della media mobile può essere scaricato dal mercato, dove è possibile vedere anche il video, i processi, la formazione e il test.
https://www.mql5.com/it/market/product/8460
In questo esempio, l'addestramento del filtro della rete neurale è stato eseguito sui risultati di trading della media mobile originale per il 2014, l'ultimo aggiornamento EA - marzo 2015.
Al fine di testare l'efficacia del filtro ho eseguito l'advisor nel tester per l'intero periodo dalla pubblicazione, cioè da aprile ad agosto, data attuale.
La prima esecuzione è stata fatta con un filtro disabilitato (corrispondente alla media mobile originale), e la seconda con il filtro abilitato (vedi la variabile UseNeuro = true), ecco i risultati:
Così, possiamo vedere che la formazione nell'ultimo anno, il filtro della rete neurale, nel tempo, è rimasto efficace e può aumentare la produttività del commercio quasi raddoppiato.
Possiamo quindi constatare che il filtro della rete neurale addestrato l'anno scorso non ha perso la sua efficacia nel corso del tempo e può aumentare la produttività del trading quasi del doppio.
Le immagini da voi fornite dicono esattamente il contrario: non dovreste usare il vostro Expert Advisor in nessun caso, perché all'inizio c'è un inspiegabile salto di profitto, che poi viene sprecato per molto tempo. E se questo salto di profitto viene rimosso (chi ha detto che il vero trading inizierà con un tale salto?), allora nella prima immagine vediamo un calo, e nella seconda immagine - alla fine il profitto con drawdown intermedi.
Il mio articolo è stato pubblicato sul sito e dimostra che il problema non è nel modello (reti neurali o qualcosa di più efficiente), ma nei dati iniziali. Viene mostrata l'applicazione di Rattle; chi lo desidera può acquistare un libro da me, che è una versione estesa dell'articolo. Quindi, con l'aiuto di Rattle si può capire una cosa molto semplice ed estremamente importante: il problema non è nell'algoritmo, ma nei dati di partenza, che possono o meno generare modelli sovrallenati. Rattle aiuta a sperimentare i set di dati di input per selezionare quelli che non portano all'overtraining (overfitting).
La scelta del modello è una decima questione.
PS.
Secondo le mie ricerche, l'utilizzo di qualsiasi tipo di MA genera modelli sovrallenati, ossia modelli che mostrano risultati eccellenti su dati storici e assolutamente non redditizi su dati reali.