L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 444
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Esatto, i futures sono stati scambiati negli ultimi 3 mesi - appena prima e dopo la scadenza del precedente. È inutile guardare prima e cercare di farci qualcosa.
Maxim (o il suo sistema) ha notato l'ovvio.
:)) non intendo i futures, che non sono ancora iniziati, ma il comportamento ciclico, probabilmente legato alla durata del contratto, il che significa che i modelli cambiano in un nuovo contratto, come la volatilità e la liquidità, il mercato cambia le sue reazioni. A proposito, è invisibile all'occhio, ma l'analisi statistica lo mostrerà. Ma non è questa la cosa principale, il mercato è pieno di altre ciclicità. Il problema è che il sistema si ricostruisce senza perdite di redditività automatiche. Voglio dire, non devo fare nulla manualmente, sono troppo pigro...
Inserisci un parametro che definisce la qualità del tuo EA, se il suo valore si discosta dal limite che hai impostato, riaddestra il modello. Tutto questo può essere fatto in R senza lasciare lo stato operativo.
Qual è il problema?
Attenzione! Ci possono essere errori in R.
Non più tardi di ieri stavo facendo degli istogrammi. L'ho fatto per ore, non ho scritto alcuno script, tutto è sulla linea di comando. Non ho voglia di ripetere ore di esperimenti solo per postare i codici.
Quindi, facciamo un istogramma. L'istogramma mostra che la probabilità di trovare valori della serie in un certo intervallo è 0,22. Questo va bene, ma l'istogramma stesso non sembra esserlo. Sommiamo il tutto e otteniamo 0,59 e non 1 come dovrebbe essere.
Poi tracciamo gli stessi istogrammi per il campione di processi casuali uniformemente distribuiti. Qui tutto converge e la somma è 1 come dovrebbe essere. Com'è?
Ok, ci sono molti modi per fare la stessa cosa in R. Facciamo in un altro modo. Questa volta otteniamo la probabilità 0,43. Non può essere, perché non c'è modo di ottenere 0,43 da 0,22 (con la somma 0,59).
Sommando i valori dell'istogramma otteniamo 0,991. Vi ricordo che deve essere uguale a 1. Anche se tutto è corretto, avremo l'1% di errore. Questo è un errore scandaloso - semplicemente non può essere.
Dopo una cosa del genere, la credibilità di R in qualche modo scende. E se lo stesso per altri calcoli e algoritmi più complessi, dove non è così facile, e spesso impossibile da controllare.
Attenzione! Ci possono essere errori in R.
Non più tardi di ieri stavo facendo degli istogrammi. L'ho fatto per diverse ore, non ho scritto alcuno script, tutto è sulla linea di comando. Non ho voglia di ripetere ore di esperimenti solo per postare i codici.
Quindi, facciamo un istogramma. L'istogramma mostra che la probabilità di trovare valori della serie in un certo intervallo è 0,22. Questo va bene, ma l'istogramma stesso sembra essere diverso. Sommiamo il tutto e otteniamo 0,59 e non 1 come dovrebbe essere.
Poi tracciamo gli stessi istogrammi per il campione di processi casuali uniformemente distribuiti. Qui tutto converge e la somma è 1 come dovrebbe essere. Com'è?
Ok, ci sono molti modi per fare la stessa cosa in R. Facciamo in un altro modo. Questa volta otteniamo la probabilità 0,43. Questo non può essere, perché non c'è modo di ottenere 0,43 da 0,22 (con la somma 0,59).
Sommando i valori dell'istogramma otteniamo 0,991. Vi ricordo che deve essere uguale a 1. Anche se tutto è corretto, abbiamo ancora l'1% di errore. Questo è un errore scandaloso - semplicemente non può essere.
Dopo una cosa del genere, la credibilità di R in qualche modo scende. E se lo stesso con altri calcoli e algoritmi più complessi, dove non è così facile, e spesso impossibile da controllare.
Vorrei vedere qualcosa.
Costruisco regolarmente grafici a barre ma non ho notato nulla.
Attenzione! Ci possono essere errori in R.
Non più tardi di ieri stavo facendo degli istogrammi. L'ho fatto per ore, non ho scritto alcuno script, tutto è sulla linea di comando. Non ho voglia di ripetere ore di esperimenti solo per postare i codici.
Quindi, facciamo un istogramma. L'istogramma mostra che la probabilità di trovare valori della serie in un certo intervallo è 0,22. Questo va bene, ma l'istogramma stesso sembra essere diverso. Sommiamo il tutto e otteniamo 0,59 e non 1 come dovrebbe essere.
Poi tracciamo gli stessi istogrammi per il campione di processi casuali uniformemente distribuiti. Qui tutto converge e la somma è 1 come dovrebbe essere. Com'è?
Ok, ci sono molti modi per fare la stessa cosa in R. Facciamo in un altro modo. Questa volta otteniamo la probabilità 0,43. Non può essere, perché non c'è modo di ottenere 0,43 da 0,22 (con la somma 0,59).
Sommando i valori dell'istogramma otteniamo 0,991. Vi ricordo che deve essere uguale a 1. Anche se tutto è corretto, abbiamo ancora l'1% di errore. Questo è un errore scandaloso - semplicemente non può essere.
Dopo una cosa del genere, la credibilità di R in qualche modo scende. E se lo stesso con altri calcoli e algoritmi più complessi, dove non è così facile, e spesso impossibile da controllare.
Senza un esempio riproducibile un suono vuoto. La probabilità di errore nelle funzioni di base è inferiore a 0. Ovviamente, molte ore di esperimenti hanno avuto un effetto. Non puoi estrarre la sequenza di comandi dalla Storia? O non ti stai esercitando in Rstudio?
Senza un esempio riproducibile, non c'è niente. La probabilità di errore nelle funzioni di base è inferiore a 0. Ovviamente, ore di sperimentazione hanno avuto un impatto. Non puoi estrarre la sequenza di comandi dalla Storia? O non ti stai esercitando in Rstudio?
In R 3.4.1 c https://www.r-project.org/
Ci vuole almeno un'ora e mezza solo per riprodurre la sequenza (che non mi serve più). Naturalmente non lo farò solo per il gusto di postare i risultati sul forum. Ieri, quando tutto era, purtroppo, non ho pensato di scrivere nel thread.
Ecco perché ho scritto nel modo più accurato possibile e senza dichiarare nulla -Attenzione! Ci possono essere erroriin R. Non hanno, cioè possono essere). In generale, non insisto. Se pensate che sia buono, è così.
È interessante che per alcune serie quando si tracciano gli istogrammi sono ovviamente presenti, ma per altre serie non sembrano esserlo. Alla fine ho dovuto andare su Excel e finire tutto lì.
PS Sì, grazie per avermi ricordato di RStudio. L'ho già fatto. Imho, sarà più conveniente di R nel CAD.
setwd("D:/") # imposta la directory di lavoro
x <- read.csv("x.csv", head=T) # carica il file di dati
sapply(x, class) # a quale classe appartiene il contenuto della variabile
Inserisci un parametro che definisce la qualità del tuo EA, se il suo valore si discosta dal limite che hai impostato, riaddestra il modello. Tutto questo può essere fatto in R senza lasciare lo stato operativo.
Qual è il problema?
Non uso R a causa della sua completa inutilità nello sviluppo di bot :) Se avete bisogno di qualche tipo di statistica potete, ma tutto il resto è fatto in mt5, comprese le librerie con reti neurali che potete usare direttamente come dll, a cosa mi serve R?
Ovviamente non avete bisogno di R. Buona fortuna
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SanSanych:
Dal momento che sei passato ai problemi di regressione, vedi questo
Buona fortuna
Ovviamente non avete bisogno di R. Buona fortuna
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SanSanych:
Dal momento che sei passato ai problemi di regressione, vedi questo
Buona fortuna
Sto cercando di padroneggiare un modello molto particolare - GARCH. Mi attira il fatto che una serie di fonti viene scomposta nelle sue componenti e poi queste componenti vengono modellate separatamente. E questa decomposizione è intuitivamente comprensibile e direttamente collegata al retraining del modello. Poiché sono interessato solo alla capacità di riqualificazione del modello (posso creare Expert Advisors riqualificati in TA con durata fino a 6 mesi), questo è ciò che ha determinato la scelta di GARCH.
Non sono a conoscenza di nessun approccio in NS che permetta di avere code spesse, pieghe... Mi sembra che il modello NS in sé non abbia nulla a che fare con i problemi del cotier originale.
In GARCH, mentre adatto il modello, posso eseguire dei test che servono come base che il modello risultante si comporterà esattamente come i dati di allenamento in futuro. Non sono in grado di adattare GARCH con parametri superiori al 90% di probabilità.