L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 987
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Come antipasto.
Un'esecuzione dello stesso Expert Advisor con le stesse impostazioni di cui sopra, ma con un intervallo di tempo più lungo.
Questo è il valore di tutte queste belle foto.
L'immagine dovrebbe dimostrare l'idea il cui significato riguarda SOLO il comportamento futuro dell'Expert Advisor.
Sanych, non saltare alle conclusioni, hai rovinato qualcosa.
Ilnumero di transazioni nel periodo più lungo del test è stato inferiore
Ecco perché uso il mio tester piuttosto che quello di MT - per qualche motivo ha un sacco di grails. Almeno con il vostro tester, sapete esattamente cosa sta facendo e come lo sta facendo. Sì, e le informazioni del test possono ottenere molto di più e qualsiasi, e più facilmente.
Penso che non sia molto bello scrivere queste cose sul forum di MT, considerando che il backtester in MT è uno dei principali problemi che fissa le persone a mql e tutto il terminale, inoltre, il tuo tester non è corretto.
Sanych, non saltare alle conclusioni, hai sbagliato qualcosa.
Ilnumero di accordi per un periodo di tempo più lungo è minore
L'ho eseguito altre due volte: il grafico è simile ma i numeri sono un po' diversi.
L'ho eseguito altre due volte: il grafico è simile, ma le cifre sono leggermente diverse.
Conclusione
Prendere la decisione di comprare o vendere a caso non fornirà un profitto stabile
Ho trovato un problema di classificazione:
Per esempio, se 2 colonne = 0, provare a fare un softmax di loro dà classi casuali:
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
È in R.
Ci si è imbattuti per caso quando si è scoperto che i risultati delle previsioni sono tutti = 0.
Meglio fare così (nel caso in cui la 1a colonna significhi "aspettativa" e non il comando commerciale)
max.col(m,ties.method = "first") # per default ties.method = "random"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
>
Meglio ancora, se le classi hanno lo stesso valore, allora rifiutate di classificare. E per sicurezza, è meglio farlo riga per riga.
Ho trovato un problema di classificazione:
Per esempio, se 2 colonne = 0, provare a fare un softmax di loro dà classi casuali:
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
È in R.
Ci si è imbattuti per caso quando si è scoperto che i risultati delle previsioni sono tutti = 0.
Meglio fare così (nel caso in cui la 1a colonna significhi "aspettativa" e non il comando commerciale)
max.col(m,ties.method = "first") # per default ties.method = "random"
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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Meglio ancora, se le classi hanno lo stesso valore, allora rifiutate di classificare. E per sicurezza, è meglio farlo riga per riga.
Pomeriggio
Il problema potrebbe non apparire se i dati sono preparati correttamente. Quando e in quali calcoli ha avuto questo problema? Mi chiedo. O è una condizione creata artificialmente?
Buona fortuna
Pomeriggio
Il problema non può apparire quando i dati sono preparati correttamente. Quando e con quali calcoli ha avuto questo problema? Mi chiedo. O è una condizione creata artificialmente?
Buona fortuna
Come ha detto SanSanych: spazzatura in entrata = spazzatura in uscita. Sono stati aggiunti degli zeri, che poi sono stati cancellati.
Bene, ho fatto un aggiustamento per me stesso in modo che gli zeri rimangano zeri, per casi simili in futuro.
I predittori sono diversi, quindi mi sono imbattuto che NS non ha imparato nulla e ha dato tutti zeri all'uscita. E le previsioni dovute alla casualità durante la conversione si sono rivelate non nulle.
Come ha detto SanSanych: spazzatura in entrata = spazzatura in uscita. Sono stati aggiunti degli zeri, che poi sono stati cancellati.
Bene, ho fatto un aggiustamento per me stesso in modo che gli zeri rimangano zeri, per casi simili in futuro.
Capisco. Buona fortuna
Domande da un nuovo arrivato. Per favore, consigli su come applicare l'apprendimento automatico. Per esempio, un trader ha trovato qualche modello nel mercato. Supponiamo che sia un modello GP (testa e spalle). Opzioni:
Domande da un nuovo arrivato. Per favore, consigli su come applicare l'apprendimento automatico. Per esempio, un trader ha trovato qualche modello nel mercato. Supponiamo che sia un modello GP (testa e spalle). Opzioni:
L'apprendimento automatico si basa su segni (modelli/caratteristiche) che distinguono l'evento. Di conseguenza, è necessario specificare cosa si deve guardare, e l'algoritmo MO cercherà di trovare alcuni modelli in ciò che viene mostrato e di elaborare le regole di comportamento. Quindi, tutte le risposte a tutte le altre domande seguono da qui. E di conseguenza, più osservazioni ci sono, più le regole saranno precise su un periodo storico più lungo.