L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2737

 
Maxim Dmitrievsky #:
O hai uno scoiattolo o hai delle manie di grandezza.
Tutto ciò che puoi fare è fare rumore sull'autobus per essere apprezzato da tutti. È l'unica cosa che sai fare.
))))) MO professionisti... Ahahahaha..... Oh, cazzo.

 

Come generatore di idee: forse non dovrebbe essere determinata una quotazione o un colore di barra, ma per esempio qualcosa di meno rumoroso e mezzo conosciuto, e non un singolo evento.

Ad esempio, la posizione della LWMA 20 in 7 barre? Con la semplice matematica si può delineare approssimativamente dove si troverà, e se i metodi ML/NN riescono a restringere quest'area, allora è solo questione di trovare un algoritmo di trading che produca un profitto.

 
Maxim Kuznetsov algoritmo di trading che produca un profitto.

È vero che dobbiamo prendere in considerazione il vettore del movimento dei prezzi nel futuro e stiamo cercando di prevederlo, anche se con una diversa discrezionalità. Ma a me interessa risolvere un problema ancora più semplice: determinare il prezzo della mutazione se il prezzo si muoverà verso il suo incrocio, idealmente anche calcolare il punto di incrocio.

Sfortunatamente, non so come creare modelli di regressione o modelli di multiclassificazione in MQL, e senza questo non c'è alcun incentivo a iniziare a risolvere il problema in qualsiasi pacchetto di altri linguaggi. Tuttavia, ho un compito del genere, quindi sono pronto a risolverlo insieme a qualcuno con interesse, anche per il calcolo.

 
mytarmailS #:

Sì, non capisco cosa volete fare e come volete farlo, come definire cosa

Sono dell'idea che sia tutto inutile, e più grande è il campione meglio è, ma sono pronto a testarlo, e a questo scopo abbiamo bisogno di uno strumento adatto. Uno strumento che determini le aree ottimali per l'addestramento di un modello, all'inizio sulla storia, e poi vedremo se possiamo farlo senza guardare al futuro.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Il fatto è che dobbiamo prendere in considerazione il vettore del movimento dei prezzi nel futuro e stiamo cercando di prevederlo, anche se con una diversa discrezione. Ma a me interessa risolvere un problema ancora più semplice: determinare il prezzo del mutevole, se il prezzo si muoverà verso il suo incrocio, idealmente anche calcolare il punto di incrocio.

Sfortunatamente, non so come creare modelli di regressione o modelli di multiclassificazione in MQL, e senza di essi non c'è alcun incentivo per iniziare a risolvere il problema in qualsiasi pacchetto di altri linguaggi. Tuttavia, ho un compito del genere, quindi sono pronto a risolverlo insieme a qualcuno con interesse, anche per il calcolo.

Se il prezzo si muove verso la SMA e abbiamo bisogno di crossover, il problema è esattamente lo stesso (forse anche più complicato a causa della necessità di crossover, nonostante la direzione nota in anticipo).

Sapendo che la pendenza della dSMA=(prezzo[N]-prezzo[0])/N e le caratteristiche statistiche della quotazione (quanti tick ci sono, quanti tick sono tradotti in punti per un dato tempo) è possibile costruire campi di probabilità "nel futuro" - qui c'è il campo prezzo, qui c'è il campo sma, qui_il_prezzo_incontrerà_la_SMA.

Ma si tratterà di una soluzione statistico-analitica e non potrete ricavarne denaro. Quindi bisogna restringere questi campi allo stesso modo tramite ML/NN e poi trovare un algoritmo per ricavarne denaro :-)

 
Maxim Kuznetsov #:

Se il prezzo si muove verso la SMA e abbiamo bisogno di crossover, il compito è esattamente lo stesso (forse anche più difficile a causa della necessità di crossover, nonostante la direzione nota).

Sapendo che la pendenza della dSMA=(prezzo[N]-prezzo[0])/N e le caratteristiche statistiche della quotazione (quanti tick ci sono, quanti tick sono tradotti in punti per un dato tempo), possiamo costruire campi di probabilità "nel futuro" - qui c'è il campo del prezzo, qui c'è il campo della sma, qui_il_prezzo_incontrerà_la_SMA.

Ma si tratterà di una soluzione statistico-analitica e non sarà possibile ricavarne denaro. Quindi bisogna restringere questi campi allo stesso modo tramite ML/NN e poi trovare un algoritmo per ricavarne denaro :-)

So come ottenere denaro - facendo trading sul canale in attesa della correzione. E il resto - sì, a questo servono la multiclassificazione o la regressione. In effetti, è necessario costruire un modello di barre probabili, e poi calcolare il modello.

 
Maxim Kuznetsov algoritmo di trading che produca un profitto.
Dove vedete il rumore nei prezzi di Cloze e in che modo è peggiore di Mashka. Non ha alcun effetto. Casuale diviso per casuale.

Questo è probabilmente uno dei primi modi in cui un neofita del MO correrà a controllare e a scannarsi

Come ho scritto lì... prima bisogna definire l'oggetto di studio e le sue proprietà, e poi la relazione causale usando il MO (se c'è).

Il MO è un modo indolore per verificare le ipotesi con nuovi dati. E questi ragazzi vanno in giro a gridare che non funziona nulla.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Beh, se si analizzano non solo le serie temporali, allora certo. Ma non solo le serie temporali possono essere analizzate da tutti, quindi ho scelto l'ovvia rappresentazione del mercato sotto forma di serie di prezzi come oggetto di ricerca con i metodi di MO.

Altrimenti avrei etichettato altre cose come stack, analisi delle notizie, pair trading, arbitraggio e così via.

La discretizzazione è necessaria per l'analisi, senza di essa non c'è modo. Di solito, una serie temporale è una discretizzazione a intervalli di tempo uguali. Ma si può fare in un altro modo, ad esempio con renko o zigzag.

A mio avviso, la fonte della discretizzazione è un TS di base muto, che poi cerchiamo di migliorare attraverso i filtri dei nostri modelli. Ad esempio, il TS iniziale "compra all'inizio dell'ora e vendi alla fine" o "apri alla formazione del ginocchio di uno zigzag nella sua direzione e chiudi alla formazione del successivo", e il TS finale sulla base di alcuni indicatori-predittori rifiuta alcuni input.

Per voi giocherellare con diversi modi di discretizzazione è un vuoto dilettantismo e c'è qualche ragione in questo, ma ci sarà sempre chi non è d'accordo con voi. Questo è un altro motivo per cui una discussione costruttiva di qualsiasi tipo è impossibile in questo thread.

 
Aleksey Nikolayev #:

La discretizzazione è necessaria per l'analisi, senza la quale non si può fare nulla. Di solito, una serie temporale è una discretizzazione a intervalli regolari. Ma si può fare in un altro modo, ad esempio con renko o zigzag.

A mio avviso, la fonte della discretizzazione è un TS di base muto, che poi cerchiamo di migliorare attraverso i filtri dei nostri modelli. Ad esempio, il TS iniziale "compra all'inizio dell'ora e vendi alla fine" o "apri alla formazione del ginocchio di uno zigzag nella sua direzione e chiudi alla formazione del successivo", e il TS finale sulla base di alcuni indicatori-predittori rifiuta alcuni input.

Per voi giocherellare con diversi modi di discretizzazione è un vuoto dilettantismo e c'è qualche ragione in questo, ma ci sarà sempre chi non è d'accordo con voi. Questa è un'altra ragione per cui una discussione costruttiva di qualsiasi tipo è impossibile in questo thread.

Posso solo esprimere la mia opinione. Ad esempio, ho provato a costruire diversi tipi di barre basate sui tick in diverse condizioni e non ho ottenuto nulla. A questo punto tutto è chiaro, possiamo avere una conversazione costruttiva, se non introduciamo un sacco di termini inutili :).

In questo momento sto solo prendendo un insieme casuale di caratteristiche ed etichette e facendo un loop su questi set con la convalida su nuovi dati. Sto anche cercando di ricavare le etichette in base all'informazione reciproca, in modo che ci sia il maggior numero possibile di informazioni tra loro e i tratti, o correlazione.
 
Aleksey Nikolayev #:

Voi considerate il giocherellare con diversi modi di campionare come un vuoto dilettarsi, e c'è qualche ragione in questo, ma ci sarà sempre chi non è d'accordo con voi. Questa è un'altra ragione per cui è impossibile una discussione costruttiva su qualsiasi argomento specifico.

La discretizzazione è un caso particolare di filtraggio (compressione dell'informazione), se non fosse utile non esisterebbe affatto.... Considerarla una dabbenaggine significa essere un idiota, il che non sorprende.
MO professore ahahaha
Motivazione: