L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3242

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Renat Fatkhullin #:
Il sistema di test sarà costituito da tre componenti:
1) il nostro modello di robot singolo
2) il vostro wrapper model.mq5 in codice sorgente per fornire dati in ingresso/uscita al modello ONNX, l'interpretazione dei risultati e la generazione di operazioni.
3) model.onnx - il vostro modello neurale

Un'altra domanda su MM: ci saranno limitazioni in questo caso?

 
Maxim Dmitrievsky #:
Mi colpisce il desiderio degli offtopper di affermarsi a spese dei fallimenti altrui, a quanto pare non ne hanno abbastanza di loro stessi a causa della loro esistenza poco interessante :))
Sembra che questo permetta loro di sentirsi grandi praticanti del trading, quando modi più sensati di farlo non sono disponibili per ovvie ragioni).
 
Aleksey Vyazmikin #:

Un'altra domanda MM, ci saranno restrizioni qui?

Ho anche pensato subito alla necessità della martingala).
 
Mi sembra di capire che:
Il modello di robot dovrebbe essere inserito come frammento di codice nel file *.mq5.
codice nel file *.mq5, mentre si effettua un controllo di MQLInfoInteger() per l'attributo
MQL_TESTER?
 
Maxim Dmitrievsky #:

... Le reti neurali sono probabilmente più difficili, forse solo in python.

Qualsiasi preelaborazione, a livello di esecuzione di un modello già addestrato, è di solito piuttosto semplice e può essere riscritta in un altro NPS.

1. Le reti neurali in R non presentano problemi. C'è un porting di Torch (1.13.1) e c'è H2O. Entrambi possono essere convertiti in ONNH con un po' di ginnastica.

2. La complessità della preelaborazione dipende dalle conoscenze e dalle capacità del programmatore. E non "qualsiasi" può essere riscritto o convertito in ONH.

La domanda sul concorso è diversa:

  • sarà possibile utilizzare i propri predittori o tutti utilizzeranno quelli comuni proposti dagli sviluppatori.
  • Se il test sarà effettuato sulla storia del 2023, su quale periodo dovranno essere addestrati i modelli? È possibile presentare un modello addestrato sullo stesso periodo e che mostri buoni risultati nel test. Come si fa a testare questo?

" ONNX può essere paragonato a un linguaggio di programmazione specializzato in funzioni matematiche. Definisce tutte le operazioni necessarie e il modello di apprendimento automatico deve implementare la funzione di output con questo linguaggio". Se teniamo conto che questo "linguaggio" è in continua espansione e cambia piuttosto rapidamente, allora i problemi di debug del codice ONNX stesso e della sua implementazione nell'MCL saranno un mare di tempo perso.

Per il resto, l'idea è interessante per chi ha molto tempo libero.

Buona fortuna

 
Vi dico che docker è la vera soluzione.
Qualsiasi codice, qualsiasi linguaggio, qualsiasi libreria.

Ma non è questo il caso.
 
Vladimir Perervenko #:
  • sarà possibile utilizzare i propri predittori o tutti utilizzeranno quelli comuni proposti dagli sviluppatori.
  • Se il test sarà condotto sulla storia del 2023, su quale periodo dovranno essere addestrati i modelli? È possibile presentare un modello addestrato sullo stesso periodo e che mostri buoni risultati nel test. Come lo verificherete?

Credo che abbiano detto che è possibile utilizzare il proprio file mqh con il proprio codice, in modo da poter utilizzare i propri predittori, a quanto ho capito.

Ma ancora una volta, se avete bisogno di indicatori speciali, non potete allegarli attraverso la risorsa....
 

Controllare il modello su un MA standard, solo su ticks.

#include "EMA.mqh" // https://www.mql5.com/ru/code/download/22770/ema.mqh

input int inPeriod1 = 50;
input int inPeriod2 = 150;
input int inSensitivity = 100;

// https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3239#comment_49322318
double SignalONNX( const MqlTick &Tick )
{  
  static EMA EMA1(inPeriod1);
  static EMA EMA2(inPeriod2);
  static int Sensitivity = 0;
    
  const double Price = Tick.bid * Tick.ask;
  
  Sensitivity += Price ? 1 - ((EMA1.Get(Price) > EMA1.Get(Price)) << 1) : 0;  
  Sensitivity = MathMax(-inSensitivity, MathMin(Sensitivity, inSensitivity));

  return((Sensitivity == inSensitivity) ? 1 : -(Sensitivity == -inSensitivity));
}



Modello di lavoro.
 
fxsaber #:

Controllo del pattern su una MA standard, solo sui tick.



Modello funzionante.

Ora su centesimi reali, 10 sterline, preferibilmente senza reinvestire.

e perderete, al 100%.

perché neltrading reale ci saranno molti più trade negativi che positivi.

e l'epopea del glorioso MO sarà finalmente finita.

 
Renat Akhtyamov #:

e l'epopea con l'illustre MoD sarà finalmente conclusa.

Il consulente non ha nulla a che fare con il Ministero della Difesa. Si tratta di un test tecnico del modello proposto.

Perché andare al ramo MO e riferire che il MO non funziona - non lo so.

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