L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2922
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Non ho capito il motivo del ban.
Se si guarda alla cronologia dei post non bannati e a quello che succedeva in generale, si ha la brutta impressione che i provocatori se la siano cavata con uno spavento e dopo una pausa stiano attivamente spammando il thread. Le ultime pagine sono così direttamente guidate da questi "esperti di ML/DL/NN".
Se si guarda alla cronologia dei post non contestati e a quello che succedeva in generale, si ha la brutta impressione che i provocatori se la siano cavata con uno spavento e dopo una pausa stiano attivamente spammando il thread. Le ultime pagine sono così direttamente guidate da questi "esperti di ML/DL/NN".
Ok. Calmatevi.
È stato bannato per aver insultato in modo indecoroso i moderatori. Per usare un eufemismo. Probabilmente ci vorrà molto tempo.
Oh, ONNX è qui. Ora vivremo meglio che mai).
ChatGPT e NLP sono i prossimi)
Beh, ChatGPT è possibile tramite l'API OpenAI e NLP è possibile tramite ONNX.
Il TS si basa sulla previsione della barra successiva su R e quindi sull'utilizzo di questa previsione in un Expert Advisor su MKL4.
Modello su R.
Funziona su H1, il docente è in trend (ZZ), prevede la barra successiva. OutOfSampe non viene utilizzato, poiché il modello viene ricalcolato a ogni barra.
Efficienza della previsione della barra successiva 78-80%.
L'efficienza di previsione positiva su una delle 8 barre successive è superiore al 95%.
Il modello ottenuto è eccellente.
MA.
È impossibile costruire un TS funzionante su questo modello. Otteniamo circa il 78% di operazioni redditizie, ma sono piccole. Ma le perdite sono molto più grandi.
Nell'EA stesso tagliamo le perdite e lasciamo crescere i profitti. Questo porta al fatto che il numero di operazioni redditizie diminuisce con la crescita simultanea di un'operazione redditizia e la riduzione di una perdente. Ma questo non risolve il problema.
Ecco uno dei tanti risultati dell'esercizio TR e SL.
Se osserviamo il grafico con le operazioni, possiamo notare che le previsioni errate cadono sui forti movimenti di mercato, cioè il modello per qualche motivo prevede erroneamente le direzioni dei forti movimenti di mercato. Le ragioni non sono chiare, poiché il modello stesso è stato addestrato sul campione ottenuto da Sample.
Grafico tipico.
È difficile da vedere, ho evidenziato le operazioni con linee verticali.
Beh, ChatGPT è possibile tramite l'API OpenAI e NLP è possibile tramite ONNX.
Il GPT dell'API è buono, ma il GPT della scatola nera non è adatto per gestire i soldi))))) La PNL sembra essere migliore. Oppure isolare la logica del GPT))))
A Rennesans, tra l'altro, nel 2001 o nel secondo anno sono state effettuate 300 mila operazioni al giorno su 8000 mila strumenti, e non è stato considerato trading ad alta frequenza, in quanto la maggior parte delle operazioni erano operazioni di grandi dimensioni che non avrebbero avuto un grande impatto sul mercato).
Ho alcune domande
Funziona su H1, il docente è in trend (ZZ), prevede la barra successiva. OutOfSampe non viene utilizzato perché il modello viene ricalcolato su ogni barra.
Se predice la barra successiva, perché ZZ lo fa?
L'efficienza della previsione positiva su una delle 8 barre successive è superiore al 95%.
Cosa vuol dire 8 barre? Se il modello predice solo una barra, ovvero la prossima.
Ho alcune domande
se la barra successiva è prevista, qual è lo ZZ per questo?
cosa significa 8 barre, se il modello prevede solo una barra, cioè la successiva.
per esempio, che 1 barra su 8 è bianca :-)
Ci sono molte cose strane in generale - il modello è in fase di test, ma anche una parabolica e un AMA sono inclusi nel robot. Ci sono forti sospetti che se si rimuovono R e altre cose, il risultato non cambierà sostanzialmente - parabolica e AMA in coppia daranno risultati simili.