Discussione sul trading ad alta frequenza su MT5 - pagina 73

 

Alex_Bondar:

Un modello può essere riconosciuto da dati incompleti, così come una persona può essere riconosciuta dai soli vestiti, dalla sola faccia, dall'acqua di colonia, ecc. e i dati mancanti possono essere estrapolati. Questo è il punto dei modelli, per i predicati di mercato. Ma possiamo tranquillamente affermare una serie di cose divertenti su di loro, la prima è che questi modelli sono molto semplici, i modelli complessi non funzionano, e quelli semplici sono come il momentum, l'accelerazione, il consolidamento dei livelli di prezzo passati, ecc. in combinazioni semplici, che è TA standard, questo è un sottotipo di riconoscimento dei modelli. Il mercato non "ricorda" i modelli ornati. Si scopre che il punto principale è la pre-elaborazione primaria delle serie temporali, comprimendo l'informazione in una distribuzione ottimale di "stati" da cui si costruiscono i modelli e non è uno stupido prezzo normalizzato e non MA... Questo è il secondo punto, la pre-elaborazione della BP prima della sua analisi da parte di un neurone è il 99% di tutto il lavoro, infatti il neurone non è più necessario se i dati sono elaborati correttamente, i modelli diventano evidenti al cervello umano, e sono semplicemente programmati, e se il prezzo normalizzato è dato in pasto al neurone, o a un wopper, è inutile, chi capisce come funzionano i neuroni non si aspetta miracoli da loro. Si può giocare a questo gioco per sempre, la probabilità di un vero successo è irrisoria.


Si fa la media di un certo numero di tali modelli per un dato FI, periodo di tempo, stagione, ecc. e si ottiene un riferimento, con il quale si confronta, per esempio, la distanza n-dimensionale o un prodotto scalare. Ma questo è un percorso senza uscita di eterna sperimentazione. La semplice normalizzazione non è sicuramente la strada da percorrere.

Potresti chiarire a un principiante come determinare la differenza tra i modelli complessi e quelli semplici? Ho una certa familiarità con la teoria e la pratica del riconoscimento dei modelli e del discorso, vorrei chiarire se ho capito bene di cosa sto parlando qui rispetto ai modelli di mercato.

Per cominciare, quali criteri quantitativi analizziamo nel contesto della complessità dell'informazione? Può essere la lunghezza di un vettore di serie di prezzi quantizzati per tempo, nella forma pura o filtrata in molti modi diversi. Ha senso che il filtraggio minimizzi il peso dell'informazione. E poi confrontato, come hai detto tu, con qualche vettore medio, che può anche essere ottenuto in molti modi diversi. Sono interessato al peso informativo approssimativo di tale vettore(i) di soglia.

Per esempio, nel riconoscimento vocale, la complessità strutturale può essere piuttosto alta, quindi vogliamo correlarli e tracciare dei paralleli. Il riconoscimento vocale, in generale, è già a un livello accettabile e perché non approfittare degli sviluppi già pronti. Secondo me ci sono molti parallelismi.

Mi scuso se questo è un po' fuori tema.

 
lucky_teapot:

Per esempio nel riconoscimento vocale, la complessità strutturale può essere abbastanza alta, si vuole metterli in relazione e fare dei parallelismi. Dal momento che il riconoscimento vocale, in generale, è già a un livello accettabile e perché non approfittare degli sviluppi già pronti. Secondo me ci sono molti parallelismi.

E puoi dare link utili per conoscere lo stato attuale delle cose in questo settore? Sarebbe molto interessante leggere buoni articoli (qualificati), preferibilmente dagli sviluppatori di tali sistemi.
 
MetaDriver:
Puoi dare qualche link utile per conoscere lo stato attuale dell'arte in questo campo? Sarebbe molto interessante leggere buoni articoli (qualificati), preferibilmente dagli sviluppatori di tali sistemi.
Ci sono molti materiali sul tema del riconoscimento dei modelli, sia generali che altamente specifici. Penso che tu possa essere interessato all'euristica generale in questo settore e applicarla ai dati finanziari. Per esempio, posso raccomandare Potapov A.S. "Pattern Recognition and Machine Perception" è un libro eccellente, c'è una grande lista di riferimenti alla fine, se volete di più, e in generale questo autore ha libri molto buoni sull'IA.
 
lucky_teapot:

Potresti chiarire a un principiante come determinare la differenza tra modelli complessi e modelli semplici? Ho un po' di familiarità con la teoria e la pratica del riconoscimento dei modelli e del discorso, vorrei chiarire se ho capito bene di cosa sto parlando qui in termini di modelli di mercato.

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È soggettivo, io stesso non ho capito dove tracciare il confine. Ma meno elementi ci sono nel modello, meglio è.

 
Alex_Bondar:

Un modello può essere riconosciuto da dati incompleti, così come una persona può essere riconosciuta dai soli vestiti, dalla sola faccia, dall'acqua di colonia, ecc. e i dati mancanti possono essere estrapolati. Questo è il punto dei modelli, per i predicati di mercato. Ma possiamo tranquillamente affermare una serie di cose divertenti su di loro, la prima è che questi modelli sono molto semplici, i modelli complessi non funzionano, e quelli semplici sono come il momentum, l'accelerazione, il consolidamento dei livelli di prezzo passati, ecc. in combinazioni semplici, cioè l'AT standard, questo è un sottotipo di pattern recognition. Il mercato non "ricorda" i modelli ornati. Si scopre che il punto principale è la pre-elaborazione primaria delle serie temporali, comprimendo l'informazione in una distribuzione ottimale di "stati" da cui si costruiscono i modelli e non è uno stupido prezzo normalizzato e non i MAC... Questo è il secondo punto, la pre-elaborazione della BP prima della sua analisi da parte di un neurone è il 99% di tutto il lavoro, infatti il neurone non è più necessario se i dati sono elaborati correttamente, i modelli diventano evidenti al cervello umano, e sono semplicemente programmati, e se il prezzo normalizzato è dato in pasto al neurone, o a un wopper, è inutile, chi capisce come funzionano i neuroni non si aspetta miracoli da loro. Si può giocare a questo gioco per sempre, la probabilità di un vero successo è irrisoria.

Young:
sì Alex, ho chiesto qualsiasi modello - credo che sia anche un modello di tick - solo un modello (se la rete neurale lo rileva, l'occhio dovrebbe riconoscerlo comunque)

Riguardo alla pre-elaborazione, all'inutilità della rete neurale e al riconoscimento dell'occhio, potreste avere ragione entrambi, ma è auspicabile accelerare la vostra frequenza, ed elaborare almeno diverse centinaia di migliaia di modelli al secondo, allora il vostro tandem potrebbe benissimo sostituire l'Expert Advisor. E per riprodurre lo stesso motore che ho io, basta trovare un altro paio di appassionati - per sostituire il secondo EA, e come script di arbitraggio il cosiddetto leader EA, invito rispettato newdigital, solo lui voleva l'algoritmo originale - glielo dirò ...))

E nel merito, IMHO penso che non ragionevole qualsiasi, calcolato modelli di pre-elaborazione perché può introdurre una serie temporale di ritardo o ad esempio distorsione delle informazioni originali e in generale viola l'unità metodologica all'interno del trattamento dei dati neuro.

Supponiamo che lei faccia il 99% dei calcoli, di fronte a una rete neurale, e dopo cosa addebita, perché il 99% della responsabilità ricadrà automaticamente su quei calcoli o/e sul calcolatore?


Se stiamo parlando di migliorare l'efficienza introducendo misure aggiuntive di pattern, allora non c'è bisogno di andare oltre il neuromodello, per esempio il motore che uso io, ha la capacità di collegare non una ma molte reti neurali addestrate su pattern di simboli diversi, correlati, diversi timeframe, o pattern raggruppati per sessioni di trading, giorni, ecc... E nelle impostazioni esterne di EA è possibile attivare o disattivare i segnali da queste reti neurali e / o impostare la regola della loro somma.

 
lohhft:

Per quanto riguarda la pre-elaborazione, la rete neurale non necessaria e il riconoscimento dell'occhio, potreste avere ragione entrambi, solo che è auspicabile accelerare la vostra frequenza, ed elaborare almeno diverse centinaia di migliaia di modelli al secondo, allora il vostro tandem potrebbe benissimo sostituire l'EA. E per riprodurre lo stesso motore che ho io, basta trovare un altro paio di appassionati - per sostituire il secondo EA, e come script di arbitraggio il cosiddetto leader EA, invito rispettato newdigital, solo lui voleva l'algoritmo originale - glielo dirò ...))

E nel merito, IMHO penso che non ragionevole qualsiasi, calcolato modelli di pre-elaborazione perché può introdurre una serie temporale di ritardo o ad esempio distorsione delle informazioni originali e in generale viola l'unità metodologica all'interno del trattamento dei dati neuro.

Supponiamo che lei faccia il 99% dei calcoli, di fronte a una rete neurale, e dopo cosa addebita, perché il 99% della responsabilità ricadrà automaticamente su quei calcoli o/e sul calcolatore?


Se stiamo parlando di migliorare l'efficienza introducendo misure aggiuntive di pattern, allora non c'è bisogno di andare oltre il neuromodello, per esempio il motore che uso io, ha la capacità di collegare non una ma molte reti neurali addestrate su pattern di simboli diversi, correlati, diversi timeframe, o pattern raggruppati per sessioni di trading, giorni, ecc... E nelle impostazioni esterne di EA è possibile attivare o disattivare i segnali da queste reti neurali e / o impostare la regola della loro somma.

E se alla fine di tutto questo si venderà?
 
lohhft:

invita il rispettato newdigital, voleva l'algoritmo originale - gliene parlerò...))

Non mi sono nemmeno rifiutato di parlare del tuo algoritmo, la maggior parte delle persone qui, tranne Negoich, vorrebbe che tu lo dicessi)))) Chissà, forse qualcuno lascerà qualche commento utile, per esempio non sto dicendo che i neuroni non sono affatto necessari, solo che la pre-elaborazione dei vettori di input dovrebbe essere fatta in modo più artistico, per pulirli, per così dire, come ho pensato, sulla base della mia esperienza personale di sperimentazione con i neuroni.

 
newdigital:
E se alla fine di tutto questo dovesse fallire?

Bene, se fallisce, lo mettiamo sul posto e lo mandiamo in addestramento avanzato, lo riqualifichiamo e torniamo in battaglia... alcuni robot dovrebbero essere trattati più severamente, perché si sono già ribellati- si ribellano. E perché, forse perché li hanno imbottiti di varie strategie, algoritmi genetici e un tester virtuale... Sotto questi mostri grassi e il terminale può rallentare e possono ammalarsi, tutti i tipi di malattie brutte ... (((
A proposito, gli sviluppatori del motore che uso, promesso in un prossimo futuro per aggiungere il supporto per MT5 terminali e la possibilità di auto-avvio in modalità di test che permetterà un molto più facile e più flessibile per implementare l'idea della selezione di strategie efficaci e ottimizzazione dinamica descritta nell'articolo di cui sopra, vale a dire:

1. Quando scegliete la migliore strategia, sarete in grado di variare non con l'insieme di algoritmi compilati insieme, ma con l'intera lista di strategie esistenti nel terminale che sono contenute in singoli Expert Advisors.
L'ottimizzazione della strategia-advisor potrebbe essere fatta in modo asincrono in un terminale MT4 o MT5 separato, che ridurrà il carico sul terminale di trading corrente, e permetterà di utilizzare più opzioni per l'ottimizzazione e un algoritmo genetico più efficiente, come parte dei tester standard MT.
3. Se il vostro computer ha abbastanza risorse, è possibile utilizzare l'ottimizzazione di diversi consulenti in terminali in esecuzione parallela, e se non ci sono abbastanza risorse, è possibile utilizzare i servizi cloud di MT5.

 
Alex_Bondar:

Non mi sono nemmeno rifiutato di parlare del tuo algoritmo, la maggior parte delle persone qui, tranne Negoich, vorrebbe che tu lo dicessi)))) Chissà, forse qualcuno lascerà commenti utili, per esempio non sto dicendo che i neuroni non sono affatto necessari, solo che il preprocessing dei vettori di input dovrebbe essere fatto in modo più artistico, per pulirli per così dire, come mi è sembrato, dalla mia esperienza di sperimentazione con i neuroni.

Mi dispiace, ma non sono un professionista nel campo dell'IA, ecco perché non posso descrivere il background teorico nei dettagli, inoltre non posso descrivere gli algoritmi nei dettagli - forse se mi torturano...(((( Ma esso, l'apprendimento neurale su modelli e previsioni, almeno in quel motore, che ho, funziona e mi basta. E l'algoritmo di arbitraggio, di cui ho promesso di parlarvi, quando è implementato con un'astrazione irrealistica, si riduce alla selezione del miglior prezzo e combinazione di segnali già pronti dai contatori neurali e in isolamento da essi, non ha alcun significato.

 
lohhft:

Beh, se non riesce, abbiamo messo il marchio e inviato a migliorare le competenze - riqualificare e tornare alla battaglia, con i robot deve essere rigorosamente ... e poi, alcuni hanno una rivolta- in rivolta. E perché, forse perché li hanno imbottiti di varie strategie, algoritmi genetici e un tester virtuale... Sotto questi mostri grassi e il terminale può rallentare e possono ammalarsi, tutti i tipi di malattie brutte ... (((
A proposito, gli sviluppatori del motore che uso, promesso in un prossimo futuro per aggiungere il supporto per MT5 terminali e la possibilità di auto-avvio in modalità di test che permetterà un molto più facile e più flessibile per implementare l'idea della selezione di strategie efficaci e ottimizzazione dinamica descritta nell'articolo sopra, vale a dire:

1. Quando scegliete la migliore strategia, sarete in grado di variare non con l'insieme di algoritmi compilati insieme, ma con l'intera lista di strategie esistenti nel terminale che sono contenute in singoli Expert Advisors.
L'ottimizzazione della strategia-advisor potrebbe essere fatta in modo asincrono in un terminale MT4 o MT5 separato, che ridurrà il carico sul terminale di trading corrente, e permetterà di utilizzare più opzioni per l'ottimizzazione e un algoritmo genetico più efficiente, come parte dei tester standard MT.
3. Se il vostro computer ha abbastanza risorse, è possibile utilizzare l'ottimizzazione di diversi consulenti in terminali in esecuzione parallela, e se non ci sono abbastanza risorse, è possibile utilizzare i servizi cloud di MT5.

Non c'è problema. E il trading stesso? E ricordo un caso - su un forum straniero qualcuno ha cercato di vendere un EA per un sacco di soldi, l'ha venduto tre volte e il backtesting degli acquirenti sul tester non coincideva con il trading per lo stesso periodo - nel tester tutto andava bene, ma nel conto di trading - al contrario - c'erano indicatori codificati su una barra chiusa, alcuni su una barra aperta, anche c'era il prezzo su alto/basso, e tutti insieme. Ma poiché non c'era un codice sorgente e il codificatore non era affatto conosciuto (cioè - è difficile credere alla sua parola, perché nessuno lo conosceva) ... i clienti hanno fatto le valigie, hanno comprato i biglietti aerei e sono andati dal venditore...

Sto solo dicendo che alcuni campioni o versioni di origine possono essere postati qui per le persone per avere una conversazione sostanziale. Non mi aiuterà (non sono un codificatore), ma è bello per le persone e la discussione sarà più divertente. Anche se ... è solo la mia opinione.

Motivazione: