Regressione bayesiana - Qualcuno ha fatto un EA usando questo algoritmo? - pagina 48

 
comp:
Ho visto uno scambio primitivo oggi per 7500 lotti (a senso unico). Con una leva 100:1 ci vogliono ~$5700K di capitale per aprire una tale posizione.
Un pendio scivoloso? Ancora tu?
 
Vasiliy Sokolov:
Una scivolata? Ancora tu?
Non lo capisci. Settantacinquecento lotti nella storia che ho visto. Non ho mai visto niente del genere prima d'ora. Ma dato che fa trading su MT4, deve essere primitivo.
 
comp:
Oggi ho visto il commercio primitivo 7500 lotti (a senso unico). Con una leva 100:1 ci vogliono ~$5700K di capitale per aprire una tale posizione.

Non volevo stigmatizzare nessuno personalmente.

Sono favorevole a discutere qui di statistica, bayesiana e non solo, applicata al trading.

Al tuo esempio, primitivo è cosa? Avete visto il suo codice primitivo o no?

 
comp:
Non lo capisci. 7500 lotti di storia sono stati visti. Non ho mai visto niente del genere prima d'ora. Ma dato che fa trading su MT4, deve essere primitivo.
Qui ci sono 600+ progetti di file su Metatrader, quindi potrebbe essere molto difficile su MT.
 
Alexey Burnakov:

...

Non ho lavorato con gli alberi, non c'è niente da consigliare, ma ho una certa esperienza con l'addestramento di classificatori in generale:

1) Se c'è una fila di prezzi P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; allora la fila di dati di input del classificatore è P[0]-P[3]. Ma non prendere il valore di P[4] come il risultato richiesto della classificazione per l'allenamento. I trade non saranno aperti e chiusi ad ogni barra, è più redditizio aprire una posizione all'inizio del canale e chiuderla alla fine. Cioè, il classificatore deve prevedere la direzione del canale: su o giù, non il prezzo della prossima barra. Per esempio, tracciare uno zigzag sui dati iniziali e prendere la direzione dello zigzag invece di P[4] come risultato richiesto.

2) Gli schemi sono dipendenti dal tempo. Allenati su un classificatore separato per ogni giorno della settimana, o prova ad aggiungere la fase della luna ai dati grezzi (sono serio), o l'ora del giorno, non so cosa fare esattamente, ma è molto importante.

 
Alexey Burnakov:

Per il tuo esempio, un primitivo cos'è? Avete visto il suo codice primitivo o no?

Non l'ho fatto, ovviamente. Ma il codice è in MQL4 e ci sono scambi ogni giorno. Avete visto qualche complesso intreccio matematico in MQL4 che potrebbe essere ottimizzato adeguatamente con molte migliaia di passaggi in GA? Non l'ho fatto.

Se la matematica è complicata, in MT4 optimizer funziona a malapena. Ma se un trader lavora in un conto reale significa che sta ottimizzando in MT4. Ciò significa che è un calcolo semplice. E non c'è una matematica complicata, con un'alta probabilità.

 
Dr.Trader:

Non ho lavorato con gli alberi, quindi non posso consigliare, ma ho una certa esperienza con l'addestramento dei classificatori in generale:

1) Se c'è una fila di prezzi P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; allora la fila dei dati di input del classificatore è P[0]-P[3]. Ma non prendere il valore di P[4] come il risultato richiesto della classificazione per l'allenamento. I trade non saranno aperti e chiusi ad ogni barra, è più redditizio aprire una posizione all'inizio del canale e chiuderla alla fine. Cioè, il classificatore deve prevedere la direzione del canale: su o giù, non il prezzo della prossima barra. Per esempio, tracciare uno zigzag sui dati iniziali e prendere la direzione dello zigzag invece di P[4] come risultato richiesto.

2) I modelli sono dipendenti dal tempo. Allenati su un classificatore separato per ogni giorno della settimana, o prova ad aggiungere la fase della luna ai dati grezzi (sono serio), o l'ora del giorno, non so cosa fare esattamente, ma è molto importante.

Grazie.

In ordine.

1) L'idea è interessante. Si potrebbe anche fare così: misurare ciò che è più veloce da soddisfare - il prezzo massimo o minimo in un periodo di tempo. Se il massimo (codifichiamo come 1), allora ha senso aprire un acquisto, e viceversa. MA - un grande ma - la regola di chiusura per un tale commercio sarà molto sfocata, non ce ne sono.

Sembro uno zigzag. Magari provaci davvero. Quello che mi confonde di questo approccio - un ginocchio può essere in 1 ora e un altro in 9 ore. Quindi la tempistica è un casino. Penso che al classificatore questo potrebbe non piacere.

Anche se si parla solo di direzione.... Si potrebbe provare.....

2) Sì, l'ho già fatto. Ho un grande dataset - posso condividerlo proprio qui - dove ho aggiunto i dati sui prezzi:

- ora

- giorno della settimana

- mese

- giorno del mese

MA - un altro grande ma - se queste variabili prese singolarmente non dicono nulla di significativo sull'obiettivo, allora gli alberi decisionali (tutte le loro varietà) non le includono tra le variabili più importanti. Questo perché gli alberi sono algoritmi avidi e iniziano a fare regole dai predittori più importanti per la variabile obiettivo. E in generale, non è facile far sì che una macchina usi le variabili che vuoi. Se ha un meccanismo incorporato per dare priorità ai predittori, setaccerà i vostri "desideri".

Alcune delle più note macchine di addestramento per la classificazione dei dati (ma NON delle immagini) sono gli alberi Gradient Boosted (librerie GBM / XGBOOST) fanno esattamente questo - prima selezionano le variabili che rappresentano il prezzo rispetto al passato, ad esempio la differenza con la media mobile con finestra diversa (per me questi sono costantemente i predittori più importanti).

Le reti neurali sono convenzionali (poco profonde) - i perceptron multistrato non considerano le interazioni.... Cioè, i loro nodi sono tutte somme pesate elaborate da un kernel. Ma forse mi sbaglio e funzionano implicitamente le interazioni... Non lo so per certo.

 
Alexey Burnakov:
Ci sono compagni qui che fanno progetti di 600+ file su Metatrader, quindi può essere molto difficile su MT.
600+ file sono fronzoli, non matematica.
 
comp:
600+ file - questi sono fronzoli, non matematica.

Beh, sì. Soprattutto quando non hai idea di cosa ci sia dentro ))

Ecco il mio primitivo personale (non un prodotto, non in vendita): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081

La logica delle posizioni di apertura e chiusura si adatta a 50-100 linee con un bel markup. Circa 4-6 parametri importanti. Expert Advisor va avanti da 5-7 anni. Davvero un'idea è stata presa e analizzata a fondo. Per ora è abbandonato.

Тестирую
Тестирую
  • 2015.02.15
  • Alexey Burnakov
  • www.mql5.com
Разрабатываемая торговая система. Провел тестирование на majors. На трех получил приемлемые показатели. Эта троица имеет шанс пойти на реал-тест в обозримом будущем. Не на всех парах торгуемый паттерн...
 
Alexey Burnakov:

Ecco il mio primitivo personale (non un prodotto, non in vendita): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081

La logica per l'apertura e la chiusura delle posizioni sta in 50-100 linee con un bel markup. Circa 4-6 parametri importanti. Expert Advisor va avanti da 5-7 anni. Davvero un'idea è stata presa e analizzata a fondo. Per ora è abbandonato.

Ammetto che avete un TS robusto. Ma non tieni conto dello spread fluttuante e non tieni conto che potrebbe non funzionare con un altro broker per lo stesso simbolo anche in tester.

Ogni simbolo ha il suo modello. La storia di ogni simbolo dipende dal broker. Quando, come te, ottieni una misera aspettativa matematica, devi renderti conto che queste caratteristiche influiscono e molto seriamente. E la matematica complessa può incorrere nell'effetto farfalla. Quando i dati sottostanti sono leggermente diversi (un broker o uno spread diverso) uccidono o esaltano il modello matematico successivo.

E tu potresti aver avuto il Graal nelle tue mani. Ma solo tu non sapevi che era un graal non sulle major ma su qualche GBPCHF. E non su Alpari, che hai usato per testare, ma su alcuni FXCM. E tu hai gettato via quel graal, non sapendo che avevi in mano un modello mat così grande, ma l'hai rifiutato solo perché non sapevi di GBPCHF e FXCM.

Motivazione: