Máquinas de vetores geradores de suporte

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Leprechaun
383
Leprechaun  

Olá a todos!

 

  Li um artigo que fala sobre  vetores em negociações. Ainda estou aprendendo mql, a desenvolver EAs e aos poucos implementando para melhorias em erros encontrados

ou comportamentos inesperados. Tenho um EA que vem diariamente dando bons resultados, no entanto no mesmo dia perde praticamente tudo o que ganhou. Hoje mesmo

para efeito de comparação ele fez no mini índice e no mini dólar 3,000 com 10 contratos em cada instrumento. Más perdeu quase tudo em novas entradas, minha pergunta é

Será possível implementar uma máquina de vetores que filtrem possíveis entradas com potencial maior de darem certo e a a partir destas entradas filtradas escolher a melhor

e negociar? 

Como da para ver meu EA precisa de uma gestão melhor como mostra o histórico de hoje 

Segue o link do artigo :https://www.mql5.com/pt/articles/584 

Aprendizagem de máquina: Como as máquinas de vetores de suporte podem ser utilizadas nas negociações
Aprendizagem de máquina: Como as máquinas de vetores de suporte podem ser utilizadas nas negociações
  • 2014.03.18
  • Josh Readhead
  • www.mql5.com
As máquinas de vetores de suporte foram por muito tempo usadas em campos como de bioinformática e aplicava matemática para avaliar conjuntos de dados e extrair padrões úteis que podem ser usados para classificar dados. Este artigo visa em como é uma máquina de vetor de suporte, como trabalha e por que pode ser tão útil na extração de padrões complexos. Podemos investigar como elas podem ser aplicadas ao mercado e potencialmente usadas para aconselhar sobre negócios. Usando a Ferramenta de aprendizado da máquina de vetor de suporte, o artigo fornece exemplos trabalhados que permitem que os leitores experimentem com seus próprios negócios.
Arquivos anexados:
Rogerio Figurelli
Moderador
58471
Rogerio Figurelli  
Leprechau:

Olá a todos!

 

  Li um artigo que fala sobre  vetores em negociações. Ainda estou aprendendo mql, a desenvolver EAs e aos poucos implementando para melhorias em erros encontrados

ou comportamentos inesperados. Tenho um EA que vem diariamente dando bons resultados, no entanto no mesmo dia perde praticamente tudo o que ganhou. Hoje mesmo

para efeito de comparação ele fez no mini índice e no mini dólar 3,000 com 10 contratos em cada instrumento. Más perdeu quase tudo em novas entradas, minha pergunta é

Será possível implementar uma máquina de vetores que filtrem possíveis entradas com potencial maior de darem certo e a a partir destas entradas filtradas escolher a melhor

e negociar? 

Como da para ver meu EA precisa de uma gestão melhor como mostra o histórico de hoje 

Segue o link do artigo :https://www.mql5.com/pt/articles/584 

Olá Leprechau, note que se perde praticamente tudo o que ganhou significa que não vem dando bons resultados, e não o contrário como você menciona.

O que acontece é que, como a maior parte das estratégias, principalmente as sistemáticas, elas tem bons e maus momentos.

O problema é que não existe um algoritmo mágico para filtrar os maus momentos dos bons, no futuro (no passado, conheço vários, principalmente com sobre ajuste no backtesting).

Ou seja, o futuro é incerteza. Portanto, mesmo o SVM ou qualquer outra tecnologia, por mais sofisticada que aparente ser, ou ainda método discricionário, não é capaz de realizar com certeza o que você busca.

Note também que talvez sua estratégia não esteja indo bem por causa do setup dela. Quantos parâmetros de entrada tem a tua estratégia? Que método você utilizou para otimizar ela? Que testes mais concretos já fez até agora além dos apresentados?

Seja como for, e se for o caso de modificar sua estratégia, leve em consideração a possibilidade de substituir ela por uma totalmente nova, e talvez mais competitiva diante dos resultados apresentados, ao invés de buscar um filtro para o maus momentos que poderá na prática ser ilusório. 

Rodrigo Malacarne
Moderador
8088
Rodrigo Malacarne  
Leprechaun:

Hello everyone!

I read an article that talks about vectors in negotiations.

If you want to study the subject more deeply, I suggest starting with a free course on "Machine Learning", available at Coursera: https://class.coursera.org/machlearning-001/lecture

Classes are all in video format, which makes the learning less stressful. However, all classes are in English.

If the language is not a barrier, I think it's worth getting there!

Hugs,
Malacarne

Coursera
Coursera
  • class.coursera.org
Take free online classes from 80+ top universities and organizations. Coursera is a social entrepreneurship company partnering with Stanford University, Yale University, Princeton University and others around the world to offer courses online for anyone to take, for free. We believe in connecting people to a great education so that anyone around the world can learn without limits.
Leprechaun
383
Leprechaun  
figurelli:

Olá Leprechau, note que se perde praticamente tudo o que ganhou significa que não vem dando bons resultados, e não o contrário como você menciona.

O que acontece é que, como a maior parte das estratégias, principalmente as sistemáticas, elas tem bons e maus momentos.

O problema é que não existe um algoritmo mágico para filtrar os maus momentos dos bons, no futuro (no passado, conheço vários, principalmente com sobre ajuste no backtesting).

Ou seja, o futuro é incerteza. Portanto, mesmo o SVM ou qualquer outra tecnologia, por mais sofisticada que aparente ser, ou ainda método discricionário, não é capaz de realizar com certeza o que você busca.

Note também que talvez sua estratégia não esteja indo bem por causa do setup dela. Quantos parâmetros de entrada tem a tua estratégia? Que método você utilizou para otimizar ela? Que testes mais concretos já fez até agora além dos apresentados?

Seja como for, e se for o caso de modificar sua estratégia, leve em consideração a possibilidade de substituir ela por uma totalmente nova, e talvez mais competitiva diante dos resultados apresentados, ao invés de buscar um filtro para o maus momentos que poderá na prática ser ilusório. 

Obrigado figurelli,  faz todo sentido o que você disse. Buscar o um filtro como mencionei seria como encontrar o graal do mercado. Vou repensar meu EA e antes de mais nada estudar bem mais, 

pontos como os mencionados por você para otimização somente fiz backtest com algoritimo genético com 1/4, mas sem nenhum método específico. Então a solução é estudar mais a fundo a linguagem, plataforma, em fim mql.

Abraço e sucesso. 

Leprechaun
383
Leprechaun  
Malacarne:

Caso queira estudar o assunto mais profundamente, sugiro começar com o curso gratuito sobre "Machine Learning", disponível no site Coursera: https://class.coursera.org/machlearning-001/lecture

As aulas são todas em formato de vídeo, o que torna o aprendizado menos cansativo. Porém, todas as aulas são em inglês.

Caso o idioma não seja uma barreira, acho que vale a pena começar por aí !

Abraços,
Malacarne 

Obrigado Malacarne, pelo link. 

Quero aprender, e este é um bom material, é de muita valia para mim.

Abraço. 

Rodrigo Otavio Passos Ferreira
673
Rodrigo Otavio Passos Ferreira  

Excelente tópico! com ótimos comentários.

0,50 cents de contribuição e opinião: Pesquise sim sobre ML por ser uma área muito interessante, mas por experiência própria e até sugestões (que insisti em não seguir rs) de comentários em outros tópicos sobre o assunto de ML, não se prenda muito ao que ja viu e vai ver nessa área de ML, pois é bastante sedutor, as SVM's, Redes neurais, etc parecem ser a solução pra qquer problema (e de fato resolvem muitos deles), mas aqui, em se tratando de mercados, o nível de incerteza é tão grande não consigo acreditar ser possível identificar padrões estáveis a ponto de confiar um robô exclusivamente nessas técnicas de aprendizado. Já elaborei EA's bastante complexos com redes neurais, k-means e outras coisas, perdi muito tempo treinando esses algoritmos pra ver no final que  utros EA's extremamente simples apresentavam mais consistencia e resultados melhores. Portanto, como bem disse o Figurelli, não se prenda totalmente nessas coisas de ML tentando achar o filtro ou o ajuste perfeito pois pode ser bastante frustrante.

 Mas jamais deixe de estudar essas áreas já que te interessa só cuidado! grande abraço! 

Leprechaun
383
Leprechaun  
rodrixl:

Excelente tópico! com ótimos comentários.

0,50 cents de contribuição e opinião: Pesquise sim sobre ML por ser uma área muito interessante, mas por experiência própria e até sugestões (que insisti em não seguir rs) de comentários em outros tópicos sobre o assunto de ML, não se prenda muito ao que ja viu e vai ver nessa área de ML, pois é bastante sedutor, as SVM's, Redes neurais, etc parecem ser a solução pra qquer problema (e de fato resolvem muitos deles), mas aqui, em se tratando de mercados, o nível de incerteza é tão grande não consigo acreditar ser possível identificar padrões estáveis a ponto de confiar um robô exclusivamente nessas técnicas de aprendizado. Já elaborei EA's bastante complexos com redes neurais, k-means e outras coisas, perdi muito tempo treinando esses algoritmos pra ver no final que  utros EA's extremamente simples apresentavam mais consistencia e resultados melhores. Portanto, como bem disse o Figurelli, não se prenda totalmente nessas coisas de ML tentando achar o filtro ou o ajuste perfeito pois pode ser bastante frustrante.

 Mas jamais deixe de estudar essas áreas já que te interessa só cuidado! grande abraço! 

vlw rodrixl, sem dúvidas é bem sedutor o potencial que aparenta ter esta tecnologia, mas como disseram bem vocês, o mercado é incerto seriam infinitas probabilidades e com certeza uma busca talvez frustrante por este filtro. 

Agradeço vocês pelos comentários e esclarecimentos, vou mais pé no chão, para quem esta ainda aprendendo ir direto a sistemas como estes seria como começar a construir uma casa pelo telhado kkk.

Abraço :-)

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