Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 16
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Para o BP financeiro você precisa distinguir um padrão - ou seja, o comportamento uniforme do BP ao longo de todo o período de tempo disponível.
Rapazes, estou a anexar o meu EA. Mostra a lógica de envio e recebimento de informações do sistema R.
Para que funcione, você precisa copiar a biblioteca a partir daqui: https://www.mql5.com/en/code/11112
Há instruções no arquivo mt4R.mqh.
Afirmação idiota. EURUSD há um ano e EURUSD agora são dois GPs diferentes com o mesmo nome.
Profanidade. Se os seus EAs não resistem no EURUSD estão a perder um ano fora da amostra, isso significa que não encontrou um padrão. Você está trocando barulho.
As referências dos seus alunos para comparar maçãs com laranjas são obviamente válidas para quaisquer outras tarefas, mas você claramente não sabe como distinguir estas frutas no Mercado.Você quer encontrar correlações em um único PB. E você quer encontrar inter-relações que devem estar sempre presentes nessa BP.
Estas duas circunstâncias (em negrito) parecem estranhas, para dizer o mínimo...
Exatamente como destacado em negrito. Para você parece estranho, enquanto várias pessoas neste tópico, estão tentando resolver estes mesmos problemas. Além disso, não somos as únicas pessoas no mundo neste fio, pois muitas ferramentas de conhecimento intensivo que permitem resolver estes mesmos problemas foram inventadas e implementadas antes de nós.
Então.
1.estar presente em todos os momentos
Este é o problema da requalificação (sobreajustamento) do modelo. Se o nosso modelo foi capaz de identificar alguns padrões sobre os dados históricos disponíveis que são garantidos de ocorrer no futuro, então obtemos a suapresença a qualquer momento. Isto pode ser alcançado construindo o modelo sobre preditores que são relevantes para a variável alvo. Aqui está uma ferramenta chamada "componentes principais" (uma ferramenta bastante antiga) que lhe permite extrair o lixo (ruído) dos preditores que no futuro terão os mesmos padrões que encontramos nos dados históricos disponíveis.
2. Você quer encontrar correlações em umúnico PB
Existe um conjunto bastante grande de diferentes ferramentas com ideias diferentes por trás delas para encontrar correlações. Aqui estamos a discutir NS, mais especificamente nnet. Na minha experiência, este é o algoritmo menos eficaz. Muito mais eficaz, e o mais importante, mais óbvio, ada, randonforest, SVM, em ordem decrescente de desempenho.
Vamos tomar Randonforest como a mais óbvia.
Qual é a ideia?
Por exemplo, tendo valores de preditores, ensinamos o algoritmo a prever COMPRAR e VENDER. O algoritmo constrói uma árvore - combinação de valores preditores, pertencentes a uma barra. Uma árvore prevê COMPRAR, a outra - VENDER. Se introduzirmos cerca de 5000 barras, o algoritmo vai encontrar 200-300 variedades de árvores. Aumentar ainda mais o número de barras não aumenta o número de árvores. Se resolvermos o problema no passo 1, então o modelo resultante irá prever no futuro com aproximadamente o mesmo erro que nos dados históricos.
Para os teóricos com uma experiência só se pode desejar sorte na prática.
Obrigado, querida.
Nós também tivemos alguns anos de prática. É por isso que nos estamos a virar para a teoria. Só ainda não percebeste o grão da verdade. Boa sorte para ti, também.
As primeiras lições parecem mais um tutorial sobre este mesmo enquadramento do que sobre a análise de dados. Mas os apresentadores parecem adequados, sem o típico "Eu sou um guru Forex, eu vou abrir seus olhos e você vai ganhar milhões" como em muitos outros treinamentos inúteis, o que dá esperança de que eles vão contar coisas adequadas até o fim.
É udacidade, definitivamente não há lá tretas.
Pandas parece ser uma das libras mais populares para mineração de dados, a própria piton é uma linguagem muito útil para uma ampla gama de tarefas.
O comércio lucrativo não vai ser ensinado. Eles vão lhe ensinar como pegar dados, construir um modelo sobre eles e avaliar o resultado do modelo.
É udacidade, definitivamente não há lá tretas.
Pandas é uma das libras mais populares para mineração de dados, e a própria piton é uma linguagem muito útil para uma ampla gama de tarefas.
Ninguém vai ensinar negociação lucrativa. Eles vão ensinar como pegar dados, construir um modelo sobre eles e avaliar o resultado do modelo.
Os teóricos com experiência só lhes desejam sorte na prática.
A minha experiência de especulação de acções começou com os cheques de Borovoy. Antes disso, passei mais 20 anos a investir no sector real.
Você nasceu com os cheques?
Anton Zverev
Não vamos ter esse tipo de conversa, as pessoas que aprendem e compartilham suas experiências aqui estão dispostas a ajudar umas às outras, enquanto você toma a posição de que você é estúpido e eu sei tudo) É melhor ajudares-me a entender o que pensas e o que sabes que está certo.
Eu concordo com você que apenas dar BP não é suficiente, você precisa comprimir a informação e descartar coisas desnecessárias que impedem uma boa decisão, idealmente para 0 ou 1 aqueles comprar/vender, ou sejaSe tivermos 10 indicadores (que eu não acredito) e filtrarmos 9 deles, deixando apenas o RSI, isso não será suficiente, uma vez que o indicador tem um intervalo e acaba por não funcionar com valores de -70 a 70, então precisamos de os comprimir e assim por diante.. a questão é como fazê-lo?
Tenho ideias sobre isto, mas ainda não tenho conhecimentos suficientes para implementar tal selector...
Minha primeira tentativa foi há muito tempo atrás, eu voltei do preço atual e procurei uma situação quase idêntica no passado, então essas situações foram resolvidas pelo resultado, como elas se tornaram, por exemplo, eu tenho uma situação atual, pois foram encontrados 10 analógicos no passado 8 analógicos se tornaram aumento de preço, 2 terminaram em queda, então ele vai crescer ... Mas o horror ))) é que acabou por ser o contrário, o preço caiu muito frequente e fortemente nestas situações com uma forte tendência para a compra, e depois, muitas vezes, tique por tique...
Depois criei este tipo de indicador, tomei a soma acumulada de todos os preços de compra e também a soma para lucro, criei a sua diferença e obtive algum índice, quando o comparei com o preço que acabou por se mover quase na direcção oposta, a correlação foi de -0.7 a -0.9 , então simplesmente falando o mercado vai contra as suas próprias estatísticas, isto é algo a pensar e reconsiderar