Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 318
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etc.
Bem, eles acabaram por fazer as suas próprias perdas e não é o único grande jogador no mercado. A aleatoriedade pode ter diferentes horizontes de investimento e a distribuição de lucros e perdas em cada horizonte de investimento é aproximadamente igual, a probabilidade de esconder um cisne negro é a mesma, como E. Peters escreveu sobre, por exemplo. E a luta contra os monopólios é o papel-chave do Estado e do mercado competitivo, caso contrário estaríamos a comprar pão a 1000 dólares.
Se a tarefa for formulada como uma tarefa de definição de sinal de controle
Obrigado pela redacção. Eu ainda não defini novas tarefas confiando na capacidade de gerenciamento do forex, mas esta parece algo que eu poderia definir a mim mesmo em alguns passos.
Então, qual é a solução?
Meu primeiro pensamento foi afastar-se do forex, para negociar moedas criptográficas, uma vez que tudo é tão livre e independente. Mas como o preço do cripto é normalmente expresso em dólares - então o btc/usd também receberá propriedades imprevisíveis ruins do usd, muito ruim. Acho que você deveria tentar trocar as cruzes criptográficas - btc/ltc por exemplo (bitcoin-litecoin). Eu vi algum corretor anunciar que eles têm btc/usd no MT4, deve procurar por um não cozinha com btc/ltc no MT5. Na pior das hipóteses, você pode ir diretamente para a troca de bitcoin, mas você tem que escrever seu próprio programa e usar api de descanso deles para negociar por robô.
Há também um par de idéias de como fazer os modelos de classificação funcionarem em forex. Classifique primeiro o tipo de controlo actual (de acordo com a minha experiência - o tipo muda aleatoriamente para algum anterior). Nem parece haver muitos deles, quatro no total. Mas não é exacto). Você também deve ter um classificador comercial treinado para cada tipo de controle. E depois fazer previsão de compra/venda com classificador apropriado. De alguma forma tudo sai muito complicado, você precisa de muitas bicicletas novas :)
Obrigado pela redacção. Ainda não defini novos objectivos baseados na capacidade de gestão do forex, mas este parece-me algo que eu poderia fixar-me em alguns passos.
Uma tarefa correctamente definida já está a meio caminho de ser feita.
Desejo-lhe sucesso!
Obrigado pela redacção. Eu ainda não defini novos objetivos baseados na capacidade de gerenciamento do forex, mas este parece algo que eu poderia definir a mim mesmo em alguns passos.
Meu primeiro pensamento foi afastar-se do forex, para negociar moedas criptográficas, uma vez que tudo é tão livre e independente. Mas como o preço do cripto é normalmente expresso em dólares - então o preço do btc/usd também receberá propriedades imprevisíveis ruins do usd, também ruins. Acho que você deveria tentar trocar as cruzes criptográficas - btc/ltc por exemplo (bitcoin-litecoin). Eu vi algum corretor anunciar que eles têm btc/usd no MT4, deve procurar por um não cozinha com btc/ltc no MT5. Na pior das hipóteses, você pode ir diretamente para a troca de bitcoin, mas você tem que escrever seu próprio programa e usar api de descanso deles para negociar.
Há também um par de idéias de como fazer os modelos de classificação funcionarem em forex. Classifique primeiro o tipo de controlo actual (de acordo com a minha experiência - o tipo muda aleatoriamente para algum anterior). Nem parece haver muitos deles, quatro no total. Mas não é exacto). Você também deve ter um classificador comercial treinado para cada tipo de controle. E depois fazer previsão de compra/venda com classificador apropriado. De alguma forma, tudo se torna muito complicado, você precisa de muitas bicicletas novas :)
Se falamos de modelos de classificação, temos de procurar preditores que tenham aproximadamente o mesmo poder de previsão em grandes intervalos de tempo.
Neste momento, estamos presos a todo o tipo de derivados do próprio par de moedas previsto.
E se levarmos outros pares de moedas. Tenho estado a fazer isto. Há pares de moedas que têm uma capacidade de previsão para o EURUSD, e há alguns que não prevêem de todo este par de moedas.
Mas há um pensamento mais sério.
A questão é que a taxa de câmbio, por exemplo o USD, depende directamente de diferentes tipos de indicadores macroeconómicos: taxa Fed, PIB.... É possível que as mudanças de padrão detectadas se devam a mudanças nos indicadores macroeconômicos. Eles têm uma periodicidade de um mês é muito rápida. Normalmente um quarto ou uma estação do ano.
Saudações a todos aqueles interessados e envolvidos na discussão deste tópico ! Eu li o fio do início ao fim, com alguns saltos. Há aqui algumas ideias e pensamentos interessantes. Quero expressar o meu ponto de vista e abordagem a este problema, nomeadamente, como abordar o mercado e o que se deve tentar obter a partir dele.
Tenho experiência de negociação suficiente para me posicionar no mercado sem quaisquer indicadores ou outros meios técnicos. Surgiu a ideia de transformar a minha visão/experiência num modelo matemático. Percebi imediatamente que não seria capaz de traduzir todas as nuances em números, especialmente devido à minha falta de conhecimentos profissionais de programação e, mais importante, conhecimentos em matemática, estatística, física, etc. Mas eu fiz o trabalho.
Como resultado criei um indicador (Fig.), que reflectiu a minha abordagem ao mercado, à sua previsão. Vou descrever brevemente o seu funcionamento. Primeiro, faz citações pré-processadas e depois cria o chamado modelo "ideal" que tem uma boa suavidade e um mínimo de dobras. Mas este modelo, tendo estas vantagens, tem uma grande desvantagem - fica para trás por um número decente (10-12) de barras. A tarefa seguinte era compensar o atraso do modelo "ideal". Esta tarefa ainda está a ser resolvida. Mas há resultados. Na Fig. você pode ver os valores previstos do modelo "ideal", um amarelo está 5 barras à frente e um vermelho está 7 barras à frente. Não posso avançar mais, mesmo por 1 barra, usando dados do passado; há muitos falsos positivos e quebra de suavidade. Isto é, eu tirei o máximo da história. Na minha opinião, uma mistura muito combinada de preditores que começa nos volumes e termina nas relações de correlação entre um instrumento negociado e dezenas de outros está envolvida na formação dos próximos compassos. (E quero deixar claro que as correlações são de muito curto prazo, não fui capaz de identificar uma relação mais ou menos de longo prazo).
De todo este trabalho, tenho uma opinião definitiva sobre a forma como o mercado se move. Nós comerciantes comuns não temos informações completas sobre o estado do mercado no momento, aqueles que movem o mercado, vamos ficar constantemente para trás. Mas parece-me que é possível aproximar-se da barra zero, mas isso exigirá tais recursos e conhecimentos, o que é quase impossível para um comerciante comum fazer.
Saudações a todos aqueles interessados e envolvidos na discussão deste tópico ! Eu li o fio do início ao fim, com alguns saltos. Há aqui algumas ideias e pensamentos interessantes. Quero expressar o meu ponto de vista e abordagem a este problema, nomeadamente, como abordar o mercado e o que se deve tentar obter a partir dele.
Tenho experiência de negociação suficiente para me posicionar no mercado sem quaisquer indicadores ou outros meios técnicos. Surgiu a ideia de transformar a minha visão/experiência num modelo matemático. Percebi imediatamente que não seria capaz de traduzir todas as nuances em números, especialmente devido à minha falta de conhecimentos profissionais de programação e, mais importante, conhecimentos em matemática, estatística, física, etc. Mas eu fiz o trabalho.
Como resultado criei um indicador (Fig.), que reflectiu a minha abordagem ao mercado, à sua previsão. Vou descrever brevemente o seu funcionamento. Primeiro, faz citações pré-processadas e depois cria o chamado modelo "ideal" que tem uma boa suavidade e um mínimo de dobras. Mas este modelo, tendo estas vantagens, tem uma grande desvantagem - fica para trás por um número decente (10-12) de barras. A tarefa seguinte era compensar o atraso do modelo "ideal". Esta tarefa ainda está a ser resolvida. Mas há resultados. Na Fig. você pode ver os valores previstos do modelo "ideal", um amarelo está 5 barras à frente e um vermelho está 7 barras à frente. Não posso avançar mais, mesmo por 1 barra, usando dados passados; há muitos falsos positivos e afetam a suavidade. Isto é, eu tirei o máximo da história. Na minha opinião, uma mistura muito combinada de preditores que começa nos volumes e termina nas relações de correlação entre um instrumento negociado e dezenas de outros está envolvida na formação dos próximos compassos. (E quero deixar claro que as correlações são de muito curto prazo, não fui capaz de identificar uma relação mais ou menos de longo prazo).
De todo este trabalho, tenho uma opinião definitiva sobre a forma como o mercado se move. Nós comerciantes comuns não temos informações completas sobre o estado do mercado no momento, aqueles que movem o mercado, nós sempre ficaremos para trás. Mas parece-me que é possível aproximar-se da barra zero, mas isso requer tais recursos e conhecimentos, que não podem ser praticamente cumpridos por um comerciante comum.
!!!!! interessante Seu indicador suaviza bem os colarinhos, mas a linha em si não tem previsão. Ou seja, segue o princípio: para onde vai o figo, lá vai o fumo. Em regra, tais TS são sensíveis ao número de sinais falsos. Como será que conseguiu os valores de previsão????
o tipo acabou de decidir vender o seu lixo .... um carro qualquer... às escondidas... como se ele quisesse mesmo manter a conversa)... bem...
O facto é que a taxa de câmbio de uma moeda como o USD depende directamente de todos os tipos de indicadores macroeconómicos: a taxa Fed, PIB.... É bem possível que as mudanças de padrão que você identificou estejam relacionadas a mudanças nos indicadores macroeconômicos. Eles têm uma periodicidade de um mês é muito rápido. Normalmente um quarto ou uma estação do ano.
Eu fiz mais algumas experiências com reconhecimento de padrões. A essência do modelo é a seguinte: tomar aumento/diminuição do preço durante dezenas de barras (padrão), encontrar padrões semelhantes das semanas anteriores, olhar como o preço se comportou depois de padrões semelhantes antes e negociar de acordo com estas observações. O modelo tem muitos parâmetros diferentes para otimização, como o comprimento do padrão (em barras), até onde ir na história ao procurar por padrões semelhantes, coeficientes diferentes e assim por diante.
Eu defino "similaridade" de padrões por distância cartesiana, como mytarmailS sugerido aqui.
Se você fizer um pequeno período de treinamento, digamos uma semana, então, ajustando os parâmetros do modelo você pode fazer com que os lucros subam dentro desse período todo. Mas, como escrevi anteriormente, este modelo vai gerar lucros e perdas não de forma aleatória, mas periodicamente, usando novos dados. Uma semana de lucro, uma semana de perda, um par de semanas apenas um deslize lento na propagação. E esses ciclos de rentabilidade ou forte perda aparecerão às vezes no futuro, mesmo meses depois. Isto é muito diferente dos modelos convencionais como o neurônio ou o andaime, que irá sobre novos dados drenar a propagação de forma uniforme e lenta. Algo que eu gosto neste modelo é que ele parece mostrar os ciclos ocultos do forex, você pode ver como a reação do preço aos mesmos padrões muda drasticamente. Em vez da aleatoriedade dos resultados (como a neurônica), vemos seus ciclos (mas irregulares) piorarem e melhorarem. Inusitado.
As novas experiências são ainda mais intrigantes - os parâmetros do modelo podem torná-lo rentável em dados de qualquer duração no tempo, por exemplo, durante uma semana ou um mês. Mas não importa quanto tempo demore um intervalo de treinamento, não haverá lucro estável em novos dados. Se tirarmos uma semana de dados de treinamento, os períodos de lucro e perda também serão de uma semana, e não podemos saber se a semana seguinte será lucrativa ou não. Se utilizarmos um mês para treinamento, os períodos de lucro e perda também serão meses. Que monte de porcaria :) Eu acho que eu estava errado sobre a classificação do tipo atual de gestão forex, não é essa a questão, não pode depender de quanto tempo um intervalo de dados eu levei para o treinamento. Você tem que deixar o sentido e a lógica para trás para entender como funciona :)
Por enquanto a única idéia é aumentar o número de barras incluídas no padrão.
Por analogia, se por exemplo o padrão "Head & Shoulders" foi rentável em março e estava perdendo em abril, obviamente não é suficiente tomar uma decisão. Deve-se olhar para os padrões que o precederam, e no final pode acontecer que se tenha que encontrar três padrões anteriores na história e tomar uma decisão com base nas suas combinações.
Pode funcionar.
Mas aqui aparece o paradoxo - o princípio de Occam diz que se eu posso ensinar o modelo a negociar em lucro usando padrões de dez barras, então eu não devo usar cem barras. E as minhas conclusões sugerem que eu devia.
Sem conclusões. Eu continuo a trabalhar com forex.
!!!!! interessante O seu indicador suaviza bem as colisões, mas a linha em si não tem previsões. Ou seja, segue o princípio: para onde vai o figo, lá vai o fumo. Em regra, tais TS são sensíveis ao número de sinais falsos. Como será que conseguiu os valores de previsão????
Sim, a suavização é boa, mas o atraso de fase também não é pequeno. Mais uma vez, a ideia principal é obter a máxima suavidade e o mínimo de fracturas. Depois, ao treinar a rede neural e a regressão linear, tento recuperar este modelo, avançando gradualmente em direcção à suavidade da barra zero (preciso de suavidade principalmente para a negociação algorítmica e número mínimo de quebras para ter algo para "morder" do mercado, mesmo que recuperasse a fase para 7 barras de 10-12)
Os valores previstos na forma de linha amarela e vermelha são obtidos através do treinamento de uma rede neural usando a linha "ideal" como função alvo, e os preditores são polinômios que se sobrepõem à amostra em amplitude e fase. Mas treinar modelo "amarelo" e "vermelho" é um pouco diferente, digamos até porque para treinar modelo "vermelho" eu usei modelo "amarelo" como preditor. Eu treinei-o no gráfico de um minuto do AUDJPY, amostra de 1500-2000 barras. Os modelos obtidos funcionam em todos os períodos de tempo e em toda a história, apesar da considerável diferença de amplitude das citações.
Muitas variantes para previsão de mercado foram apresentadas aqui, mas muitas delas não puderam decidir sobre as previsões, sobre a função alvo, sobre o que treinar a rede neural. Com este post eu queria mostrar como eu estava resolvendo este problema complicado.
Gráficos de lucro em 'padrão padrão vs rede neural'.
Ambos os padrões foram treinados para comercializar eurusd no lado positivo em outubro de 2016; lote constante, sem paradas ou takeaways; sempre em um comércio longo ou curto; comércio no H1 a preços de abertura. Negociação no gráfico - últimos 5 anos, incluindo um mês de dados de treinamento.
Modelos de aprendizagem sem avaliação cruzada, eles apenas espremem o máximo lucro que poderiam obter com o preço.
Há um lugar nos gráficos onde o servidor não deu carrapatos normais, há algum tipo de drenagem lá, depois ignore aquele lugar.
Aqui está o neurónio. Você pode ver claramente o intervalo de tempo em que foi treinado, é o único lugar com lucro estável.
E aqui está o modelo de reconhecimento de padrões. O resultado é negativo, mas ainda assim é melhor que a neurónica. E há muitas vezes em que foi rentável durante semanas. Mas depois foi uma rusga.
É fixe, mas ainda não sei o que fazer com ele.