Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 326
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Este ramo é enorme.
Alguém me pode dar uma dica...
Eu tenho gráficos de movimentos de vários pares de moedas. Como posso utilizar a aprendizagem da máquina para seleccionar parâmetros (lote, direcção) para abrir/fechar encomendas de modo a que o resultado seja o mais frequente possível no plus?
O que devo fazer, como devo treinar o programa?
Você pode usar o seguinte mecanismo de busca, digitar em "redes neurais" e selecionar artigos, há muitas informações úteis
No nosso caso, estamos apenas ajustando os pesos dos neurônios via otimizador, só isso... que diferença faz se é treinado em lógica ou via otimizador... E em termos de velocidade, penso que a aprendizagem é muito mais rápida na nuvem através do optimizador.
1000% em 2 meses é mau ou quê? :) Eu melhorei um pouco a lógica.
Aqui, é verdade, a maior recompensa veio em Abril. Desde meados de Maio, até uma tendência estável
2000% em 3 meses, mas também um drawdown de 64%, o que é lógico com um tal rendimento :) Já não faço mais spam, mas o RNN da Reshetova é definitivamente a coisa, o principal é inventar grandes preditores.
Que tal esta corrida incrível, 3000% em 3 meses com uma queda de 55%, quase perfeita.
2000% em 3 meses, mas também um drawdown de 64%, o que é lógico para um tal rendimento :) Estou farto de fazer spam... mas o PH da Reshetov é definitivamente uma coisa, o principal é encontrar bons preditores.
e aqui está uma corrida incrível, 3000% em 3 meses com um drawdown de 55%, quase perfeito.
Não é spam.
Tenho estado à espera de resultados há muito tempo.
Caso contrário, não vale a pena ler sequer.
2000% em 3 meses, mas o drawdown é de 64%, o que é lógico para um tal rendimento :) Estou farto de fazer spam... mas o PH da Reshetov é definitivamente uma coisa, o principal é encontrar bons preditores.
e aqui está uma corrida incrível, 3000% em 3 meses com um drawdown de 55%, quase perfeito.
Está bem. O que se passa na demonstração?
Ainda não coloquei, será o mesmo, porque o teste é baseado em preços de abertura, os resultados são muito confiáveis.
Ainda não implementei todas as minhas ideias, estas são opções intermédias.
É um ramo enorme.
Alguém me pode dar uma dica...
Eu tenho gráficos de movimentos de vários pares de moedas. Como posso usar a aprendizagem da máquina para selecionar parâmetros (lote, direção) de abertura/fechamento de ordem, de modo que o resultado seja em lucro o mais freqüente possível?
Então o que você precisa fazer para treinar um programa?
Se estiver fora da caixa, você pode pegar o histórico de barras do MT5, exportá-lo para o csv e treinar os neurônios para negociar cada barra na direção positiva. O lote será constante durante o treinamento. Seria melhor determiná-lo mais tarde durante a negociação pelo próprio Expert Advisor, dependendo do balanço atual.
No testador, você terá uma troca perfeita neste período de tempo. Mas vai falhar em bares novos. Isto não é uma estratégia comercial, mas um ajuste rígido à história.
E só é adequado para grandes períodos de tempo, como M30, talvez M15. Nos mais pequenos, o spread vai devorar todos os lucros.
Você quer? :) Se sim, então eu adicionarei aqui o código modelo para fazê-lo, mas você tem que definir R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) a fim de iniciar o treinamento do neurônio.
Se você quiser fazê-lo rapidamente, você pode pegar a história das barras do MT5, exportá-lo para o csv e ensinar os neurônios a negociar cada barra na direção positiva. O lote no treinamento será constante, é melhor determiná-lo mais tarde pelo Expert Advisor durante a negociação, dependendo do balanço atual.
No testador, você terá uma troca perfeita nesse período de tempo. Mas em bares novos vai ser um fracasso. Não é uma estratégia comercial, é um ajuste difícil para a história.
E só é adequado para grandes períodos de tempo, como M30, talvez M15. Nos mais pequenos, o spread vai consumir todo o lucro.
Você quer? :) Se sim, então eu acrescentarei aqui o código de exemplo de como fazê-lo, mas você terá que definir R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) a fim de iniciar o treinamento do neurônio.
Ainda é intrigante. Eu terei dados de entrada ligeiramente diferentes.
Gotta
Se você quiser fazê-lo rapidamente, você pode pegar a história das barras do MT5, exportá-lo para o csv e ensinar os neurônios a negociar cada barra na direção positiva. O lote no treinamento será constante, é melhor determiná-lo mais tarde pelo Expert Advisor durante a negociação, dependendo do balanço atual.
No testador, você terá uma troca perfeita neste período de tempo. Mas em bares novos vai haver um fracasso. Não é uma estratégia comercial, é um ajuste difícil para a história.
E só é adequado para grandes períodos de tempo, como M30, talvez M15. Nos mais pequenos, o spread vai consumir todo o lucro.
Você quer? :) Se sim, então eu vou adicionar aqui o código de exemplo de como fazê-lo, mas você tem que definir R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) a fim de iniciar o treinamento do neurônio.
Posso ter um pequeno manual em R e como treinar redes neurais simples com exemplos?
Posso perguntar-lhe um pequeno manual sobre R e como treinar redes neurais simples, com exemplos?
Há exemplos no próprio R. É verdade que eles não estão no nosso tema, mas eles explicam muito.
Mas em geral, eu gosto mais do SciLab (MathLab analógico). Em termos de redes neurais é mais pobre - apenas 3 pacotes (R tem 11), mas a ajuda é melhor, e a orientação do R é diferente, enquanto o SciLab está focado em cálculos científicos e técnicos e modelagem em tempo real.
Eu trabalho com ambos, mas com o SciLab mais. Esteja à vontade para se juntar a nós.
Há exemplos no próprio R. É verdade que eles não estão no nosso tema, mas eles explicam muito.
Mas em geral, eu gosto mais do SciLab (MathLab analógico). Em termos de redes neurais é mais pobre - apenas 3 pacotes (R tem 11), mas a ajuda é melhor, e a orientação do R é diferente, enquanto o SciLab está focado em cálculos científicos e técnicos e modelagem em tempo real.
Eu trabalho com ambos, mas com o SciLab mais. Esteja à vontade para se juntar a nós.
Será possível ligar o SciLab ao mt-check?