Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 381
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O MoD é sempre um modelo pronto e significativo. Às vezes é tão significativo que nem se sabe como funciona. Aqui está um artigo sobre aumento de gradiente, por exemplohttps://habrahabr.ru/company/ods/blog/327250/ Há um artigo, há descrições e fórmulas, mas o meu desejo de transferi-lo para o mql que ainda não consegui perceber, é muito complicado.
É um pouco diferente, não no sentido, mas na estreita especialização.
Arima, Garch - trabalhar diretamente com preços, sem indicadores e TA. Para isso, eles têm um algoritmo incorporado para transformar uma série de preços em um vetor estacionário, e há até mesmo sutilezas como a correção de previsões, dependendo de erros anteriores (componente MA). Mas ao mesmo tempo são inúteis para outros dados (não preço), estes modelos não podem classificar as imagens, por exemplo.
Se passarmos uma série temporal de preços para a rede neural para treinamento, ela não procurará por autocorrelação, componentes sazonais e de tendência do preço - a rede neural não é capaz de fazer isso. Ele simplesmente lembrará o que foi dado, e para novos dados no teste ou em negociação real, ele "lembrará" vetores de preço similares do passado, e negociará como era antes, mas no Forex significa uma desvantagem.
O Neuronka deve ser ajudado na previsão do preço - primeiro ele deve encontrar os indicadores que, como Arima, podem detectar autocorrelação, tendência e sazonalidade, e transferir valores desses indicadores para o neurônio. Então terá pelo menos uma pequena hipótese de ser comparável a umarima e uma veste.
Outra coisa importante é que a arima faz previsões baseadas no tempo. Lembra-se claramente da ordem em que os preços chegaram e utiliza uma janela deslizante na sua previsão, tomando os últimos preços e fazendo previsões com base neles. Ao contrário da neurônica que trabalha com toda a mesa de treinamento de uma só vez e não tem idéia em que ordem os preços chegaram.
+100
Pensei que estamos a lidar com algumas coisas úteis aqui, mas não com algumas verdades compreensíveis). Deixe-o fazer uma previsão baseada no tempo, mostre-me alguns exemplos de trabalho, já que tantas pessoas estão trabalhando nisso! aqui vamos nós :) É um modelo simples, como o lixo, eles ensinam no 2º ano da faculdade. Infelizmente, eu estudei humanidades... e não há nada como isso lá.
Não vamos generalizar o seu conhecimento para o resto do mundo.
A julgar pelas publicações, é a corrente dominante do comércio. E o garch é usado por estudiosos de alto nível que o estudaram na infância e o têm feito durante toda a vida.
Não vamos generalizar o seu conhecimento para o resto do mundo.
A julgar pelas publicações, é a corrente dominante do comércio. E o lixo é usado por estudiosos de alto nível que estudaram o lixo em sua infância e têm feito isso durante toda a vida.
Meu conhecimento é muito pequeno neste campo, nível de entrada, eu apenas me concentro sempre por sinais indiretos, muitos comerciantes que conheço também (longe de estúpidos).
E com uma grande complicação do desenvolvimento do modelo em um não é possível, claro, ou seja, não é mais uma questão de negociação privada.
E com uma grande complicação do desenvolvimento do modelo em um não é possível, é claro, ou seja, não estamos mais falando de negociação privada.
Este é um ponto muito bom. Às vezes há alguns projetos, mas depois de descobrir - aqui seriam 5-6 programadores e um ano de trabalho + financiamento. E não há nenhum projeto)).
Uma pessoa privada precisa de algo mais simples, ainda menos eficaz. Agora estou pensando em combinar estratégias clássicas (quero dizer, sobre a lógica) e MO em uma garrafa. O clássico já resolve muitos problemas por si só, e se for complementado e uma funcionalidade adicional for atribuída a uma IO, então ambos os aspectos podem eventualmente tornar-se mais simples. Na verdade, em aplicações técnicas de MO, é assim que se faz.
Mas como combinar isso e distribuir tarefas, eu ainda não sei bem.
Esse é um ponto muito bom. Às vezes, há alguns projetos, mas depois da estimativa - aqui estão 5-6 programadores e um ano de trabalho + financiamento. E não há projeto.)))
O setor privado precisa de algo mais simples, mesmo que seja menos eficiente. Agora estou pensando em combinar estratégias clássicas (no sentido da lógica) e MO em uma única garrafa. As clássicas já resolvem muitas coisas por si só e, se forem complementadas e a funcionalidade adicional for atribuída ao MO, ambas poderão ser simplificadas no final. Na verdade, em aplicações técnicas de MO, é isso que é feito.
Mas como combiná-lo e distribuir as tarefas, ainda não sei.
Minha ideia é a seguinte: li todos os artigos deste fórum :))) reuni algo que considero necessário, todos os tipos de transformações em uma forma mais ou menos estacionária, + minha experiência e habilidades, agora coloco tudo isso em classificadores e NS e vejo o que acontecerá, + seleção de parâmetros por meio de algoritmo genético. Resumindo, minha primeira impressão é que é muito difícil alcançar a estabilidade em um intervalo longo e manter a lucratividade, mesmo que você não treine o NS, sempre terá que retreiná-lo. É possível ganhar dinheiro no curto prazo, mas não está claro como será no longo prazo....
O foco agora está na direção de indicadores adaptativos, cujos valores podem ser inseridos no NS... isso não retreinaria o NS, e os próprios indicadores seriam reconstruídos dependendo da volatilidade... mas a tarefa não é trivial, o mesmo Garch provavelmente ajudaria, mas ainda não sei.
Que algoritmo de aprendizagem de máquina deve ser usado?
Que algoritmo de aprendizagem de máquina deve ser usado?
Sim, para classifikashon, o método vetorial de referência e Bayesian e Random Forest são os melhores... rápidos e fáceis e sem retrabalho. Você também pode convolucionalizar.
A Microsoft também tem a sua própria Floresta Aleatória, esqueci-me como se chama... Eles dizem que é fixe. Selva de Soluções ou algo do género.
Previsão de estoque:
https://gallery.cortanaintelligence.com/browse?s=stock
Arima:
https://gallery.cortanaintelligence.com/CustomModule/Train-Score-Timeseries-1
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Time-Series-Forecasting-8
Diplomática:
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Neural-Network-Convolution-and-pooling-deep-net-2
Sim, para classificar o método vectorial de referência e Bayesian e Random Forest são os melhores... rápidos e fáceis e sem qualquer requalificação. Você também pode convolucionalizar.
A Microsoft também tem a sua própria Floresta Aleatória, esqueci-me como se chama... Eles dizem que é fixe. Selva de Soluções ou algo do género.
https://gallery.cortanaintelligence.com/browse?s=stock
Arima:
https://gallery.cortanaintelligence.com/CustomModule/Train-Score-Timeseries-1
https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Time-Series-Forecasting-8
É tudo legal, científico, além da compreensão das pessoas normais, mas nada a ver com os mercados, onde a psicologia e a marionete dominam.
Cavalheiros, parem de se enganar e inventem brinquedos altamente intelectuais, pelo menos se brincarem com cientistas, pelo menos percebam que isto é apenas um jogo, como atirar ou correr, e não compreenderem o Mercado, que está além da matemática e das fórmulas rigorosas.
Porque precisas de tudo isto? Já me disseram muitas vezes que a previsão não é necessária, você pode fazer 50/50 sem ela, o principal é a gestão do dinheiro e os nervos de aço. Ninguém sabe para onde o preço irá no próximo momento, exceto os de dentro, e eles não sabem por 100%, eles também assumem riscos, mas eles têm bolas de aço e bolsas profundas, eles sabem como assumir riscos, e eles não sabem sequer sobre as redes neurais e a floresta aleatória, ou eles mesmos criam tais estratégias falsas para distrair a "carne".
É tudo legal, científico, além da compreensão das pessoas normais, mas nada a ver com os mercados, onde a psicologia e a marionete dominam.
Há uma categoria de comerciantes chamada "clickers", ou seja, a principal carne de mercado para DTs. Você parece pertencer a esta categoria com suas categorias primitivas como gestão de dinheiro e nervos de aço.
Um grande exemplo é Timofey Martynov, que ainda está tentando refrear sua psicologia e destreza manual em seu próprio recurso :) Os algotraders não têm problemas com isso e os riscos são mínimos, porque já passaram por todo esse absurdo com a psicologia e todo tipo de bonecos e outros disparates.