Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 452
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Eu assumo que todos os problemas de uso de MO no comércio estão resolvidos e você pode mudar para imagens?
É uma pena. O fio parece ter secado.
Eu assumo que todos os problemas de uso de MO no comércio estão resolvidos e você pode mudar para imagens?
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Você realmente leu todas as 452 páginas? )
Sabe de uma coisa?
Eu li isso.
Sabe de uma coisa?
Eu definitivamente li.
Eu só seletivamente).
Mas o tema já é tão grande que é quase impossível encontrar algo específico nele. Eu tentei, encontrei-o em 300 páginas. Mas leva muito tempo).
Suponho que todos os problemas de uso de MO no comércio foram resolvidos e você pode mudar para imagens?
Quanto mais os problemas antigos são resolvidos, mais os novos não são resolvidos.
Há algum tempo atrás eu comecei a aprender a prever não a direção em que o preço irá (2 aulas para cima e para baixo), mas a prever a quantidade de aumento de preço por barra (regressão). É mais complicado, mas tais resultados são muito mais claros.
Se você pode alcançar a classificação com a precisão de 60% e um gráfico bonito, é muito mais difícil obter um R^2 positivo em regressão. Parece ser impossível alcançar R^2 = 1 com base nos dados disponíveis no terminal.
Mas enquanto a classificação geralmente produz bons resultados no backtest e maus resultados no fronttest, a regressão com a devida validação cruzada também faz o backtest parecer mau, o que por si só indica maus resultados em novos dados, sem falsas expectativas.
Adicionando diferentes métodos comprovados de validação cruzada, e tentando diferentes modelos - acontece que mesmo um modelo estável bem treinado não é possível, não há dados suficientes. Provavelmente isto só pode ser resolvido com assinaturas pagas para preditores de alta qualidade.
Até agora, tomei a seguinte direcção - prever o aumento de preços no M5, treinar o modelo em cada novo bar, limitar o comércio por tempo a não mais do que um par de horas por dia, e o próprio tempo de comércio deve ser seleccionado de alguma forma, por exemplo, já vi muitos Expert Advisors no Mercado que trabalham apenas durante um par de horas à meia-noite quando as grandes bolsas não estão a funcionar. Usar um prazo inferior ao M5 ou trabalhar com carrapatos parece ser impossível, porque a propagação irá consumir todos os lucros. Se funcionar, vai ser óptimo.
Também o Forex, de acordo com as minhas observações, é muito artificial. Os preços por vezes comportam-se completamente contra padrões previamente encontrados, ou vice-versa, há padrões que se repetem há anos e o preço comporta-se quer de acordo com eles, quer contra eles, de modo a ser em média zero.
Se eu não tivesse visto meu próprio lucro usando os Conselheiros de Mercado, eu teria desistido de estudar MO para Forex há muito tempo. Mas, como acontece, há exemplos de sucesso, há algo a lutar.
Também o Forex, de acordo com as minhas observações, é muito artificial. Os preços por vezes comportam-se completamente contra padrões previamente encontrados, ou vice-versa, existem padrões que se repetem há anos e o preço comporta-se quer de acordo com eles, quer contra eles, de modo a ser em média zero.
Se eu não tivesse visto o meu próprio lucro usando os Consultores de Mercado, eu teria desistido de estudar os Consultores de Mercado Forex há muito tempo. Mas neste caso é bem sucedido, por isso há algo a lutar.
Experiência. Que tal tomar diferentes gbpusd, usdchf, usdrub e outros símbolos populares e usá-los para prever o eurusd.
Aqui estão duas mesas em atache, train.csv e teste.csv, neles o alvo é o crescimento eurusd m5 para a próxima barra, e os preditores são audusdOpen[0]-audusdOpen[1], audusdOpen[2]-audusdOpen[3], audusdOpen[3]-audusdOpen[4], eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1], eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2], etc. Existem 12 símbolos no total, os incrementos das 3 barras anteriores da história são retirados de cada um deles. Em geral, tudo é claro pelo nome de colunas.
A mesa de treino tem 10000 filas, ou seja, cerca de 7 semanas.
Eu tentei treinar um modelo e obtive r^2 = 0,0006164161 nos dados do treinamento, e se arredondarmos o alvo e os resultados para as classes -1 e 1, a precisão é de 0,5052. Isto é muito mau. Mas é simplesmente irrealista tomar dezenas de barras para cada exemplo de treino e dezenas de personagens em si, o meu modelo nestas centenas de colunas vai levar semanas a treinar.
No banco de ensaio, os resultados de validação do modelo estão em baixo, r^2 = -0,003390913 e precisão 0,4907. O aleatório era, o aleatório é.
Mas é tudo aborrecido e inconclusivo.
Foi interessante quando olhei para os pesos que o modelo deu a cada preditor (quanto maior o peso, melhor):
Conclusão: Tentar prever a direção do eurusd na próxima barra m5 é melhor usando audusd, usdrub, usdsgd em primeiro lugar
Conclusão: Tentar prever a direção do eurusd na próxima barra m5 é melhor usando audusd, usdrub, usdsgd em primeiro lugar
adicionar mais 10-30 colunas aleatórias de interesse
Para ser honesto, esta abordagem (prever o movimento aqui e agora) é um fiasco para mim. Tente prever os níveis a que o preço chegará durante um certo período de tempo, por exemplo, um dia, os resultados serão muito melhores.