Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 686
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Talvez seja sensato...
Mas foi-nos dito que tudo estava a ser provado e substanciado na universidade, e que também tivemos experiências feitas no laboratório. E não nos foi dito "Tomem-no como verdade, o que não requer provas".
Eu concordo ) mas acho que ele cobriu toda a teoria com outros tópicos, você só precisa reler tudo
O fórum é um meio de comunicação muito pobre, para mim... há muita informação, 90% dela é esquecida e o resto é esquecido ou mal lido... daí, há uma ligeira onda de mal-entendidos entre os participantes.
Concordo com isto, mas ele parece ter descrito a teoria noutros tópicos, só precisas de reler tudo
O fórum é um meio de comunicação muito pobre, para mim... Demasiada informação, 90% dela é esquecida, o resto é esquecida ou mal lida... daí, há uma ligeira onda de mal-entendidos entre os participantes.
Você precisa colocar coisas importantes em um blog ou em um artigo (mas elas têm que ser aceitas), é mais fácil fazer um blog. Caso contrário, você esquece tudo o que queria dizer e os outros, e esquece seus próprios pensamentos com o tempo. E depois atira o link do blog para o fórum e discute-o...
Neste momento, existe um modelo estável. Ainda precisa de trabalhar nisso, mas ocupado com outras tarefas.
Input = preço + 13, 26 yema;
Pré-processamento, saída = sigmóide (max, min, close), delta (open-close), derivada (max, min, close), logaritmo da derivada (max, min, close), detrend (close-eme13, close-eme26), yema(13, 26), yema derivado(13, 26); Converter conjunto de dados em séries temporais de conjuntos de dados (1 vela + 5 última). Total 16 x 6 = 96 parâmetros.
Arquitetura:
BatchNormalization(96);
GRU(96, L2, Dropout=0,5, 'elu');
GRU(64, L2, Dropout=0,5, 'elu');
BatchNormalization(64, Dropout=0,3);
Dense(32, Dropout=0,3, 'elu');
Dense(16, 'elu');
Dense(8, 'elu');
Dense(3, 'softmax');
Optimizer=Nadam;
Perda=Centralização transversal categórica;
Os sinais BouncedMA saem de uma vela à frente (acima no ramo);
Estimativas: perda ~0,7-0,8; precisão ~0,55;
Mas tais estimativas do modelo não falam sobre a qualidade dos seus sinais. São inferiores, devido ao facto de os sinais serem de treino = 1.0, 0.95, 0.0, -0.95, -1.0, E a previsão da classe de compra/venda flutua ~abs(0.45, 0.7).
Além disso, de um conjunto de dados de 5000 linhas, o treinamento é executado em 0,8 partes, o que significa que o modelo nem sequer vê os últimos dados de cotação (~1000 linhas). A previsão é feita nos últimos 100 castiçais.
Como você pode ver, o treinamento pode ser interrompido em ~45 épocas.
Código, Indicador.
É assim que as mensagens neste tópico devem ser. Dados reprodutíveis, código e resultado. Isto pode ser discutido, complementado e comparado. Tudo o resto é um disparate sem valor.
Muito bem. Vou mostrar o mesmo modelo em R/MT um pouco mais tarde, vamos comparar tanto o volume como a qualidade do código. Eu também estou muito ocupado neste momento. Mas com certeza voltará a este tópico.
Boa sorte.
Mais uma vez.
Para a previsão, é crucial, incrivelmente importante, conhecer as leis de distribuição dos valores previstos.
Você não os conhece para preços, ou para incrementos, ou para o tempo entre cotações. Além disso, você nem sequer tenta encaixá-los de uma forma ou de outra. Então como é que se pode prever? Estes arquivos de carrapatos infames já araram através de um bilhão de comerciantes. Resultado = 0.
Fiz apenas um pouco de trabalho com isto e estou no preto todas as semanas. Eu praticamente agarrei o Graal pelas orelhas ontem (e afinal era o gato do meu Schrodinger...)
Alexander! o que você diz merece um blog ou um artigo, o fórum perde seu fio condutor ... pense sobre isso, talvez as idéias principais podem ser colocadas em um blog, pelo menos de forma abstrata, e link para ele a fim de manter a linha do tempo ... não deve levar muito tempo
Peço ao Homem com letra maiúscula que não seja preguiçoso e apresente o modelo de sua NS sequencialmente:
1. input - incrementos não importa o tempo entre eles
2. input - incrementos com tempo exponencial entre aspas.
3. Para diferentes volumes de amostra
Formalize-o como um artigo (não é por nada).
Alexander! Seus argumentos são dignos de um blog ou artigos, o tópico se perde no fórum... pense nisso, talvez as idéias principais possam ser colocadas em um blog, pelo menos no abstrato, e dê um link para manter a cronologia... não deve levar muito tempo
Sim, sim, estou a pensar no artigo, mas ainda não tenho tempo.
1. input - incrementos, independentemente do tempo que os separa
2. input - incrementos com tempo exponencial entre aspas.
está bem alimentar-se nesta forma?
Eu tenho um gerador de números exponenciais que define o tempo para ler a citação
Eu tenho um gerador de números exponenciais que define o tempo para ler a citação
É o mesmo aqui, mas os dados são retirados de qualquer TF, não por carrapatos. Talvez os carrapatos não façam sentido?
É exactamente o mesmo aqui, apenas os dados são retirados de um TF arbitrário, não por carrapatos... talvez carrapatos não façam sentido? porque em qualquer escala deveria ser a mesma distribuição
Talvez não. Eu já me acostumei a eles simplesmente.
O importante é que o artigo tenha uma metodologia para que o fio da experimentação ao longo do tempo possa ser rastreado. E esta coisa não se perderá - será algo para discutir e ficar como uma memória.