Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 782
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
Você não pode conseguir uma quantidade enorme de ferramentas diferentes, você ficará preso com todo tipo de bobagem como acf e um monte de outras coisas. Em R você só sabe que não está funcionando, enquanto em MQL você não vai, porque você não tem as ferramentas.
Na MQL você precisa executá-lo na história, em R será difícil de fazer. Mais uma vez, os negócios podem ser vistos visualmente. E a combinação de R e MQL será provavelmente muito lenta no otimizador?
Na MQL você precisa rodá-lo na história, em R seria difícil de fazer. Mais uma vez, você pode ver visualmente os negócios. E a combinação de R e MQL será provavelmente muito lenta no otimizador?
É um longo caminho para a corrida. Primeiro, temos de seleccionar a opção, e há muitas, e o mais importante aqui é a velocidade de implementação da ideia. Precisão, ter uma ferramenta à mão...
Há outra nuance: em R você pode testar o modelo de uma maneira que é impossível em µl. Estes testes darão uma justificação teórica para o comportamento futuro do TC. µl no final.
PS.
Os gráficos em R são muito mais ricos, você pode usá-lo em vez de µl, só não vale a pena, não aquele estágio. Mas ver rapidamente como se parece qualquer vector ou conjunto sobreposto de vectores é um espirro e muito útil.
Para cada um dos seus e não há necessidade de confundi-los.
Há um longo caminho a percorrer antes da corrida. Para começar, você tem que escolher uma opção, e há uma grande quantidade delas, e o mais importante aqui é a velocidade de implementação da idéia. Cuidado, ter uma ferramenta à mão...
Há mais uma nuance: em R é possível testar o modelo de uma forma que é impossível em µl. Estes testes darão uma justificação teórica para o comportamento futuro do TC. µl no final.
PS.
Os gráficos em R são muito mais ricos, você pode usá-lo em vez de µl, só não vale a pena, não aquele estágio. Mas ver rapidamente como se parece qualquer vector ou conjunto sobreposto de vectores é um espirro e muito útil.
Para cada um dos seus e não há necessidade de confundi-los.
Considerando o acima exposto. Há muito tempo que me pergunto se é possível ver em R, ao longo de toda a história, como a previsão da mesma ARIMA se tornou realidade, para olhar através dos melhores períodos para ela,
ou seja, selecione as melhores configurações como na MQL? Ou pelo menos para despejar esses dados em um arquivo.
Não estou a pedir a ninguém para escrever nada para mim, mas parece-me que sou um excelente algoritmologista. Lembro-me que alguém da minha professora de casa disse que nas empresas que criam algoritmos de software são mais valorizados porque inventam, enquanto os programadores só implementam. Como regra, se uma pessoa está envolvida nisso, ela combina essas duas qualidades. Por uma questão de princípio, eu não posso e não quero. Mas eu sou um bom algoritmologista em termos de poder deitar fora ideias sobre um projecto, 99% das quais serão descartadas mais tarde. Mas você só precisa de uma ideia. :-)
Agora o principal é decidir sobre a utilidade. Deve ser simples, mas deve ser o mais flexível possível. Um grande número de características e funções.
Você não vai acreditar, toda a minha vida trabalhei exclusivamente com classificação, e de repente fiquei entediado. Tive que refazer tudo 3 vezes durante a noite, porque o erro no cálculo do desvio (htcgtrnelibrarius) tem implicado cada vez mais, mas já posso ver que a minha noite sem dormir não foi em vão. E agora está ficando um pouco chato, e seria interessante tentar algo novo.
Regressão. Existem, naturalmente, diferenças tanto na abordagem como nas possibilidades da informação obtida, MAS os princípios de um método podem ser interpretados para o outro. Para não cometer erros grosseiros e ocultos.
Portanto, estou esperando que você seja determinado, porque eu só vejo mais e mais pacotes novos, alguns melhores e outros piores. Mais uma vez, precisamos da mais flexível.
Doc, Sanych, Trickster, também, vamos ligar. Uma espécie de esquadrão de combate. Eu movo o método, você o implementa. Mas precisamos de Assassinos. Aqui curvo a minha cabeça perante tais pessoas. A exigência das decisões é, por vezes, espantosa. Encontrei-o pela primeira vez no código da Reshetov, quando ainda estava no início da compreensão dos modelos e de como eles estavam dispostos. Havia um fragmento de código, que eu não conseguia entender à primeira vista, e quando o percorri passo a passo pela minha cabeça fiquei espantado com a forma como ele o fez. Eu o teria escrito três vezes maior e teria sido um erro, mas foi tão simples e direto ao ponto. Havia um tal "klot" de comerciante no passado. Uma vez ele disse que podia "programá-lo" e que era muito bom. Um programador muito bom. Mas foi há muito tempo.
De qualquer forma, avisa-me se estiveres pronto para trabalhar como uma equipa e vamos começar. Vai ser interessante. Classifik resolve o problema da regressão. :-) CLASSIFICA HA HA. Isso é hilariante. Como é que me chamei a mim mesmo? Isso foi perto de me arrancar o estômago!!!!!
Dito isto. Há muito tempo que me pergunto se é possível ver em R, em toda a história, como a previsão da mesma ARIMA se tornou realidade, para passar pelos melhores períodos para ela,
ou seja, para seleccionar as melhores definições como na MQL? Ou pelo menos reinicializar esses dados em um arquivo.
Não é conveniente testar modelos de regressão em MQL por meios padrão, e ARIMA é apenas um modelo de regressão.
Os modelos de classificação dão uma resposta em várias classes - por exemplo
"-1" e "1", ou
"0" и "1",
"comprar" e "vender",
"longo" e "curto",
etc.
Tudo isso pode ser facilmente adicionado à lógica de negociação, olhar para o gráfico de lucro, e avaliá-lo com um Sharpe Ratio, por exemplo.
Os modelos de regressão não dão o sentido do comércio, mas uma previsão do próprio preço. E quanto mais próxima a previsão estiver do preço real, melhor. Na MQL EA é possível negociar com base no princípio de "se a previsão for superior ao preço atual, então eu compro". Se a previsão for mais baixa, significa que vendo. Mas vai falhar completamente uma métrica ainda mais importante - quão próxima está a previsão do preço actual? Pode haver dois modelos que dão a mesma direção comercial, mas o segundo vai dar respostas mais próximas do preço real. Em R, você pode vê-lo imediatamente através da estimativa de R2 e pegar o modelo correto. E no testador de mql eles serão idênticos para ti, isso é mau.
> É possível ver em R, em toda a história, como a previsão da mesma ARIMA se tornou realidade, para olhar através dos melhores períodos para ela?
Sim, por exemplo, salvando o histórico da barra do mt5 para um arquivo csv, importando-o para o R, e aí o trem da janela deslizante em algum período e testando-o no próximo, e assim por diante, deslocando ciclicamente a janela de treinamento.
Eu movo o método que você implementa.
Obrigado pela oferta, mas eu passo. Também tenho uma lista de ideias para as próximas décadas.
É muito inconveniente testar modelos de regressão em MQL por meios padrão, enquanto que ARIMA é modelo de regressão.
Os modelos de classificação dão uma resposta em várias classes - por exemplo
"-1" e "1", ou
"0" и "1",
"comprar" e "vender",
"longo" e "curto",
etc.
Tudo isso pode ser facilmente adicionado à lógica de negociação, olhar para o gráfico de lucro, e avaliá-lo com um Sharpe Ratio, por exemplo.
Os modelos de regressão não dão a direcção do comércio, mas uma previsão do próprio preço. E quanto mais próxima a previsão estiver do preço real, melhor. Na MQL EA é possível negociar com base no princípio de "se a previsão for superior ao preço atual, então eu compro". Se a previsão for mais baixa, significa que vendo. Mas vai falhar completamente uma métrica ainda mais importante - quão próxima está a previsão do preço actual? Pode haver dois modelos que dão a mesma direção comercial, mas o segundo vai dar respostas mais próximas do preço real. Em R, você pode vê-lo imediatamente através da estimativa de R2 e pegar o modelo correto. E no testador de mql eles serão idênticos para ti, isso é mau.
> É possível ver em R, em toda a história, como a previsão da mesma ARIMA se tornou realidade, para olhar através dos melhores períodos para ela?
Sim, por exemplo, ao salvar o histórico da barra do mt5 para um arquivo csv, importe-o para R, e depois use uma janela deslizante para treinar em uma seção e testá-la na próxima, e mude a janela de treinamento em ciclos.
Muito bem, doutor. A regressão dá não só a direção do movimento, mas também o grau desse movimento, ao contrário da classificação, que só dá a direção. Não é um pouco atrevido de regressão conhecer o futuro que não é certo???? A classificação não permite essa.....
Então, o que me diz à minha sugestão acima?
Publicamente, nesta linha. Passo a passo. Eu serei o empresário e farei o ballet a seu conselho, também. Por isso, vou ajudar o meu amigo e a mim mesmo :-)
Obrigado pela oferta, mas eu vou recusar. Eu também tenho uma lista de ideias para as próximas décadas.
Você não tem o gadget da experiência de um engenheiro de classificação na direção da regressão......
De mim idéias sobre o nível de algoritmos que você vai aplicar aos seus modelos. Os seus TCs e instruções. Mas com uma condição!!!!! Publicação dos resultados em cada etapa.....
Todos são bem-vindos, mas apenas programadores experientes sem perguntas estúpidas sobre o que é o spread!!!! :-) Op.... engraçado novamente :-)
Regressão. Existem naturalmente diferenças tanto na abordagem como na capacidade da informação obtida, MAS os princípios de um método podem ser interpretados para o outro. Para não cometer erros grosseiros e ocultos.
Portanto, estou esperando que você seja determinado, porque eu só vejo mais e mais pacotes novos, alguns melhores e outros piores. Mais uma vez, precisamos de ser tão flexíveis quanto possível.
Se não estou enganado, a principal diferença é que nunca ninguém voltou daqueles que foram para os "pacotes".
não tens nada até teres uma ideia robusta - tudo o que tens feito todos estes anos - nada.
porque tens andado por aí com as tuas funcionalidades supostamente boas, mas é apenas o software que é bom, não as tuas funcionalidades...
os padrões existem no mundo real, não no mundo dos pacotes, então procure por eles, e se os encontrar, você mesmo pode codificá-los.
melhor ainda, esqueça.