Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1529
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com exemplos sobre a onda sinusoidal
hmm.... estou a ser seguido? quero uma grelha mas com um passo não linear, quero encontrar o passo através de um polinómio, procurar a fórmula polinomial no optimizador (os coeficientes polinomiais nas definições)
))))
hmm.... estou a ser seguido? quero uma grelha mas com um passo não linear, quero encontrar o passo através de um polinómio, procurar a fórmula polinomial no optimizador ( os coeficientes polinomiais nas definições)
))))
A propósito, é fácil optimizar utilizando uma lógica difusa, a forma mais fácil e eficaz na minha opinião... em termos de rapidez e interpretabilidade dos resultados :) Podes fazer uma grelha ou o que raio quiseres.
Eu gostei destes artigos sobre como aproximar curvas com lógica fuzzyhttps://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb
hmm.... estou a ser seguido? quero uma grelha mas com um passo não linear, quero encontrar o passo através de um polinómio, procurar a fórmula polinomial no optimizador (os coeficientes polinomiais nas definições)
))))
não há necessidade de um polinómio
é suficiente reduzir o passo se o lucro for negativo
se (pips < 0) {
step *= Math.Exp(pips / Kstep);
}
Há algum ponto em começar a desenvolver um algoritmo baseado na rede neural que irá introduzir dados de indicadores normalizados e marcadores que irão sinalizar a presença de alguns padrões?
Outra idéia é fazer um sistema de múltiplas redes neurais para ser dividido em categorias (diferentes tipos de indicadores, padrões, etc.) e alimentar os resultados dessas redes neurais através da rede neural final para tomar uma decisão?
Olhando para este tópico do fórum de 2016, eu gostaria de perguntar sobre o sucesso do algoritmo "Random Forest".
Pode parecer que as perguntas são parvas (provavelmente são) e já foram levantadas, mas ainda assim gostaria de algumas respostas)
Obrigado de antemão)
Olá) Eu gostaria de fazer algumas perguntas relacionadas com algotrading. Eu mesmo sou um desenvolvedor Python/Go, meu conhecimento de negociação está no nível de ter lido alguns livros sobre análise técnica e análise de castiçais.
Há algum ponto em começar a desenvolver um algoritmo baseado na rede neural que irá introduzir dados de indicadores normalizados e marcadores que irão sinalizar a presença de alguns padrões?
Outra idéia é fazer um sistema de múltiplas redes neurais que será dividido em categorias (diferentes tipos de indicadores, padrões, etc.) e passar os resultados dessas redes neurais através da rede neural final para tomar uma decisão?
Olhando para o tópico deste fórum que se estende até 2016, eu gostaria de perguntar sobre o sucesso do algoritmo da Floresta Aleatória.
Pode parecer uma pergunta lamer (provavelmente é) e já foi levantada, mas ainda assim gostaria de algumas respostas)
Obrigado de antemão)
Olá). Bem-vindo ao grail seekers club)).
O principal problema é "encaixar" o modelo nos dados históricos. O resto é mais fácil aqui, como a gestão de capital, selecção de modelos, programação, etc. As estatísticas darão jeito para si.
E sobre redes neurais, andaimes é bem possível, a questão é a aplicação certa...
Olá) Eu gostaria de fazer algumas perguntas sobre algotrading. Eu mesmo sou um desenvolvedor Python/Go, meu conhecimento de negociação está no nível de ter lido alguns livros sobre análise técnica e análise de castiçais.
Há algum ponto em começar a desenvolver um algoritmo baseado na rede neural que irá introduzir dados de indicadores normalizados e marcadores que irão sinalizar a presença de alguns padrões?
Outra idéia é fazer um sistema de múltiplas redes neurais que será dividido em categorias (diferentes tipos de indicadores, padrões, etc.) e passar os resultados dessas redes neurais através da rede neural final para tomar uma decisão?
Olhando para o tópico deste fórum que se estende até 2016, eu gostaria de perguntar sobre o sucesso do algoritmo da Floresta Aleatória.
Pode parecer uma pergunta lamer (provavelmente é) e já foi levantada, mas ainda assim gostaria de algumas respostas)
Obrigado de antemão)
A floresta não vai tirar os indicadores a menos que você conheça o padrão. Você pode tentar impulsionar lá com a validação cruzada e a parada antecipada, algo mais novo e mais fresco. Apostar em redes neurais também não faz muito sentido - você não vai encontrar tantos indicadores, eles vão se correlacionar entre si. Ênfase na sobreamostragem de instrumentos (pares de moedas ou o que quer que seja). Crypto também faz sentido, não é tão eficaz como os pares forex. Para criptografia, você pode jogar com a arbitragem e com o copo.
Há algum ponto para começar a desenvolver um algoritmo baseado em uma rede neural na qual dados de indicadores normalizados e marcadores que sinalizarão a presença de alguns padrões entrarão?
Depende do que você quer dizer com isso. Se você é um codificador-pesquisador por vocação, de fato, é uma tarefa muito interessante da qual você não se envergonhará se a levar adiante, mas como uma tentativa de "ganhar dinheiro na Internet", infelizmente, não vai funcionar, pelo menos não tão rápido quanto você pensa, talvez se você for um gênio você o consiga em 10 000 horas, talvez em 20 000... mas muito provavelmente nunca(! mas muito provavelmente nunca((
Outra idéia é fazer um sistema de muitas redes neurais que serão categorizadas (diferentes tipos de indicadores, padrões, etc.), e alimentar os resultados dessas redes neurais através da rede neural final para tomar uma decisão?
Você inventou o empilhamento, mas o problema está nos dados, não nos algoritmos, você precisa de mais e melhores dados para fazer um negócio rentável.
Olhando para o ramo deste fórum que se estende até 2016, eu gostaria de perguntar sobre o sucesso do algoritmo "Floresta Aleatória".
A floresta aleatória é um dos algoritmos de aprendizagem de máquinas mais eficazes, para a maioria das tarefas, para alguns casos você pode obter frações de % adicionalmente com o boosting ou suas combinações "boobag, bagbu", mas mais uma vez, é tudo uma questão de dados, e é caro e coletá-lo na quantidade/qualidade certa para algotrading também é uma tarefa separada.
Olá) Eu gostaria de fazer algumas perguntas sobre algotrading. Eu mesmo sou um desenvolvedor Python/Go, meu conhecimento de negociação está no nível de ter lido alguns livros sobre análise técnica e análise de castiçais.
Há algum ponto em começar a desenvolver um algoritmo baseado na rede neural que irá introduzir dados de indicadores normalizados e marcadores que irão sinalizar a presença de alguns padrões?
Outra idéia é fazer um sistema de múltiplas redes neurais que será dividido em categorias (diferentes tipos de indicadores, padrões, etc.) e passar os resultados dessas redes neurais através da rede neural final para tomar uma decisão?
Olhando para o tópico deste fórum que se estende até 2016, eu gostaria de perguntar sobre o sucesso do algoritmo da Floresta Aleatória.
Pode parecer uma pergunta lamer (provavelmente é) e já foi levantada, mas ainda assim gostaria de algumas respostas)
Obrigado de antemão)
Vou dizer isto, estou bastante satisfeito com as redes de negociação, sim, procurei durante 15 anos, mas quando o encontrei não passei mais de 2 horas por semana nele. Refiro-me à optimização da EA e tudo o que está relacionado com ela. Se você é um desenvolvedor Python, eu o aconselho, como qualquer outro desenvolvedor, a estudar a fundo o domínio em que você vai trabalhar. Se você é um desenvolvedor Python, você tem que estudar a fundo o domínio em que você vai trabalhar. Mercado não é apenas cotações, mercado é principalmente sobre as PESSOAS.
E até agora a questão ainda está por resolver sobre qual é a razão do meu sucesso.