Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2922
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Não vi o motivo da proibição.
Se você observar o histórico de postagens não banidas e o que estava acontecendo lá em geral, terá uma má impressão de que os provocadores se safaram com um susto e, após uma pausa, estão ativamente enviando spam para a discussão. As últimas páginas são lideradas diretamente por esses "especialistas em ML/DL/NN".
Se você observar o histórico de publicações não contestadas e o que estava acontecendo lá em geral, terá uma má impressão de que os provocadores se safaram com um susto e, após uma pausa, estão ativamente enviando spam para o tópico. As últimas páginas são lideradas diretamente por esses "especialistas em ML/DL/NN".
Tudo bem. Acalme-se.
Ele foi banido por insultar os moderadores de forma inadequada. Para dizer o mínimo. Provavelmente vai demorar muito tempo.
Oh, a ONNX está aqui. Agora viveremos melhor do que nunca).
ChatGPT e NLP são os próximos)
Bem, o ChatGPT é possível por meio da API OpenAI, e o NLP é perfeitamente possível por meio do ONNX.
O TS baseia-se na previsão da próxima barra no R e, em seguida, usa essa previsão em um Expert Advisor no MKL4.
Modelo em R.
Funciona em H1, o professor está em tendência (ZZ), prevê a próxima barra. O OutOfSampe não é usado, pois o modelo é recalculado a cada barra.
Eficiência da previsão da próxima barra 78-80%
O desempenho positivo da previsão em uma das próximas 8 barras é superior a 95%.
O modelo obtido é excelente.
MAS.
É impossível criar um TS funcional com base nesse modelo. Obtemos cerca de 78% de negociações lucrativas, mas elas são pequenas. Mas as perdas são muito maiores.
No próprio EA, cortamos as perdas e deixamos os lucros crescerem. Isso leva ao fato de que o número de negociações lucrativas diminui com o crescimento simultâneo de uma negociação lucrativa e a redução de uma perdedora. Mas isso ainda não resolve o problema.
Aqui está um dos muitos resultados do exercício de TR e SL.
Se observarmos o gráfico com as negociações, veremos que as previsões errôneas recaem sobre movimentos fortes do mercado, ou seja, o modelo, por algum motivo, prevê erroneamente as direções de movimentos fortes do mercado. Os motivos não são claros, pois o próprio modelo é treinado na amostra obtida por Sample.
Gráfico típico.
É difícil de ver, mas destaquei os negócios com linhas verticais
Bem, o ChatGPT é possível por meio da API OpenAI, e a PNL é perfeitamente possível por meio do ONNX.
A API GPT é boa, mas a caixa preta GPT não é kosher para gerenciar dinheiro))))) A PNL parece ser melhor. Ou isolar a lógica do GPT))))
A propósito, em Rennesans, em 2001 ou no segundo ano, 300 mil negociações eram feitas por dia em 8.000 mil instrumentos, e isso não era considerado negociação de alta frequência, pois a maioria das negociações era dividida em grandes negociações que não teriam um grande impacto no mercado.)
Tenho algumas perguntas
Funciona em H1, o professor está em tendência (ZZ), prevê a próxima barra. O OutOfSampe não é usado porque o modelo é recalculado em cada barra.
Se ele prevê a próxima barra, por que o ZZ faz isso?
A eficiência da previsão positiva em uma das próximas 8 barras é superior a 95%.
O que você quer dizer com 8 barras???, se o modelo prevê apenas uma barra, ou seja, a próxima.
Tenho algumas perguntas
Se a próxima barra for prevista, qual é o ZZ para ela?
o que significa 8 barras???, se o modelo prevê apenas uma barra, ou seja, a próxima.
por exemplo, que 1 de 8 é branca :-)
Em geral, há muitas coisas estranhas lá - o modelo está sendo testado, mas um parabólico e um AMA também estão incluídos no robô. Há fortes suspeitas de que, se você remover o R e outras coisas, o resultado não mudará fundamentalmente - o parabólico e o AMA em um par darão resultados semelhantes