Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 182
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a quarta e última parte do artigo do RNeat está fora...
Atrevo-me a dizer que pelo menos uma pessoa aqui estaria interessada em lê-lo.
http://gekkoquant.com/
Sim, é interessante.
Estou a testar as citações da M30. Um bom resultado requer um ajuste nos parâmetros genéticos.
Mas um modelo muito promissor.
Boa sorte.
Sim, é interessante.
Estou a testar com citações M30. Um bom resultado requer um ajuste nos parâmetros genéticos.
Mas um modelo muito promissor.
Boa sorte.
mytarmailS:
Porque é que não manténs as coisas simples?Encontras a multidão, encontras os grandes...
Eu acho que "mais fácil" já foi roubado antes de nós, você é muito geral sobre essa "multidão", pois eu entendo apenas especuladores pequenos e médios, e além dos especuladores há também investidores e hedgers e todo tipo de transferências entre países, portanto muitas posições são opostas e não podem formar uma multidão, não está claro como e por que procurar ações de pequenos especuladores
Você tem que desistir de procurar por qualquer tipo de padrões gráficos ou indicadores.
Definitivamente todos passam por isso, mas nem todos superam, é a mesma coisa na vida, a maioria das pessoas não superam a maneira adolescente de pensar.
mencionou aqui uma solução interessante, https://www.mql5.com/ru/forum/96886/page2#comment_2866637
No entanto, se você procurar padrões de como os grandes jogadores movem suas ofertas, como eles executam, como o preço se comporta depois de grandes margens ou icebergs, etc.., Em stocks pode ser difícil porque há demasiados ECNs mais darkpools.
Tema interessante, obrigado.
pequenos e médios especuladores sozinhos, e além dos especuladores há investidores e hedgers e todo o tipo de transferências entre países, muitas posições
é tudo uma multidão... imho e você e eu também, por mais desagradável que seja....
é disso que se trata a multidão... imho e você e eu também, por mais desagradável que seja....
Se a sua multidão inclui grandes jogadores e dinheiro inteligente, jogar contra tal multidão é fútil.
Novamente, quando se fala em divisão, aqui está um exemplo típico de como funciona a rede, onde o primeiro sinal está correto, depois dois sinais errados e a corrente. como vemos o quarto sinal é diferente do segundo e do terceiro, como o segundo e o terceiro eram falsos, ou seja, eles precisam virar, depois o último, já que também é diferente dos dois anteriores, deve ser virado, e depois seguir o plano ....... Sim, quando recebemos o primeiro sinal de compra, recebemos menos, mas o segundo sinal de compra pertence à mesma classe que o anterior, que era menos, por isso é invertido, e o último sinal de venda é diferente dos dois anteriores, é renomeado para uma classe diferente. E se esses fossem menos, então este seria mais. O principal é que a divisão deve ser estável, mesmo que a rede tenha cometido um erro e começado a espelhar sinais, o principal é que ela deve ser estável.
Então é assim....
Sim, é interessante.
Estou a testar com citações M30. Um bom resultado requer um ajuste dos parâmetros genéticos.
Mas um modelo muito promissor.
Boa sorte.
Tentei fazer um modelo de trabalho com rneat há alguns meses atrás, mas não funcionou, o modelo também está a treinar demais. As primeiras gerações podem ser um pouco bem-sucedidas no OOS, mas quanto mais longo o treinamento - menor a correlação entre os resultados na Amostra e no OOS. E esse momento de parar de aprender é bastante difícil de apanhar, mesmo a validação cruzada não vai ajudar aí.
Quanto ao exemplo no artigo - o meu resultado é completamente diferente do do autor. O modelo no OOS foi negociado no lado positivo durante cerca de um ano e depois perdeu 20% do saldo e parou de negociar. O resultado não é tanto lucro, mas não "5 anos de lucro", como o do autor. Se você não souber o que fazer com o mercado, eles sugerem usar a direção certa usando a abordagem correta. Então este artigo é duvidoso.
Eu tentei há alguns meses atrás fazer um modelo que funcionasse com o rneat, mas não funcionou, o modelo também está treinando demais. As primeiras gerações podem ser um pouco bem-sucedidas no OOS, mas quanto mais longo for o treinamento, menor será a correlação entre os resultados na Amostra e no OOS. E esse momento de parar de aprender é bastante difícil de apanhar, mesmo a validação cruzada não vai ajudar aí.
Quanto ao exemplo no artigo - o meu resultado é completamente diferente do do autor. O modelo no OOS foi negociado no lado positivo durante cerca de um ano e depois perdeu 20% do saldo e parou de negociar. O resultado não é tanto lucro, mas não "5 anos de lucro", como o do autor. Se você não souber o que fazer com o mercado, eles sugerem usar a direção certa usando a abordagem correta. Então todo este artigo é questionável.
Vou tentar amanhã também....
Também preciso de tentar com os meus dados, mas se há muitos preditores, deve ser um processo longo...
Tiveste uma longa curva de aprendizagem? Esta é a última.
Sarcasmo com uma dica. O desenho é à mão. Não há problema em parti-lo numa máquina como esta, ou mais fria. O principal é fazê-la funcionar no futuro...
Os dois primeiros gráficos são realmente simples, qualquer modelo seria capaz de dividir o espaço dessa forma. Mas é impossível, na minha opinião, encontrar preditores que se agrupem em dois alvos tão facilmente.
O terceiro gráfico é mais realista para o forex. Mas aqui os modelos vão começar a ficar completamente atolados.
Eu queria encontrar alguns exemplos com dois indicadores forex, treinar o modelo e desenhar um mapa de partição de espaço, mas não consegui, 2 indicadores é muito pouco.
É mais fácil mostrar um exemplo como este -http://playground.tensorflow.org - você pode ver tais gráficos para neurônios. Todas as "ilhas de classes" como as que você tem no terceiro gráfico - não terão bordas circulares claras no modelo. Haverá algumas pontes entre eles, ramos em diferentes direcções, etc.
É fácil desenhar limites de classe à mão, mas os modelos vão fazer um trabalho muito pior. É por isso que eu gosto da sua foto, é difícil encontrar tais preditores, alvo e modelo que tudo vai funcionar tão bem.
Eu deveria tentar SVM, se é tão bom dividir áreas da mesma classe no espaço então super, obrigado pelas dicas.