Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2006
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Max, você observa as mesmas condições na demonstração e no teste?
Eu sei, até a propagação é maior na demonstração. Há uma armadilha algures
Acho difícil de acreditar que você terá um resultado perfeito nos dados do período de teste, pessoalmente eu reprovei.
não há lá nenhum teste. Ele só negocia no testador (bom). Apostaste no verdadeiro - mau.
não há testes de treino. Ele só negoceia no testador (bom). Apostar a sério é mau.
Você já descobriu Python? Não funciona para mim em Real, não sei qual é o problema. Ou posso atirar o código fonte para aqui? Talvez alguém possa dar mais uma volta.
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Existem 2 programas no arquivo. O testador é apenas para configuração do sistema, ou seja, ele testa a rede neural em dados históricos e produz o resultado como um gráfico de balanço (como uma quantidade acumulada de pips).
O trader negocia na conta, pré-correndo o testador. Ao mudar a semente, você pode obter os melhores resultados com o testador. Além disso, alterando a configuração do NS.
Os resultados do testador e do trader não coincidem, o trader não mostra lucro por alguma razão. Ou o trader ou o testador tem um erro. Ou há algum erro/perda não óbvia relacionada com a própria biblioteca NS. Não consegui apanhá-lo (sem tempo).
Biblioteca propriamente dita com NS. Pode ser usado para uso pessoal. Se você encontrar um bug, entre em contato comigo (há opções de melhoria se o TC começar a funcionar)
O que você pode verificar:
Ao mudar a Semente você pode obter um resultado de ameixa? É possível que seja um dos parâmetros de encaixe.
Você não pode, mas pode melhorar a curva
Pelo menos não consegui um resultado de ameixa.A preparação dos dados em treinamento e trabalho difere pela seqüência
prices = prices.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Eu não tenho pitão e não tenho experiência com ele, não sei quais são estes comandos. Portanto, vou perguntar.
Assunção - talvez o resultado seja dados invertidos em relação ao que obtemos no comércio real?
Preparação dos dados quando o treinamento e o trabalho são diferentes com um fio
prices = prices.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Eu não tenho pitão e não tenho experiência com ele, não sei quais são estes comandos. Portanto, vou perguntar.
Assunção - pode ser o resultado será dados invertidos em relação ao que obtemos em negociações reais?
Aqui nós reindexamos as barras por data porque pode haver algumas barras perdidas na história para evitar buracos. Depois, os valores vazios são expulsos e, em seguida, eles são detidos pelo MA.
Não há omissões no comerciante, uma vez que n últimas barras são tomadas. Eles não devem ser revertidos.
Acho que isso não afectaria muito. Mas podemos refazê-lo, veja... obrigado.