Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 228
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Em resumo, -
1. Crie um algoritmo que recolha fluxos de valores de quaisquer parâmetros (dados) de que precisamos e os execute através do buffer de anéis.
2. Passamos os fluxos de valores armazenados no buffer de anéis através de um filtro especial, que os generaliza para os intervalos destes valores.
3. É criado um modelo numérico generalizado (por meio de intervalos) da natureza do valor de cada parâmetro no buffer de anéis, e escrito no formato apropriado.
4. Este modelo é enviado para o algoritmo estatístico que recolhe estes modelos.
5. Fazemos um loop através da base de dados contendo modelos (assinaturas) de como os nossos valores de parâmetros mudam e encontramos o modelo que melhor se adapta à situação actual.
6. É tomada uma decisão sobre o comportamento do sistema na situação capturada nesta assinatura (modelo).
Formularei isso mais precisamente mais tarde.
7. A testar e a perder o depósito. Porque não podemos simplesmente reunir quaisquer fluxos de valores e criar um Expert Advisor sobre eles. Estes tópicos precisam ser analisados, você precisa escrever suas próprias bicicletas para determinar se cada uma delas ou alguma combinação delas pode ser confiável.
Por exemplo, você pode pegar dois indicadores MovingAverage e passar pelos passos 2-6 com eles. O erro só será descoberto no sétimo passo.
Portanto, há outro passo algures entre 1 e 6 (todos decidem onde e como o fazer) que descarta fluxos de dados inadequados. Uma grande parte deste tópico do fórum é dedicada à análise de diferentes formas de o fazer.
Uma aproximação é uma generalização de valores. Ou seja, trata-se de encapsular diferentes valores de dados dentro de um intervalo escolhido? Além disso, é possível criar um modelo numérico que resume a modificação em um valor ao longo de um período de tempo. Ao coletar esses modelos, você pode criar estatísticas que podem ser usadas como base para decisões e escolhas de ações.
Estou a ir na direcção certa?
Em poucas palavras.
1. Criamos um algoritmo que recolhe fluxos de valores de quaisquer parâmetros (dados) de que precisamos e os corre através de um buffer de anéis.
2. Deixe fluxos de valores armazenados no buffer de anéis através de um filtro especial, que os resume, levando ao intervalo destes valores.
3. É criado um modelo numérico generalizado (por meio de intervalos) da natureza do valor de cada parâmetro no buffer de anéis, e escrito no formato apropriado.
4. Este modelo é enviado para o algoritmo estatístico que recolhe estes modelos.
5. Percorremos a base de dados contendo modelos (assinaturas) da natureza das alterações de valores dos nossos parâmetros e encontramos o modelo que melhor se adapta à situação actual.
6. É tomada uma decisão quanto ao comportamento do sistema na situação capturada nesta assinatura (modelo).
Formularei isso mais precisamente mais tarde.
Infelizmente você não está pensando na direção certa :(.
Você pediu para afirmar a essência, em poucas palavras, o que eu fiz em vão, embora eu soubesse que isso não faz sentido e você imediatamente se envolveu em projeções dessa visão "figurativa" em sua base de conhecimentos, o que infelizmente não levará a nada de bom. É o mesmo que se me fizesse declarar em duas palavras a essência da matanálise e eu diria no exemplo das séries temporais que a derivada é simplesmente a diferença de dois valores vizinhos da série, e a integral é a soma cumulativa e você se apressaria imediatamente a criar as equações Navier-Stokes para a hidrodinâmica. A situação é praticamente a mesma. IO é inteligência artificial, é uma ciência impressionante, graças aos motores de busca IO encontrar o que precisamos melhor do que gostaríamos, graças às máquinas IO fazer diagnósticos médicos melhor do que os médicos, graças IO novas partículas elementares são encontrados no hadron colider, IO jogar xadrez melhor, GO e em breve qualquer jogo em geral será jogado melhor. São necessários pelo menos 5 anos para compreender a essência do MO, um em cada 20 com uma mentalidade técnica.
Muito louvável que você não tenha medo de cometer erros e raros para lutar, é uma mentalidade muito boa, não a perca, mas ao mesmo tempo tente avaliar objetivamente a quantidade de trabalho necessário para dominar esta essencialmente a área mais difícil do conhecimento, olhe palestras, meu conselho para você é uma cartilha.
O quevocê mostrou é uma espécie de clustering, mas com um professor
nomenclatura
Sim, é verdade, é uma gralha)
Infelizmente você não está pensando na direção certa :(
Deixe-o tentar, porque não, seu cérebro não está manchado de dogmas e estereótipos, e de repente ele vai encontrar algo interessante?
Deixe-o tentar, porque não, seu cérebro não está manchado de dogmas e estereótipos, e se ele encontrar algo interessante?
Não é para mim e para você decidir o que ele pode ou não tentar, é sobre conhecimentos básicos no campo, sem os quais não adianta sequer falar sobre tudo isso.
A todos aqueles que realmente estudam RI.
Por favor, não entre em discussões inúteis com pessoas que não conhecem e não querem conhecer este campo do conhecimento. "Pioneiros" que declaram: "Mostrem-me, provem... E então talvez eu comece a aprender" neste fórum, o mar está cheio deles. Sem ter a menor idéia sobre o assunto eles com o maximalismo adolescente criticarão e provarão sua inutilidade. Não é possível e não é necessário convencer as pessoas da importância e utilidade de qualquer conhecimento se elas não tiverem crescido até ele.
Esta discussão não só é inútil como também prejudicial. Você alimenta seus egos, eleva suas críticas e os encoraja a fazer mais conversa de lixo. Não podemos banir mensagens irrelevantes e bobas, mas podemos e devemos ignorá-las.
Para quem quer entender a aprendizagem da máquina e não pode usar uma busca na internet, aqui vai uma dica: comece aqui.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение
http://www.r2d3.us/Наглядное-Введение-в-Теорию-Машинного-Обучения/
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Machine_Learning
http://datareview.info/article/vse-modeli-mashinnogo-obucheniya-imeyut-svoi-nedostatki/
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Este fio está a ficar demasiado grande e ilegível. Proponho iniciar um novo tópico "RUserGroup" para discutir apenas a aplicação específica de modelos de aprendizagem de máquinas no terminal MT4/5 em línguas que o permitam sem problemas. Eu conheço dois (R, Python). Discussões a serem realizadas com o código fornecido. Especialistas com experiência em outros idiomas também são bem-vindos.
Podemos começar com um exemplo de rede convolucional em posts anteriores.
Boa sorte.
Obrigado a todos por comentarem o meu ponto de vista sem dúvida amador. Eu não nego que este tópico não me é familiar. Talvez as idéias expostas ontem não tenham nada a ver com a aprendizagem de máquinas, mas o fórum não proíbe ser um nerd e tecer pseudosentidos científicos, tentando entender um assunto complexo e importante. ) Eu não tenho medo de parecer estúpido e ignorante.
Acredito que nenhuma discussão é inútil se faz as pessoas pensarem, irem além dos estereótipos e considerarem novas abordagens. É igualmente útil tanto para iniciantes como para profissionais experientes. A única coisa em que eu mostro maximalismo é a minha aversão a tal posição:
"Vamos sentar no fórum MQL, promover outras linguagens como mais avançadas e incentivar o uso de métodos de muleta na resolução de problemas que a MQL não consegue resolver. Não vamos implementar novas funcionalidades no MQL, ajudando-o a crescer - preferimos repreendê-lo e criticá-lo. Nós somos bons na aprendizagem da máquina, mas não somos capazes de implementá-la em MQL, e aqueles que querem tentar são apenas ignorantes.
Acho que é uma posição sem saída. Não contribui para o crescimento pessoal ou desenvolvimento da linguagem ou plataforma, e não ajuda ninguém que prefira o MQL. Se você só está interessado na implementação de outras pessoas, por que discutir isso aqui? Há um fórum R. De que serve tal discussão para o desenvolvimento do MQL, se aqueles que se consideram especialistas não vão implementar nada nele? Além disso, eles dissuadem outros de o fazer.
Estou bem ciente do fato de que um assunto grande e complexo não pode estar sujeito a um "soco duplo", mas no espírito de contradizer os propagandistas locais de outras línguas, vou propagar o MQL e a possibilidade de implementar novas características "indisponíveis" nele.
Então, um pouco mais tarde vou publicar o meu conceito de aprendizagem de máquinas de qualquer maneira.
E que eu seja pelado com tomates podres).
por que há alguns entusiastas que estão reescrevendo a roda no mql?
A propósito, recentemente alguém pediu um simples exemplo com a NS, por alguma razão ninguém se lembrou do antigo trabalho de Reshetov. A propósito, o próprio Reshetov, tanto quanto sei, não está a desenvolver o seu projecto no µl agora.
https://www.mql5.com/ru/code/10289
https://www.mql5.com/ru/code/16727
https://www.mql5.com/ru/code/1104
Se há pessoas que já lançaram algumas bases para a implementação da aprendizagem de máquinas em MQL, então o desejo de algumas pessoas de promover outras línguas é ainda mais incompreensível. Só precisamos de continuar a desenvolver esta base.
Todos os códigos acima são refazeres do trabalho de Reshetov, sobre o qual houve debates há 100500 anos - se era um NS ou um pedaço de porcaria caseira.
Prova disso é a ausência quase completa de tais Consultores Especialistas no Mercado.
por isso não há exemplos de ns baseados em mql no domínio público.
e isto após 6 anos de desenvolvimento de plataformas e linguagens.
você pode se tornar um pioneiro)) bem-vindo!