Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 539
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Não consigo entender nada sem o código.
Devo fazer um Expert Advisor simples com um conjunto mínimo de funções, basta ler os valores do indicador e escrevê-los no log (ou melhor - em arquivo csv, para uma melhor comparação posterior). Neste caso, os resultados serão diferentes, e o código deve ser enviado ao Service Desk juntamente com o código do Expert Advisor.
Você também pode anexar o código lá -https://www.mql5.com/ru/forum/1111/page2096 - as pessoas com conhecimento irão verificá-lo e confirmar ou explicar o que está errado.
Está bem, vou tentar reportar-me lá atrás. Não estou testando um EA no agente, estou testando um indicador que chama o indicador a partir de um símbolo diferente. Talvez haja uma diferença... Eu não sei... o tempo passa, o problema persiste :-(
https://geektimes.ru/post/294617/
finalmente algo está saindo com o sistema adaptativo que se retrai... é um momento infernal para fazê-lo e ainda é um rascunho, mas já é algo e o gráfico de equidade é estranho, mas "honesto", ou seja, é tudo um avanço sem qualquer ajuste ao mercado :) muitos negócios barulhentos dos quais tenho que me livrar também
O MO é, claro, muito difícil para o cérebro
F
ou seja, é tudo um avanço sem qualquer adaptação ao mercado :) muitas negociações barulhentas das quais também tenho de me livrar
Isto é muito difícil para o cérebro.
F
Você acha que seria possível mostrar o gráfico de símbolos para o mesmo período?É semelhante no conjunto, sim ) mas o modelo está ligeiramente à frente do mercado em termos de rentabilidade
e usou o prazo M15, é por isso que tantos negócios. Mas ainda não é a versão final, depenei-a porque estou farto dela :)
Ainda não posso. Há um ano que ando ocupado com problemas domésticos. Tenho mais um mês para ir. Então vou começar a lançar os resultados, o material de origem está pronto.
Já passou mais de um mês. Estamos à espera da aplicação GARCH, com fotos...
Já passou mais de um mês. Ansioso por uma história sobre a aplicação prática do GARCH, com fotos...
Sim, eu fiz.
Encontrei uma descrição compreensível de um neurónio LSTM, por isso escrevi um pequeno código para o testar. Artigo -http://datareview.info/article/znakomstvo-s-arhitekturoy-lstm-setey/
No código eu pego 100 barras de eurusd m5, conto os incrementos por barras e treino o neurônio lstm para prever o próximo incremento com base no último conhecido.
O aprendizado foi feito sem equações analíticas complexas, os pesos dos neurônios são ajustados por uma otimização discreta de lbfgs, é pior, mas para um teste simples isso serve.
A estimativa de previsão (R2) revelou-se um pouco mais do que zero, o que é muito baixa, mas ainda assim melhor do que um palpite aleatório. Levando em conta que o lstm neuron não toma alguns indicadores ou array de incrementos, mas apenas um valor do qual prevê o próximo, e é repetido para cada barra, e geralmente é muito simples - o resultado é melhor do que eu esperava. Mas se tomarmos milhares de barras, a pontuação do R2 acaba por ser < 0, é uma pena. E parece que o resultado de tal modelo piora muito no Forex em novos dados, eu preciso inventar algumas bicicletas com validação cruzada, não haverá lucro de uma forma tão simples.
Agora eu preciso fazer uma rede com esses neurônios, mas isso não foi mencionado no artigo.
Encontrei uma descrição compreensível de um neurónio LSTM, por isso escrevi um pequeno código para o testar. Artigo -http://datareview.info/article/znakomstvo-s-arhitekturoy-lstm-setey/
No código eu pego um eurusd m5 de 100 barras, conto os incrementos de barras e treino o neurônio lstm para prever o próximo incremento usando o último conhecido.
Eu fiz treinamento sem equações analíticas complexas, os pesos dos neurônios são adequados para a otimização discreta de lbfgs, é pior, mas serve para um teste simples.
A estimativa de previsão (R2) revelou-se um pouco mais do que zero, o que é muito baixa, mas ainda assim melhor do que um palpite aleatório. Levando em conta que o lstm neuron não toma alguns indicadores ou array de incrementos, mas apenas um valor do qual prevê o próximo, e é repetido para cada barra, e geralmente é muito simples - o resultado é melhor do que eu esperava. Mas se tomarmos milhares de barras, a pontuação do R2 acaba por ser < 0, é uma pena. E parece que o resultado de tal modelo piora muito no Forex em novos dados, eu preciso inventar algumas bicicletas com validação cruzada, não haverá lucro de uma forma tão simples.
Agora eu preciso de alguma forma compor uma rede a partir desses neurônios, mas isso não foi mencionado no artigo.
A rede Lstm até prevê ciclos sazonais piores do que arima, mas demora muito mais tempo a treinar... Ainda não compreendi a utilidade destas redes :)
Eu tenho um amigo que sempre se entusiasmou com eles, aprendeu keras, pegou uma série simples no trabalho com lucro sazonal, treinou a rede por quase um dia... e jurou por muito tempo depois disso.