O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 85
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Qual é o valor de sua pensão? Recentemente, fui ao Gosuservices e, até o momento, calculei 17 toneladas. E ainda faltam 5 anos, graças ao nosso líder, que nunca, nunca, nunca mente! Bem, quando ele dorme, certamente não mente ))) Portanto, esperamos ter uma vantagem inicial.
Qual é o valor de sua pensão? Recentemente, fui ao Gosuservices e, até o momento, calculei 17 toneladas. E ainda faltam 5 anos, graças ao nosso líder, que nunca, nunca, nunca mente! Bem, quando ele dorme, certamente não mente ))) Portanto, esperamos ter uma vantagem inicial.
Olá, o fumante está vivo, sim, essa nossa pensão, eles distorcem o que querem, não aceitam nenhuma confirmação nem mesmo com carimbos, testemunharam acidentalmente suas conversas... consideram a favor deles cada anotação incorreta na carteira de trabalho ou na folha de pagamento, há uma burocracia tão surda que é melhor ir direto para o tribunal e, se não houver deduções na pensão, eles não falam nada.
E qual é o valor de sua aposentadoria?
As pessoas agora estão recebendo a parte financiada de suas pensões. Mas ela foi economizada para o estado, não para os cidadãos. Durante 10 anos, o Estado usou esse dinheiro gratuitamente.
observe novamente se você alimenta a diferença de preços ou incrementos - o que será melhor do que os totais ou não?
Eu mesmo darei uma olhada nisso mais tarde... (enquanto outros projetos estão em andamento) em minha opinião, nessa abordagem, os totais estarão ok se estiverem ok para enviar.... )
algum lugar no fórum colocou um consultor no Mashka, o que tornou o bate-papo GPT
o mais interessante é que o código analisa a МАшка tanto no sentido de aumentar o número de barras quanto de diminuí-lo.
É claro que não tentei aplicar isso na prática devido a repetidos fiascos ao usar indicadores, mas acho que há algo nisso.
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TC fez uma pergunta sobre o tópico de negociação no MN1
Acho que a ideia desse tipo de negociação , devido à defasagem decente dos indicadores, acabará se resumindo à análise da situação econômica e não do gráfico.
Oi, fumante vivo, sim, essa é a nossa, pensão eles lá torcem como querem, não aceitam nenhuma confirmação nem com carimbos, acidentalmente presenciei as conversas deles... consideram a favor deles cada rubrica ou anotação incorreta na carteira de trabalho ou na folha de pagamento, existe uma burocracia tão surda que é melhor ir direto para a justiça, e se não houver descontos na pensão, eles não falam nada.
Declaração do problema:
Há uma estratégia de negociação básica (TS). Ela emite sinais, nós negociamos e obtemos uma curva de rendimento.
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Para cada sinal, sabemos:
A questão: alimentamos a rede neural com todas essas informações. Isso dará a ela mais contexto resultante. Por exemplo, ela pode perceber: "Uma série de negociações em que obtivemos um pequeno lucro, mas a volatilidade estava caindo - isso significa que o mercado está em alta, é melhor não negociar".
O que pode ser hipoteticamente extraído de uma sequência de negociações?Nenhum dado de mercado (preços, indicadores, volumes) é fornecido à entrada da rede neural. Uma rede neural treinada somente com base na sequência desses resultados pode aprender a filtrar sinais (ignorar somente aqueles que têm maior probabilidade de serem lucrativos) ou até mesmo prever a direção da próxima negociação? Essa é uma questão em aberto.
Efeito de série: Muitas estratégias tendem a "superaquecer" ou "esfriar" após uma série de sucessos/fracassos. Por exemplo, depois de três negociações perdedoras consecutivas, a probabilidade de uma lucrativa pode aumentar (devido a um retorno à média) ou, ao contrário, cair (se a estratégia falhou no mercado atual).
Dependência do tempo: se as negociações forem baseadas no tempo, você poderá detectar padrões intradiários ou intra-semanais: por exemplo, uma estratégia geralmente dá prejuízo às segundas-feiras e lucro às quartas-feiras. A rede será capaz de aprender isso.
Volatilidade dos resultados: o tamanho dos ganhos e das perdas também pode ser agrupado: períodos de alta volatilidade (grandes movimentos) são seguidos por períodos de calma. A rede pode aprender a prever não apenas o sinal, mas também a magnitude aproximada do resultado.
Padrões de comportamento: se uma estratégia contiver elementos que sejam sensíveis ao estado da conta (por exemplo, martingale), a sequência de resultados conterá informações sobre esse estado.
Armadilha de distribuição de dados:
Precisamos treinar o modelo com o histórico de transações não filtradas da estratégia subjacente. Se treinarmos a rede com dados que já tenham sido filtrados uma vez, o problema do viés de distribuição após a filtragem aparecerá. Vamos supor que tenhamos treinado a rede neural em todos os sinais da estratégia (inclusive sinais de perda). Após o treinamento, começamos a usá-la em negociações reais: agora alguns sinais são rejeitados. Somente as negociações que o filtro deixou passar são incluídas no portfólio. Dessa forma, o histórico de resultados reais, que vemos na entrada do filtro no momento seguinte, não consiste em todos os sinais, mas apenas nos filtrados. A distribuição desse histórico "real" pode ser diferente da amostra de treinamento. Por exemplo, se o filtro for bom em filtrar perdas, haverá poucas negociações perdedoras no histórico real, e a janela de entrada para a previsão consistirá principalmente de lucros. Um modelo treinado em uma mistura de lucros e perdas pode interpretar erroneamente essa janela "distorcida".
Portanto, para que o esquema seja correto, precisamos distinguir dois conceitos: "Conta real" e "Monitoramento virtual".
Esquema resumido:
Modo em segundo plano (Modo Sombra): mesmo que a rede neural já esteja filtrando as negociações, uma cópia "sombra" da estratégia básica deve estar sempre em execução.
Entrada da rede neural: Os resultados do Virtual Journal (dados brutos do TS subjacente), não da conta real, são alimentados na entrada da rede neural.
Saída da rede neural: observando o estado da curva de juros bruta, a rede neural decide: "Agora a estratégia básica entrou na faixa de fracassos (ou sucessos), portanto, pulamos (ou passamos) a negociação para a conta real".
A questão: alimentamos a rede neural com todas essas informações. Isso dará a ela mais contexto resultante. Por exemplo, ela pode perceber: "Uma série de negociações em que obtivemos um pequeno lucro, mas a volatilidade estava caindo - isso significa que o mercado está em alta, é melhor não negociar".
Nenhum dado de mercado (preços, indicadores, volumes) é fornecido à entrada da rede neural. Uma rede neural treinada somente com base na sequência desses resultados pode aprender a filtrar sinais (ignorar somente aqueles que têm maior probabilidade de serem lucrativos) ou até mesmo prever a direção da próxima negociação?
Claro , mas isso tudo é coisa do futuro. Será pura espionagem. É necessário aprender apenas sobre o que é conhecido antes do momento de abrir uma negociação. Na negociação real, de onde obter esses parâmetros?
Concordo com tudo o que foi escrito abaixo.
Claro , mas tudo isso vem do futuro. É pura espionagem. É necessário aprender somente sobre o que é conhecido antes do momento de abrir uma negociação. Na negociação real, de onde vêm esses parâmetros?
Concordo com tudo o que foi escrito abaixo.
Digamos que negociemos on-line com um modelo treinado. A TS básica emite um sinal para entrar - coletamos as últimas estatísticas sobre essa TS básica (a última negociação ou várias negociações - essas serão as informações para a rede neural).
Além disso, digamos que nossa rede neural se recuse a abrir uma negociação - nós a ignoramos. Mas, para o TS básico, salvamos o resultado da negociação atual (quando ela for fechada). E, no próximo sinal, usamos esse resultado como a única entrada ou como uma entrada composta (de várias negociações) para nossa rede neural.
Significava os últimos conhecidos (últimos N negócios fechados na estratégia básica).
Pode haver poucas delas. Por exemplo, uma ontem, uma há uma semana, uma há duas semanas. E esses parâmetros descrevem indiretamente o gráfico de preços. Mas há muito tempo.
Receio que, sem dados novos do gráfico, será mais difícil prever algo.
Venho trabalhando com a estratégia básica e sua filtragem, como você descreveu, há muito tempo. A primeira era assim https://www.mql5.com/pt/code/903 - um sinal em cada barra que filtramos.
Depois, acrescentei algo de minha autoria.