Самообучающийся кросс MA! - страница 8

[Sergey Golubev]

Форум о трейдинге, автоматизированных торговых системах и тестировании торговых стратегий

Алгоритм Левенберга-Марквардта

Сергей Голубев, 2017.09.19 10:08

Опубликована новая статья -.

Глубокие нейронные сети (часть II). Разработка и выбор предикторов

Содержание

• Введение
• 1. Создание признаков
• 1.1. Преобразование признаков
• 1.1.1. Преобразование
• 1.1.2. Нормализация
• 1.1.3. Дискретизация
• 1.2. Создание новых функций
• 2. Выбор предикторов
• 2.1. Визуальная оценка
• 2.2. Аналитическая оценка
• 2.3. Нейронная сеть
• Заключение
• Применение

[Sergey Golubev]

Форум о трейдинге, автоматизированных торговых системах и тестировании торговых стратегий

...

Сергей Голубев, 2009.10.09 08:43

Нейронная сеть

Нейронные сети: темы обсуждения/разработки

1. Тема разработки советника Better NN EA с индикаторами, pdf файлами и т.д.
2. Финальнаяветка по советнику Better NN EA
3. выведение нейронных сетей на новый уровень - очень интереснаятема
4. Тема"Нейронные сети" (хорошее публичное обсуждение)
5. Как построить NN-EA в MT4: полезнаятема для разработчиков.
6. Радиальная базисная сеть (RBN) - как фильтр для цены:поток

Нейронные сети: Разработка индикаторов и систем

1. Самообучающийся MA cross!:поток разработки нового поколения индикаторов
2. Алгоритм Левенберга-Марквардта:поток разработки

Нейронная сеть: Советники

1. Советник CyberiaTrader:тема обсуждения итема советников.
2. Тема самообучающихся экспертов с файлами советниковздесь.
3. Потоки советников с искусственным интеллектом: как "обучать" и использовать советника AI ("нейрон") и поток искусственного интеллекта
4. Тема советника и индикатора Forex_NN_Expert.
5. SpiNNaker -поток нейросетевого советника.

Нейронная сеть: Книги

1. Что читать и где учиться машинному обучению(10 бесплатных книг) - пост.

Статья

• Нейронные сети в простой форме - MT5
  
• Нейронные сети - это просто (часть 2): Обучение и тестирование сети - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 3): Конволюционные сети - MT5
  
• Нейронные сети - это просто (часть 4): Рекуррентные сети - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 5): Многопоточные вычисления в OpenCL - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 6): Экспериментирование со скоростью обучения нейронной сети - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 7): Методы адаптивной оптимизации - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 8): Механизмы внимания - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 9): Документирование работы - MT5
  
• Нейронные сети - это просто (часть 10): Многоголовое внимание - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 11): Понимание GPT - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 12): Отсев - MT5
• Нейронные сети - это просто (часть 13): Пакетная нормализация - MT5
  
• Разработка самонастраивающегося алгоритма (часть I): Поиск базового паттерна- MT5
  
• Разработка самонастраивающегося алгоритма (часть II): Повышение эффективности- MT5
  
• Самоадаптирующийся алгоритм (часть III): Отказ от оптимизации - MT5
  
• Глубокая нейронная сеть с Stacked RBM. Самообучение, самоконтроль- MT4
• Практическое применение нейронных сетей в торговле - MT5
  
• Практическое применение нейронных сетей в трейдинге. Python (часть I) - MT5
  
• Практическое применение нейронных сетей в трейдинге (часть 2). Компьютерное зрение - MT5
  
• Подключение нейросетей NeuroSolutions- MT5
• Использование нейронных сетей в MetaTrader- MT4
• Прогнозирование цен с помощью нейронных сетей- MT4
• Рецепты для нейросетей- MT4
• Нейронные сети третьего поколения: Глубокие сети- MT5
• Нейронные сети дешево и весело - Свяжите NeuroPro с MetaTrader 5- MT5
• Создание нейросетевых советников с помощью MQL5 Wizard и Hlaiman EA Generator- MT5
• Нейронная сеть: Самооптимизирующийся совет ник - MT5
• Нейронные сети: От теории к практике- MT5
• Использование индикаторов MetaTrader 5 с ENCOG Machine Learning Framework для прогнозирования временных рядов- MT5
• Использование самоорганизующихся карт характеристик (карт Кохонена) в MetaTrader 5- MT5
• Глубокие нейронные сети (часть I). Подготовка данных- MT5

• Глубокие нейронные сети (часть II). Разработка и выбор предикторов- MT5

CodeBase

• Предсказатель следующей цены с помощью нейронной сети- индикатор для MetaTrader 4
• Easy Neural Network - библиотека для MetaTrader 5
  
• ALGLIB - библиотека численного анализа- библиотека для MetaTrader 4
• Нейронная сеть МТС плюс MACD- эксперт для MetaTrader 4
• ArtificialIntelligence_Right- эксперт для MetaTrader 4
• NeuroNirvamanEA- эксперт для MetaTrader 4
• Легко создать свой собственный нейросетевой предиктор (пример: MA и RSI Predictors)- индикатор для MetaTrader 4
• Автоматическая торговая система "Сombo"- эксперт для MetaTrader 4
• Нейронная сеть MTC плюс MACD- эксперт для MetaTrader 5
• Расчет ширины полосы Боллинджера с помощью нейронной сети- эксперт для MetaTrader 5
• PNN Neural Network Class- библиотека для MetaTrader 5
• Класс нейронной сети GRNN- библиотека для MetaTrader 5
• Класс нейронной сети RBF- библиотека для MetaTrader 5
• Класс нейронных сетей MLP- библиотека для MetaTrader 5
• Искусственный интеллект- эксперт для MetaTrader 5

[Karvin]

Это очень интересно, я бы хотел внести свой вклад, но я не вижу, где мы сейчас находимся. Есть ли у вас какие-то результаты?

Если вы хотите самообучающийся советник, нам нужны нейронные сети или аналогичный подход, синтетический способ добиться чего-либо - это пост-майнинг советника и его оптимизация с помощью скользящего мода.

С уважением,

[Sergey Golubev]

Форум о трейдинге, автоматических торговых системах и тестировании торговых стратегий

Как начать работу с MetaTrader и форекс, начало

Сергей Голубев, 2021.02.08 16:30

Разработка самонастраивающегося алгоритма (часть I): Поиск базового паттерна

Любой торговый алгоритм - это инструмент, который может принести прибыль опытному трейдеру или мгновенно уничтожить депозит неопытного. Проблема создания прибыльного и надежного алгоритма заключается в том, что мы не можем понять, что нужно делать, чтобы заработать деньги, и какие методы используют "успешные трейдеры". Если HFT, арбитраж, опционные стратегии и системы на основе календарных спредов могут похвастаться солидной теоретической базой, четко определяющей, что нужно сделать для получения прибыли, то алгоритмы, основанные на анализе цен и фундаментальных данных, гораздо более неоднозначны. В этой области нет полноценной теоретической базы, которая бы описывала ценообразование, что делает создание стабильного торгового алгоритма чрезвычайно сложным. Трейдинг здесь превращается в искусство, а наука помогает все систематизировать.

Но возможно ли создать полностью автоматизированный торговый алгоритм, основанный только на анализе ценовых изменений, работающий на любом торговом инструменте без оптимизации и без необходимости вручную настраивать параметры для каждого торгового инструмента в отдельности? Существует ли алгоритм, который можно просто применить к графику нужного торгового инструмента, чтобы он сразу определил для него прибыльные параметры?

[Sergey Golubev]

Форум о трейдинге, автоматических торговых системах и тестировании торговых стратегий

Как начать работу с MetaTrader и форекс, начало

Сергей Голубев, 2021.02.19 18:08

Разработка самонастраивающегося алгоритма (часть II):Повышение эффективности

Прежде чем читать эту статью, рекомендую изучить первую статью"Разработка самонастраивающегося алгоритма (часть I): Поиск базового шаблона". Это не обязательно, так как основная суть все равно будет понятна, но читать будет интереснее.

В предыдущей статье я обнаружил простой паттерн и разработал очень простой алгоритм, который его использует. Но алгоритм не имеет гибкой структуры, и ожидать от него каких-то выдающихся результатов бессмысленно.

Нужно значительно усовершенствовать его, чтобы он стал более гибким и подстраивал параметры своей работы в зависимости от ситуации на рынке, чтобы можно было добиться лучших результатов и стабильности.

[Tobias Johannes Zimmer]

Ahmed Soliman:

Как вы думаете, это осуществимая идея? Давайте установим на круглый стол!

Вам придется найти способ определить, находитесь ли вы в тренде или нет, и как он должен реагировать на флет или нет, как он рассчитывает StopLoss и TakeProfit на основе рыночных условий, таких как трендовый объем или волатильность.

[Tobias Johannes Zimmer]

Ahmed Soliman:

Как вы думаете, это осуществимая идея? Давайте накроем круглый стол!

Вам нужно установить алгоритм, чтобы распознать, есть ли тренд или нет, как он рассчитывает SL и TP на основе рыночных параметров, таких как объемы или волатильность, и даже подразумевать статистические аспекты, чтобы сказать, работал ли паттерн и если нет, то как он должен чередоваться. Идеи здесь не проблема, проблема в программировании.

[Sergey Golubev]

Форум о трейдинге, автоматических торговых системах и тестировании торговых стратегий

Как начать работу с MetaTrader и форекс, начало

Сергей Голубев, 2021.03.12 09:56

Самоадаптирующийся алгоритм (часть III): Отказ от оптимизации

Перед прочтением этой статьи рекомендую изучить вторую статью из цикла"Разработка самоадаптирующегося алгоритма (часть II): Повышение эффективности". Методология, применяемая в данной статье, существенно отличается от всего, что обсуждалось ранее, но для понимания темы будет полезно прочитать предыдущие статьи.

[ffoorr]

Эта стратегия, если бы она работала, была бы тем же самым, что и искусственный интеллект.

Вот она: "нестандартная автоматическая торговля".

Она работает с ускорителем или удивительным индикатором, вместо MA, но принцип тот же.

Проведите бэктест, используя различные данные для ускорителя (или МА), а затем используйте лучшие данные для форвардной торговли.

Единственное отличие: вместо того, чтобы быть "самоадаптирующимся экспертом", нужно делать бэктест каждую неделю (дни), чтобы убедиться, что он все еще имеет лучшее значение для своего эксперта.

[Muhammad Syamil Bin Abdullah]

ffoorr:

Эта стратегия, если бы она работала, была бы тем же самым, что и искусственный интеллект.

Вот она: "нестандартная автоматическая торговля".

Она работает с ускорителем или удивительным индикатором, вместо MA, но принцип тот же.

Проведите бэктест, используя различные данные для ускорителя (или МА), а затем используйте лучшие данные для форвардной торговли.

Единственное различие: вместо того, чтобы быть "самоадаптирующимся экспертом", человек должен делать бэктесты каждую неделю (дни), чтобы убедиться, что он все еще имеет наилучшую стоимость для своего эксперта.

Интересно.