Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2645

 
mytarmailS #:
 1. Вообще все что угодно,   предел фантазия
2. Да
3. Так же как и асоциативные правила,  но глубже

1. Конкретней можете писать - что ещё может быть к примеру.

2. Понятно, и быстро генерируются эти правила? Может их есть смысл выгружать в MQL5 и прогонять там по истории - будет может и быстрей за счет агентов. Подобное я уже делал, о чём давно писал, только брал листья от генетических деревьев.

3. Ответ не понял - что подаете на вход - в этом вопрос.

 
secret #:
Здесь даже если готовый грааль опубликовать, в ответ начнут объяснять автору, какой он дурак)

Доля правды в таком объяснении есть, так как ОТСУТСТВУЕТ само определение понятия "ГРААЛЬ в трейдинге", чтобы с этим определением согласились ВСЕ...

А раз нет определения, то начинается "лебедь, рак и щука"...

 
Aleksey Vyazmikin #:

Любопытно, что в этот PRIM заложены те же идеи, что пытаюсь реализовать и я.

Прочел статью, но есть некоторые непонятки:

1. Каким образом происходит квантование там для разбивки на границы? Это равномерное разбитие с определенным шагом?

2. С границами понятно по сути - сам так делаю, но вот у них ещё дополнительное обрезание на картинке - второе обрезание - это тупо исключение выборки?

3. Если я правильно понял, то они, как и я, рассматривают каждый предиктор отдельно - находя так называемые "ящики", но я не понял из описания, как происходит объединение этих разных предикторов.

Минус данного метода в том, что он оценивает устойчивость показателей через бутстреп-выборок (случайно берется заданный процент выборки от всей выборки), что не дает понимания о динамики устойчивости показателей, что в свою очередь для трейдинга важно, так как закономерность может существовать в начале выборки, но совсем пропасть к её концу.

Есть какие либо у Вас улучшения с данным методом?

Как я понимаю, это модификация того, что делается обычно при построении решающего дерева. На каждом шаге ищется переменная и кусочек, который можно от неё откусить - называют они это пилингом. Из всех таких возможных шагов выбирают те, что строит "оптимальную траекторию" - зависимость среднего таргета от количества оставшихся точек. По траектории же определяется и момент останова алгоритма (когда заметного улучшения не происходит при уменьшении бокса).

Интересен подход прежде всего тем, что показывает что алгоритмы построения деревьев можно и нужно модифицировать.

 
Aleksey Nikolayev #:

Как я понимаю, это модификация того, что делается обычно при построении решающего дерева. На каждом шаге ищется переменная и кусочек, который можно от неё откусить - называют они это пилингом. Из всех таких возможных шагов выбирают те, что строит "оптимальную траекторию" - зависимость среднего таргета от количества оставшихся точек. По траектории же определяется и момент останова алгоритма (когда заметного улучшения не происходит при уменьшении бокса).

Интересен подход прежде всего тем, что показывает что алгоритмы построения деревьев можно и нужно модифицировать.

Я вижу чистку данных, а упоминания способа построения дерева, который, допустим, модифицируется, нет. Значит предполагаете, что после чистки данных просто строится дерево. А строится по сплитам из ящиков (box) - по их пределам или же то, что не вошло в ящик заменяется нулями (или другой переменной агреггирующей такие состояния)?

 

2645 (две тысячи шестьсот сорок пятая !!) страница. Активные участники всё ещё планируют собраться приступить к чему-нибудь чтобы в дальнейшей перспективе продемонстрировать возможность показывать хоть что-то отличное от 50/50 не в тестере :-) 

 
Maxim Kuznetsov #:

2645 (две тысячи шестьсот сорок пятая !!) страница. Активные участники всё ещё планируют собраться приступить к чему-нибудь чтобы в дальнейшей перспективе продемонстрировать возможность показывать хоть что-то отличное от 50/50 не в тестере :-) 

На самом деле много надо чего делать, в плане кода - у меня, вот просто не хватает сил на все задумки, поэтому и медленно всё происходит.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Я вижу чистку данных, а упоминания способа построения дерева, который, допустим, модифицируется, нет. Значит предполагаете, что после чистки данных просто строится дерево. А строится по сплитам из ящиков (box) - по их пределам или же то, что не вошло в ящик заменяется нулями (или другой переменной агреггирующей такие состояния)?

Мне кажется вполне нормальным, что простой алгоритм работает только на ограниченном участке множества предикторов.

Можно делать пошаговое удаление из выборки того, что попадает в "хорошие" ящики и применение алгоритма к остатку. По сути, получится похоже на бустинг. Наверное, можно сделать по аналогии с рандом форестом - взять большой набор предикторов и для каждого поднабора находить несколько боксов.

 
Maxim Kuznetsov #:

2645 (две тысячи шестьсот сорок пятая !!) страница. Активные участники всё ещё планируют собраться приступить к чему-нибудь чтобы в дальнейшей перспективе продемонстрировать возможность показывать хоть что-то отличное от 50/50 не в тестере :-) 

Воспользуйтесь методом одного писателя, который стал писателем из-за того, что никак не мог найти интересную для себя книжку и просто написал такую)

 
Maxim Kuznetsov #:

2645 (две тысячи шестьсот сорок пятая !!) страница. Активные участники всё ещё планируют собраться приступить к чему-нибудь чтобы в дальнейшей перспективе продемонстрировать возможность показывать хоть что-то отличное от 50/50 не в тестере :-) 

Вам просто недоступно закулисье, здесь пишется только то, что можно 
 
Maxim Kuznetsov #:

2645 (две тысячи шестьсот сорок пятая !!) страница. Активные участники всё ещё планируют собраться приступить к чему-нибудь чтобы в дальнейшей перспективе продемонстрировать возможность показывать хоть что-то отличное от 50/50 не в тестере :-) 

https://www.mql5.com/ru/blogs/post/746398

Нейросети и трейдинг: Интеграция в MetaTrader 5
Нейросети и трейдинг: Интеграция в MetaTrader 5
  • 2021.11.18
  • www.mql5.com
UPDATE Новая версия, изменения: 1. Теперь ЛЮБЫЕ торговые пары (обучены универсальные модели). 2. Скорость работы ServerNN.exe увеличена в 3 раза. Есть облегченная версия этого индикатора (проще
Причина обращения: