Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 326

 
Renat Akhtyamov:

Ветка огромная.

Кто нибудь может подсказать...

У меня есть графики движения нескольких валютных пар. Как с помощью машинного обучения можно подобрать параметры (лот, направление) открытия/закрытия ордеров, чтобы итог как можно чаще был в плюсе?

То есть что нужно сделать, как обучить программу?


в поиска забейте "нейросети" и выберите статьи, там много полезной инфы
 
Maxim Dmitrievsky:


В нашем случае через оптимизатор мы подбираем веса нейрона, только и всего.. какая разница будет он в логике обучаться или через оптимизатор... И по скорости, думаю, в облаке через оптимизатор обучение происходит гораздо быстрее

1000% за 2 мес плохо что-ли? :) логику чутка улучшил

Тут, правда основной куш за апрель получился. С середины мая даже устойчивая тенденция



2000% за 3 мес, но и просадка 64%, что логично при такой доходности :) Ладно, заканчиваю спамить.. но РНН Решетова однозначно вещч, главное придумать классные предикторы

а вот вообще изумительный прогон, 3000% за 3 мес при просадке 55%, почти идеально


 
Maxim Dmitrievsky:


2000% за 3 мес, но и просадка 64%, что логично при такой доходности :) Ладно, заканчиваю спамить.. но РНН Решетова однозначно вещч, главное придумать классные предикторы

а вот вообще изумительный прогон, 3000% за 3 мес при просадке 55%, почти идеально


Это не спам.

Давно ждал результаты.

Иначе - даже читать смысла нет.

 
Maxim Dmitrievsky:


2000% за 3 мес, но и просадка 64%, что логично при такой доходности :) Ладно, заканчиваю спамить.. но РНН Решетова однозначно вещч, главное придумать классные предикторы

а вот вообще изумительный прогон, 3000% за 3 мес при просадке 55%, почти идеально


Ок. А что вытворяет на демке?
 
Renat Akhtyamov:
Ок. А что вытворяет на демке?


не ставил еще, будет то же самое, т.к. тест по ценам открытия, результаты очень достоверные

я еще не полностью реализовал все свои идеи, это так промежуточные варианты.. тут можно наворотить вагон приколюх еще

 
Renat Akhtyamov:

Ветка огромная.

Кто нибудь может подсказать...

У меня есть графики движения нескольких валютных пар. Как с помощью машинного обучения можно подобрать параметры (лот, направление) открытия/закрытия ордеров, чтобы итог как можно чаще был в плюсе?

То есть что нужно сделать, как обучить программу?

Если на скорую руку - можно взять историю баров из MT5, экспортнуть в csv, и обучить нейронку торговать каждый бар в плюс. Лот при обучении константный будет, его лучше потом самим советником при торговле определять в зависимости от текущего баланса.

В тестере получишь идеальную торговлю на этом временном отрезке. Но на новых барах будет слив. Это не торговая стратегия, а жёсткий подгон под историю.
И это подойдёт только для крупных таймфреймов, типа M30, может быть M15. На более мелких спред будет съедать всю прибыль.

Надо? :) Если да, я потом добавлю сюда примерный код как это сделать, но тебе придётся установить R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) чтоб запускать обучение нейронки. 

 
Dr. Trader:

Если на скорую руку - можно взять историю баров из MT5, экспортнуть в csv, и обучить нейронку торговать каждый бар в плюс. Лот при обучении константный будет, его лучше потом самим советником при торговле определять в зависимости от текущего баланса.

В тестере получишь идеальную торговлю на этом временном отрезке. Но на новых барах будет слив. Это не торговая стратегия, а жёсткий подгон под историю.
И это подойдёт только для крупных таймфреймов, типа M30, может быть M15. На более мелких спред будет съедать всю прибыль.

Надо? :) Если да, я потом добавлю сюда примерный код как это сделать, но тебе придётся установить R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) чтоб запускать обучение нейронки. 

всё равно интригует. У меня немножко другие входные данные будут.

Надо

 
Dr. Trader:

Если на скорую руку - можно взять историю баров из MT5, экспортнуть в csv, и обучить нейронку торговать каждый бар в плюс. Лот при обучении константный будет, его лучше потом самим советником при торговле определять в зависимости от текущего баланса.

В тестере получишь идеальную торговлю на этом временном отрезке. Но на новых барах будет слив. Это не торговая стратегия, а жёсткий подгон под историю.
И это подойдёт только для крупных таймфреймов, типа M30, может быть M15. На более мелких спред будет съедать всю прибыль.

Надо? :) Если да, я потом добавлю сюда примерный код как это сделать, но тебе придётся установить R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) чтоб запускать обучение нейронки. 


а можно мануальчик какой-нибудь по R и как обучать простенькие нейросетки, с примерами? если есть
 
Maxim Dmitrievsky:

а можно мануальчик какой-нибудь по R и как обучать простенькие нейросетки, с примерами? если есть

В самом R есть примеры. Правда не на нашу тему, но многое объясняют.

Но вообще, мне больше SciLab (аналог МатЛаб) нравится. В смысле нейросетей победней будет - всего 3 пакета (в R -11 пакетов), но хелп получше, да и ориентация у R другая, а SciLab ориентирован на научно-технические расчеты и реал-тайм моделирование.

Я и с тем и с другим работаю, но c SciLab больше. Присоединяйтесь.

 
Yuriy Asaulenko:

В самом R есть примеры. Правда не на нашу тему, но многое объясняют.

Но вообще, мне больше SciLab (аналог МатЛаб) нравится. В смысле нейросетей победней будет - всего 3 пакета (в R -11 пакетов), но хелп получше, да и ориентация у R другая, а SciLab ориентирован на научно-технические расчеты и реал-тайм моделирование.

Я и с тем и с другим работаю, но c SciLab больше. Присоединяйтесь.


А связать с мт-шечкой SciLab можно потом будет? допустим, обученную сетку подключить
Причина обращения: