Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1136
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
т.е. хочешь сказать, что более толкового чем Воронцов в сети нет по МО на русском?
Воронцова на потом оставил, уже сделал себе в ютуб подпорку, пока в теории ударился, много мелочей которых не пишут ни в статьях ни на форумах
да все об одном и том же, в целом
я уже хз че изучать, почти все знаю ))мне было интересно сделать ИИ, который сам обучается торговать, имея только цены, без учителя и экспертной инфы. То что сделал скинул в кодобазу, позже еще поулучшаю
остальное это уже не ИИ а просто так погремухи
например, не решен вопрос наилучшего выбора выходов (автоматического естэссно, без вмешательства)
мне было интересно сделать ИИ, который сам обучается торговать, имея только цены, без учителя и экспертной инфы
Это СИИ(сильный искусственный интеллект), который создал матрицу и стравил русских с американцами.
Посмотрите это https://cloud.mail.ru/public/HRZX/uS3xg38cg говорят что СИИ, но криво сделанный.
Есть простой вариант от бандеровца Андрея Кучеменко:
void AI()
{
std::map<std::string, std::string> memory; // Словарь
while (true) // цикл
{
cout << "enter question" << endl; // попросить ввести вопрос
string question;
cin >> question; // ввести вопрос с клавиатуры в переменную question
string answer = memory[question]; // запросить вопрос в словаре
// если в словаре есть такой ответ(не пустой) то вывести ответ на консоль
if (answer != "") cout << question << " this is " << answer << endl;
else // если нет в словаре ответа попросить ввести ответ
{
cout << "enter answer" << endl;
std::cin >> answer;
memory[question] = answer; // записать пару вопрос-ответ в словарь
}
}
}
Занимался тут отбором листьев с деревьев, и обнаружил, что на тестовом периоде (M1) болтаюсь около нуля, и вот думаю хрень - почти год убил на все это МО, и тут случайно протестировал советник с другим ТФ (M5), и тот неожиданно показал нормальный результат, стал пробовать разные ТФ и нашел ещё один, где результат хороший (M2), при чем как на периоде обучения, так и на тестовом периоде. Период обучения минутки с 2015 по 2017 год включительно, тесты на 2018 году.
Это случайность, или проявление фрактальности?
Период обучения - только М1.
мне было интересно сделать ИИ, который сам обучается торговать, имея только цены, без учителя и экспертной инфы. То что сделал скинул в кодобазу, позже еще поулучшаю
остальное это уже не ИИ а просто так погремухи
например, не решен вопрос наилучшего выбора выходов (автоматического естэссно, без вмешательства)
Насколько я понял, там агент рэндомно сигналит для открытия ордеров в тестере, а вконце, на собранных сэмплах из выбранных через полиномы фичей строится лес.
Думаю, что входа можно размечать по перепаду цен и без ордеров, ИМХО конечно, а вот для поиска выходов, с максимальной прибылью, как раз м.б...
Насколько я понял, там агент рэндомно сигналит для открытия ордеров в тестере, а вконце, на собранных сэмплах из выбранных через полиномы фичей строится лес.
Думаю, что входа можно размечать по перепаду цен и без ордеров, ИМХО конечно, а вот для поиска выходов, с максимальной прибылью, как раз м.б...
1-е да, причем полиномы можно менять, втыкать какие угодно, как и сам лес на что-нибудь другое
2-е не совсем уловил
1-е да, причем полиномы можно менять, втыкать какие угодно, как и сам лес на что-нибудь другое
2-е не совсем уловил
2-е о том, зачем случайной стрельбой ордерами искать входы, ведь они почти однозначно определяются, как вершины и впадины существующего ВР, а выходы менее однозначны, вот их можно и искать.
под выходами имеются в виду метки (любые), как на покупку так и на продажу. Какие-то особые алгоритмы выхода из позиций не рассматриваю, т.к. сигнал на продажу является естественным сигналом на закрытие ордера на покупку (хотя это может быть и не правильно, не думал над этим)
так вот, это интересная задача - каким образом сэмплить метки случайно, из какого-либо распределения, или же перебором распределений, что бы получать набор уникальных стратегий и выбирать лучшую затем
другими словами, как менять реворд ф-ю эффективным образом
под выходами имеются в виду метки (любые), как на покупку так и на продажу. Какие-то особые алгоритмы выхода из позиций не рассматриваю, т.к. сигнал на продажу является естественным сигналом на закрытие ордера на покупку (хотя это может быть и не правильно, не думал над этим)
так вот, это интересная задача - каким образом сэмплить метки случайно, из какого-либо распределения, или же перебором распределений, что бы получать набор уникальных стратегий и выбирать лучшую затем
другими словами, как менять реворд ф-ю эффективным образом
вход=выход, неттинг МТ5 рулит, не знаю, я думаю проще т.к. заметил, что тупо, или не хватает точности, или сигналов, поэтому собираюсь делать мультивалютные, мультитаймфреймовые концентраторы, с раздельным учетом одеров и позиций, по типу Лиги ТС в соседней ветке.
P.S. конечно смысл в моей затее с пакетным обучением может пропасть в процессе разработки, если за это время появится настоящая реалтайм RL адаптивная система:)
Смущает ваша статистика слегка, прибыль 7175 просадка 2386 а Шарп ратио 0.1