Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1321
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
Это про пункты кроме второго или про мой стейт с реала за сегодня?
Малаца! Када сигнал будет?? Переходи в ветку ТиП и веди ее, а? А то мне осточертело, да и результатов пока нетути :(((
меня бесят безмозглые в теме, в которой их быть не должно, больше ничего
в смысле?
ты о тех кто своим умом не рулит, а обращается за помощью к нейронкам чтоли?
ппц, я в ауте
никакому супер компу (или НС) никогда не передумать человека, 100%Малаца! Када сигнал будет?? Переходи в ветку ТиП и веди ее, а? А то мне осточертело, да и результатов пока нетути :(((
Не вижу смысла в сигнале.
Теперь выводы.
1. Распределение приращений котира относительно баланса спроса и предложения конечно и зеркально относительно линии баланса..
2. Максимальное приращение не меняется с самого начала Форекс (от 40 до 120 пунктов, в зависимости от пары)
3. Цена имеет память, но память со временем исчезает.
Это про пункты кроме второго или про мой стейт с реала за сегодня?
Ринат, это НС? Если да, выставляешь ли стоплосы?
Ринат, это НС? Если да, выставляешь ли стоплосы?
нет, не НС
стопов и тейков нет.
Я просто ответил на вызов, брошенный в сторону всех якобы глупых
Не далее, как вчера, разговор заходил о прогнозировании синусоид, и вспомнил свою старую тему:
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
А умеют ли ваши ТС (леса и нейросети и пр.) прогнозировать?
Yuriy Asaulenko, 2018.05.22 16:39
Значительная часть темы Машинное обучение... посвящена прогнозированию-предсказанию. Предлагаю простой тест для проверки дееспособности ваших лесов и нейросетей в части прогнозирования.
Итак, требуется прогнозировать на несколько отсчетов (насколько сможете) вперед простую аналитическую функцию на бесконечном интервале.
Y(t)=(1+0.5sin(t))sin(6t) (1)
Задача не придумана. Это демо-экземпл одного из пакетов нейросети типа МЛП. Эту задачу успешно решает несложная НС.
В этом-же пакете есть и посложнее экземплы, типа выделения нейросетью речи из шумов, и тоже обычный не оч. сложный МЛП. При этом, сами зашумляете, сами обучаете, и сами-же выделяете чистую речь. Вообще, впечатляет.
Справятся ваши леса и НС с такой задачей (1)? Если нет, то о каком прогнозировании рынка может идти речь?
Максим, вы на эту тему еще наезжали. я злопамятный и все записываю.)
Надо сказать, наезжали напрасно, но тема заглохла, и до дела так и не дошла. Возможно, из за не оч. четкой формулировки.
Собственно, никакой задачи решать не надо. Берем некую функцию, типа той, что в теме, или, даже лучше посложнее. Создаем искусственный инструмент с этой функцией, и прогоняем ее в тестере на уже рабочей стратегии. По идее, на рабочей ТС прибыль должна зашкаливать. Да, забыл, функцию предварительно нормируем так, чтобы она примерно соответствовала инструменту, на который настроена ТС. Можно потом и шуму добавить, и посмотреть что получится.
Я прогнозированием не занимаюсь, готовой такой ТС у меня нет,так что проверить в обозримом будущем никак не могу. Но в отдаленном, планирую.
Теперь о том, зачем все это нужно.
Допустим, надо обучить НС (или др. МО) прогнозированию. Обычно начальные веса НС инициализируются случайным образом, и попадет-ли при обучнении НС в мин-максы, эт оч. большой вопрос.
Делаем следующее.
1. Генерим неслучайную функцию близкую к рыночному ВР, и проводим на ней обучение случайно инициализированной НС. Проверяем и все такое. Теперь у нас НС близка по настройкам к тому, что было нужно, но реал задачу решить пока не в состоянии.
2. Проводим обучение НС (см.п.1) на реальном ВР. При этом у нас уже есть какие-то гарантии, что предварительные настройки НС уже находятся где-то в окрестностях областей мин-максов, и при дообучении попадут куда надо, а не в какой нибудь случайный мин-макс.
Аналогия со школьником, которого вначале учат решать простые задачи по теме, и потом эти задачи усложняют. Обучение а-ля школьник более эффективно, чем попытки заставлять сходу решать сложные задачи.
Вообще, метод, не открытие, где-то в литературе он встречался, но книг много, а я один - не помню. Во всяком случае, задумался над реализацией. Ну, а самый первый эксперимент с попыткой готовой ТС прогнозировать аналитическую функцию, в общем, нужен, как постановочный.
нет, не НС
стопов и тейков нет.
Я просто ответил на вызов, брошенный в сторону всех якобы глупых
Ок. А то хотел поговорить о якобы "правильном" стиле торговли, речь идет о стопах :).
Ок. А то хотел поговорить о якобы "правильном" стиле торговли, речь идет о стопах :).
Это весьма философская тема
Стоп - это от ручной
Смена сигнала - это по рынку
Ребят, тема про МО, а не про стили торговли и стопы. При чем здесь они?
Так я и хотел обсудить это в рамках НС, но как оказалось пока не с кем.
Не далее, как вчера, разговор заходил о прогнозировании синусоид, и вспомнил свою старую тему:
Максим, вы на эту тему еще наезжали. я злопамятный и все записываю.)
Надо сказать, наезжали напрасно, но тема заглохла, и до дела так и не дошла. Возможно, из за не оч. четкой формулировки.
Собственно, никакой задачи решать не надо. Берем некую функцию, типа той, что в теме, или, даже лучше посложнее. Создаем искусственный инструмент с этой функцией, и прогоняем ее в тестере на уже рабочей стратегии. По идее, на рабочей ТС прибыль должна зашкаливать. Да, забыл, функцию предварительно нормируем так, чтобы она примерно соответствовала инструменту, на который настроена ТС. Можно потом и шуму добавить, и посмотреть что получится.
Я прогнозированием не занимаюсь, готовой такой ТС у меня нет,так что проверить в обозримом будущем никак не могу. Но в отдаленном, планирую.
Теперь о том, зачем все это нужно.
Допустим, надо обучить НС (или др. МО) прогнозированию. Обычно начальные веса НС инициализируются случайным образом, и попадет-ли при обучнении НС в мин-максы, эт оч. большой вопрос.
Делаем следующее.
1. Генерим неслучайную функцию близкую к рыночному ВР, и проводим на ней обучение случайно инициализированной НС. Проверяем и все такое. Теперь у нас НС близка по настройкам к тому, что было нужно, но реал задачу решить пока не в состоянии.
2. Проводим обучение НС (см.п.1) на реальном ВР. При этом у нас уже есть какие-то гарантии, что предварительные настройки НС уже находятся где-то в окрестностях областей мин-максов, и при дообучении попадут куда надо, а не в какой нибудь случайный мин-макс.
Аналогия со школьником, которого вначале учат решать простые задачи по теме, и потом эти задачи усложняют. Обучение а-ля школьник более эффективно, чем попытки заставлять сходу решать сложные задачи.
Вообще, метод, не открытие, где-то в литературе он встречался, но книг много, а я один - не помню. Во всяком случае, задумался над реализацией. Ну, а самый первый эксперимент с попыткой готовой ТС прогнозировать аналитическую функцию, в общем, нужен, как постановочный.
если бы этот не флудил, 2 стр. назад вы бы увидели пример с ф-ей
мысль про инициализацию весов и проч. не понял, тогда нужна дообучающаяся сетка, и какой смысл обучать на том, что вообще не соответствует тому что надо предсказать
догадываюсь, вы пытаетесь изобразить азы обучения с подкреплением