Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1515
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
Хочется научить нейронку его видеть(точнее ту часть,которая сетап 1) для решения двух задач:
1)Вытащить из нее то,что она увидела,понять "за что она зацепилась" в сетапе и через это лучше понять,что же вижу я и какие именно характеристики графика важны.
2)Переложить на нее торговлю или (вариант минимум) повесить колокольчик.
Вопрос к профи,подскажите,правильная ли постановка задачи и куда двигаться,чтобы ее решить?
Картинка-просто картинка,чтобы было понятно,что я называю сетапом.
1)Вытащить из нее то,что она увидела,понять "за что она зацепилась" в сетапе и через это лучше понять,что же вижу я и какие именно характеристики графика важны.
Скорее всего в результате потраченного года вы убедитесь что после паттерна 1, паттерн 2 случается примерно в 50% случаев, в остальных 50% будет ровно наоборот (двойная вершина с последующим спадом, да и еще куча разных вариантов). Об этом говорит отсутствие успешных сигналов у завсегдатаев этой ветки.
Человек видит больше чем те 6 баров паттерна 1. Если у вас получается - то лучше торгуйте вручную, чем тратить год.
Хочется научить нейронку его видеть(точнее ту часть,которая сетап 1) для решения двух задач:
1)Вытащить из нее то,что она увидела,понять "за что она зацепилась" в сетапе и через это лучше понять,что же вижу я и какие именно характеристики графика важны.
2)Переложить на нее торговлю или (вариант минимум) повесить колокольчик.
Вопрос к профи,подскажите,правильная ли постановка задачи и куда двигаться,чтобы ее решить?
Картинка-просто картинка,чтобы было понятно,что я называю сетапом.
Один из самых простых вариантов - сделать обучающую выборку из восьми входных бар имеющих соотношение в цвете(направлении) 2:1:2:1:2 и одного выходного(целевого) на предсказание которого и можно сделать обучение.
Такой подход, конечно снизит эффективность паттерна, зато вероятность его соблюдения и распознавания будет выше, а это важно для начала, что бы понять есть ли в там рыба.
Если такой вариант подходит, могу сделать, на нейросетях будет мутновато, а на решающих деревьях должно быть нормально - с читабельной логикой.
прикольно. шумновато правда..
да, там же можно менять настройки. Пока лень
скорее всего, будет бред по итогу, как и любое предсказание вр
Хочется научить нейронку его видеть(точнее ту часть,которая сетап 1) для решения двух задач:
P.S. Я спокойно отношусь к тому,что надо будет потратить год-другой на решение и еще спокойней к коллаборации с профи.
Нейронка(MLP) и прочие классификаторы(random forest, SVM, kNN etc.) нужны чтобы автоматически искать такие и намного более нетривиальные паттерны, для Вашей задачи подойдет простая свёртка(скользящее скалярное произведение), это программируется с нуля за час, а с готовым инструментарием за минуты, год не нужен.
Но могу заранее Вас разочаровать что вероятность успеха близка к нулю, так как все такие простые структуры находят без проблем автоматы, а если Вам удавалось торговать руками в плюс, значит Вы кроме самого паттерна опирались на ряд вспомогательных условий, которые наверно для Вас "очевидны", но тем не менее существенно влияют на результат. Помните сказку про "суп из топора"? Так и с многими свечными формациями у ручных трейдеров, вроде простой паттерн, но перед этим трейдер посмотрит все новости, все рынки, послушает сплетни и торганёт и ли нет свой простой паттерн)))
что, никто в hmm не разбирался по настоящему, только на уровне тупого копирования либ? на mql переписать слабо? только маркет сякими нейросетевыми какахами закидали
а это основа основ между прочим. опять придется статью писать
Вы наверное кроме этой ветки и своих статей статьи других авторов не читаете? Откуда такие обобщающие выводы?
Скрытые марковские модели в чистом виде к нашему случаю неприменимы. В наших таймсериях изменение состояние не происходит на каждом временном шаге. Состояние продолжается несколько (много/мало) тактов и с каждым шагом вероятность изменения состояния изменяется. Такие марковские модели называют Semi-Markov mоdel. В одой из своих статей я применял такие модели для сглаживания предсказанных состояний целевой. Т.е. отсеивались маловероятные последовательности с помощью hsmm. Тут некоторые "академики" при упоминание о том с помощью HSMM можно сгладить номинальный ряд были шокированы. Бывает.
В помощь для написания Вами статьи по этой теме и перевода математики на МКЛ прикладываю литературу. Ее я проработал основательно. Скачать с Dropbox по ссылке (~46MB). Пакеты в R : mhsmm, SemiMarkov, markovchain, HiddenMarkov, hmm.discnp, HMMmlselect это на вскидку только те которые я проверял.
Удачи Вам в этом безнадежном деле (имею ввиду перевод на МКЛ).
Вы наверное кроме этой ветки и своих статей статьи других авторов не читаете? Откуда такие обобщающие выводы?
Скрытые марковские модели в чистом виде к нашему случаю неприменимы. В наших таймсериях изменение состояние не происходит на каждом временном шаге. Состояние продолжается несколько (много/мало) тактов и с каждым шагом вероятность изменения состояния изменяется. Такие марковские модели называют Semi-Markov mоdel. В одой из своих статей я применял такие модели для сглаживания предсказанных состояний целевой. Т.е. отсеивались маловероятные последовательности с помощью hsmm. Тут некоторые "академики" при упоминание о том с помощью HSMM можно сгладить номинальный ряд были шокированы. Бывает.
В помощь для написания Вами статьи по этой теме и перевода математики на МКЛ прикладываю литературу. Ее я проработал основательно. Скачать с Dropbox по ссылке (~46MB). Пакеты в R : mhsmm, SemiMarkov, markovchain, HiddenMarkov, hmm.discnp, HMMmlselect это на вскидку только те которые я проверял.
Удачи Вам в этом безнадежном деле (имею ввиду перевод на МКЛ).
спасибо, я уже переписал всё, но для дискретных задач
для непрерывных пока не понял как
был предложен вариант фильтрации а не сглаживания ВР Митрамайлсом, он подсунул свой датасет и спросил почему у него ничего не работает в ск. окне? А я спросил: а разобраться в математике hmm слабо, а не просто юзать пакеты, что бы было понимание почему не работает? вот и все что я спросил
спасибо, я уже переписал всё, но для дискретных задач
для непрерывных пока не понял как
был предложен вариант фильтрации а не сглаживания ВР Митрамайлсом, он подсунул свой датасет и спросил почему у него ничего не работает в ск. окне? А я спросил: а разобраться в математике hmm слабо, а не просто юзать пакеты, что бы было понимание почему не работает? вот и все что я спросил
Значит не видел предыдущие посты. Принял на свой счет.
А литературу посмотрите, много полезного. Есть на русском.
Еще раз удачи
Добрый день.
Есть паттерн, который я вижу глазами,но не могу закодить в силу его сложности и не совсем четкого понимания,что именно я вижу.Ядро то понято и формализовано,но есть детали,которые улавливаются "боковым зрением",учитываются,но в сознание не передаются. Паттерн много лет успешно торгуется руками.
Хочется научить нейронку его видеть(точнее ту часть,которая сетап 1) для решения двух задач:
1)Вытащить из нее то,что она увидела,понять "за что она зацепилась" в сетапе и через это лучше понять,что же вижу я и какие именно характеристики графика важны.
2)Переложить на нее торговлю или (вариант минимум) повесить колокольчик.
Вопрос к профи,подскажите,правильная ли постановка задачи и куда двигаться,чтобы ее решить?
P.S. Я спокойно отношусь к тому,что надо будет потратить год-другой на решение и еще спокойней к коллаборации с профи.
Сейчас визуально проанализировал график за 5 лет, ТФ D1
Ни одного такого паттерна не увидел.
Приведите пожалуйста пример с реального чарта