Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1600

 
Boris:

я лично, как тебе хорошо известно, уже потерял приличную сумму

:))) Ты меня с кем-то путаешь, дружище. Я тебя первый раз тут вижу.

Не печалься, деньги - дело наживное. Но, для этого надо узреть Истину. Так сказано в Книге Мудрецов.

Ладно, полетел я дальше, ведь я всего лишь Его Тень...

 
Alexander_K2:

:))) Ты меня с кем-то путаешь, дружище. Я тебя первый раз тут вижу.

Не печалься, деньги - дело наживное. Но, для этого надо узреть Истину. Так сказано в Книге Мудрецов.

Ладно, полетел я дальше, ведь я всего лишь Его Тень...

тут-то да... но жаль, если путаю... было бы интересно снова пообщаться с тем, с кем спутал )))
 
Alexander_K2:

Не надо сильно усложнять... Задача и без того сложна.

Если ты умеешь зарабатывать на ГСЧ, то надо извлечь из тикового потока нужный для работы, вот и все.

Финальной стадией просеивания (либо другой подобной операции) является получение бесконечно делимого распределения вероятностей приращений.

...и договориться с брокером чтобы он также просеивал котировки когда войдём в рынок) Не удержался извините)

 
Alexander_K2:

:))) Приятель, люди над этим годами работают и берегут эти технологии.

Макс Дмитриевский чуть более, чем все остальные, об этом знает. Но, пока, судя по всему, результаты не очень... Причина банальна - он видит, что все дело в собственном времени рынка, но (и в этом нет его вины) продолжает мыслить категориями нашего земного времени - час, минута, секунда... А на рынке это не так - там своя структура времени, которую трудно описать в обычных терминах.

Пока времени не было

условно, понял как работать с кластеризацией волатильности и строить простые модельки на этом. Это оч. просто, но не всегда эффективно.

Очевидно, что нужно более кач-венное просеивание и только там лежит грааль и нигде иначе
 
Для чтения на досуге:
 
Alexander_K2:
Для чтения на досуге:

это классика, все могем

 
Maxim Dmitrievsky:

это классика, все могем

:))) Это для всех страждущих. Чтобы было понимание, что на "сырых" данных ничего нетути и никакой мат.аппарат с обычными OPEN/CLOSE или тиками не справится. Что этапы предобработки, прореживания данных обязательны для любой ТС. 

А уж как именно подготовить рыночные котировки для анализа - тут каждый волен проявить фантазию. Временную :)))

 

Готовим полноценное машинное обучение с поддержкой Питона прямо в Метатрейдере: https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page29#comment_14728528

Для нас это очень важный приоритет в развитии алготрейдинга в МТ5.

Посмотрите, пожалуйста.

MetaTrader 5 Python User Group - как использовать Python в Метатрейдере
MetaTrader 5 Python User Group - как использовать Python в Метатрейдере
  • 2019.12.20
  • www.mql5.com
Мы готовим модуль MetaTrader 5 для Python, аналогичную R...
 
Alexander_K2:

:))) Это для всех страждущих. Чтобы было понимание, что на "сырых" данных ничего нетути и никакой мат.аппарат с обычными OPEN/CLOSE или тиками не справится. Что этапы предобработки, прореживания данных обязательны для любой ТС. 

А уж как именно подготовить рыночные котировки для анализа - тут каждый волен проявить фантазию. Временную :)))


чисто теоретически совершенно понятно, что надо сделать

но пока абсолютно не понятно, как это реализовать на практике

 
Renat Fatkhullin:

Готовим полноценное машинное обучение с поддержкой Питона прямо в Метатрейдере: https://www.mql5.com/ru/forum/306688/page29#comment_14728528

Для нас это очень важный приоритет в развитии алготрейдинга в МТ5.

Посмотрите, пожалуйста.

   Используйте библиотеки Keras и Tensorflow 2.
Причина обращения: