Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 900
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
ничесе, грааль то готов уже? с ИИ ))
ну фсё... вы уже олигархи ))
канеш, Максимко всегда достигает цели
канеш, Максимко всегда достигает цели
)))
фсё... бросаем все свои роботы, встаем на очередь за чудо-интеллектуальным роботом.
)))
фсё... бросаем все свои роботы, встаем на очередь за чудо-интеллектуальным роботом.
я уже на полпути в швейцарский бункер с военизированной охраной, вслед за Александром с его пыльными набитыми под завязку купюрами мешками, не поминайте лихом!
Александр_К2 из другой ветки
В идеале бы с питоном mt5 связать, что бы можно было и визуализировать и сразу же рповерять.. сейчас рассматриваю возможность напрямую через winapi вызывать python shell и из бота слать команды в питон, хз можно ли так. R и dll не перевариваю да и не умею и не хочу с ними работать, хотя и питон не обязателен (глядя на статьи и работы старожил) все меньше желания лезть в дебри - 500000 пакетов а выхлоп такой же как от бота на 2-х МАшках
Связать с подобным монстром было бы многим полезно, но не многим под силу.
А что касается МАшек, то как раз засыпая подумал, а что если взять 10 машек с шагом 16 и сделать предиктор - для каждой - цена открылась выше/ниже МА и ещё один - номер МА при нумерации всех МА с верху чарта до низу, вот будет такая модель описывать рынок?
Провел небольшой эксперимент с дропаутом целых моделей (всего дано 10 моделей). Форвард с 2018.04.01
Без дропаута:
Далее цифрами помечено сколько случайных моделей оставил, остальные дропнул:
Ну какое-то такое получается. Наверное, не сильно показательно, т.к. модель и без дропов получилась неплохой. И модели слишком похожи друг на друга, что плохо, надо пересматривать алгоритм обучения (game theory в помощь). Но все же некоторая гибкость в выборе появилась.
Выглядит хорошо! На единичке (1 модель ) и остановитесь.
Связать с подобным монстром было бы многим полезно, но не многим под силу.
А что касается МАшек, то как раз засыпая подумал, а что если взять 10 машек с шагом 16 и сделать предиктор - для каждой - цена открылась выше/ниже МА и ещё один - номер МА при нумерации всех МА с верху чарта до низу, вот будет такая модель описывать рынок?
так нельзя ставить вопрос. Эксперименты, эксперименты... потому что в теории ничто не очевидно. Я за полгода перепробовал под сотню разных вариантов ТС, страшно подумать
История ветки хранит много инфы как делать НЕ НАДО, (и иногда как надо) довольно полезно.
Связать с подобным монстром было бы многим полезно, но не многим под силу.
А что касается МАшек, то как раз засыпая подумал, а что если взять 10 машек с шагом 16 и сделать предиктор - для каждой - цена открылась выше/ниже МА и ещё один - номер МА при нумерации всех МА с верху чарта до низу, вот будет такая модель описывать рынок?
Тут лет 10 назад статья была с таким экспериментом с МА от 2 до 100.
И помоему это называется веер, если не ошибаюсь...
Вроде решаются все проблемы связи mql4 с разными языками. Для Rдаже код имеется. Вот схема.
Все описание в трех частях:
https://blog.darwinex.com/zeromq-interface-python-r-metatrader4/
https://blog.darwinex.com/zeromq-trade-execution-metatrader-zmq2/
https://blog.darwinex.com/zeromq-transaction-reporting-metatrader-zmq3/
Утверждается:
Why ZeroMQ?
1. Enables programmers to connect any code to any other code, in a number of ways.
2. Eliminates a MetaTrader user’s dependency on just MetaTrader-supported technology (features, indicators, language constructs, libraries, etc.)
3. Traders can develop indicators and strategies in C/C#/C++, Python, R and Java (to name a few), and deploy to market via MetaTrader 4.
4. Leverage machine learning toolkits in Python and R for complex data analysis and strategy development, while interfacing with MetaTrader 4 for trade execution and management.
5. ZeroMQ can be used as a high-performance transport layer in sophisticated, distributed trading systems otherwise difficult to implement in MQL.
6. Different strategy components can be built in different languages if required, and seamlessly talk to each other over TCP, in-process, inter-process or multicast protocols.
7. Multiple communication patterns and disconnected operation.
А вот код
А вот код на r