Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 988
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
Машинное обучение строится на признаках(паттерны/фичи), которые будут выделять событие. Соответственно, Вам надо указать на что надо смотреть, а алгоритм МО попробует найти в показанном какие либо закономерности и выработать правила поведения.
И как эти признаки и правила формализовать? Применительно к паттерну голова/плечи. Или может быть есть какой-то другой пример? Грааль не прошу, интересна сама методика формализации.
И соответственно, чем больше наблюдений, тем более точными будут правила на более длительном периоде истории.
А как же обучающая выборка? Считал что как раз она и заменяет собой формальные правила, которые не всегда просто описать аналитически.
И как эти признаки и правила формализовать? Применительно к паттерну голова/плечи. Или может быть есть какой-то другой пример? Грааль не прошу, интересна сама методика формализации.
Это творческий процесс - решения могут быть разные. Наверное самым простым будет дать сети информацию по ZZ в виде его структуры - отношение отрезков друг к другу.
А как же обучающая выборка? Считал что как раз она и заменяет собой формальные правила, которые не всегда просто описать аналитически.
Если речь про НС, то там поиск функций описывающих правила, если про дерево решений или леса, то там более формальные правила получаются, но там и там, конечно, они получаются на периоде обучения, поэтому я и сказал, что чем больше наблюдений, тем лучше, на мой взгляд.
Вопросы от новичка. Подскажите пожалуйста по методике применения машинного обучения. К примеру, трейдер нашел некую закономерность на рынке. Допустим, это паттерн ГП (голва-плечи). Варианты:
При этом, что именно "поймет" обученная модель и каковы будут ее показатели будет зависеть от качества и количества данных, типа модели и исходных параметров обучения, МО будет анализировать ту глубину истории, которую вы ему зададите.
Для построения собственной модели вы можете использовать множество доступных библиотек, примеры из статей и т.д., а если хотите простой тест, что бы оценить, стоит ли этим заниматься, могу помочь конкретно по вашему примеру.
Для этого вам потребуется нанести на график свои сигналы и сохранить это как шаблон в своем МТ4 терминале, а так-же указать количество бар по которому вы идентифицируете свой паттерн, по этим данным я смогу обучить и сгенерить для вас тестовую, нейросетевую модель или модель на базе случайных лесов.
разработчики машинлернеры ёпта
хм, имхо самое толковое высказывание за все страницы топика, что сумел изучить! ))))
понятное дело, что 1000 стр. не реально прочитать, но хотелось бы все таки научиться машинному обучению
в связи с тем, что в этом периоде своего изучения рынков. я решил "снять розовые очки" и попытаться все таки найти мат.аппарат, который хоть где то работает....
вот набросал индикатор ind_Weierstrass.mql4 - он строит ф-цию Вейерштрасса - можно визуально подобрать необходимые параметры графика, индикатор нормализует полученные значение, результат нормализации в журнал эксперта вывел
вот скрипт script_WeierstrassHST - создает файл истории с именем символа в настройках (по умолчанию NZDUSD), период графика TimeFrame, кол-во исторических баров History, кол-во знаков символа Digit, тиковые обьемы volume = 5
в принципе этого достаточно для создания исторических данных
затем стандартным периодконвертером PeriodConverter из поставки МТ конвертим все ТФ (5,15,30,60,240,1440,10080,43200)
вот в принципе и готовы исторические данные - с настройками по умолчанию, дневные и выше ТФ - не получились :( - не захотел параметры input double Weierstrass_A = 0.33;input double Weierstrass_B = 1.5;input int Weierstrass_N = 10; подбирать
отключаем интернет в терминале (разлогинимся) и можно работать как с обычным графиком
так вот, насколько я предполагаю, то на функции Вейерштрасса результат машинного обучения должен быть >90? (имеется ввиду форвард тестирование)
кто может показать такой мат.аппарат? - интересует конкретный пример
за ранее благодарен!
так вот, насколько я предполагаю, то на функции Вейерштрасса результат машинного обучения должен быть >90? (имеется ввиду форвард тестирование)
кто может показать такой мат.аппарат? - интересует конкретный пример
за ранее благодарен!
да, циклы там легко можно предсказать даже на глаз, но к рынку это никакого отношения не имеет т.к. на нем они непериодические
если что-то предсказывается на глаз то и МО справится. Рынак, о общем случае, не предсказывается на глаз
как сравнивать циклы с ф-ии В-М и рынком кроме как через корреляцию я не знаю, а через корр. фигня
да, циклы там легко можно предсказать даже на глаз, но к рынку это никакого отношения не имеет т.к. на нем они непериодические
если что-то предсказывается на глаз то и МО справится. Рынак, о общем случае, не предсказывается на глаз
как сравнивать циклы с ф-ии В-М и рынком кроме как через корреляцию я не знаю, а через корр. фигня
Через корреляцию можно наверное. Но, нужно указывать количество баров, а циклы часто будут с разным количеством баров, поэтому не всегда будет полностью охватываться пример из прошлого.
Как это обойти пока не придумал. Ведь в корреляции должны быть одинаковые размеры массивов...?
хм, имхо самое толковое высказывание за все страницы топика, что сумел изучить! ))))
1.Зачем создавать HST файл, можно же данные индикатора в файл записать и подать в сеть? Или это для чего-то другого делается.
2.Функция Вейерштрасса, если не трудно можно описать суть того чего делает функция "для чайников"(в нете читал, ничего понять не могу, так как там научным языком описание).
С пониманием кода вопросов не возникает, вроде все понятно.
1.Зачем создавать HST файл, можно же данные индикатора в файл записать и подать в сеть? Или это для чего-то другого делается.
2.Функция Вейерштрасса, если не трудно можно описать суть того чего делает функция "для чайников"(в нете читал, ничего понять не могу, так как там научным языком описание).
С пониманием кода вопросов не возникает, вроде все понятно.
1.я специально сдела hst чтобы если у кого уже настроенно в МТ, то сразу дал бы результат
2. вики в помощь, ф-ция периодическая - пока не суть, важен мат.аппаратт который может работать корректно
да, циклы там легко можно предсказать даже на глаз, но к рынку это никакого отношения не имеет т.к. на нем они непериодические
если что-то предсказывается на глаз то и МО справится. Рынак, о общем случае, не предсказывается на глаз
как сравнивать циклы с ф-ии В-М и рынком кроме как через корреляцию я не знаю, а через корр. фигня
я сейчас от обратного хочу идти - есть не случайные данные, значит матюаппарат должен дать отличный прогноз, затем можно уже усложнять
т.е. я предлагаю не матаппарат натягивать на данные, а данные подавать те которые матаппарат должен обработать со 100% гарантией
Через корреляцию можно наверное. Но, нужно указывать количество баров, а циклы часто будут с разным количеством баров, поэтому не всегда будет полностью охватываться пример из прошлого.
Как это обойти пока не придумал. Ведь в корреляции должны быть одинаковые размеры массивов...?
да, ну можно какими-то промежуточными значениями заполнять
единственное св-во фракталов использую это зекальная симметрия, на графиках иногда красивые паттерны с неплохими входами получаются. Но руками, не автоматизировано никак
типа вот такого из последнего
еще мультифракталы иногда работают - формации повторяются одна за другой но с разными периодами, точно так же как в ф-ии В-М