文章 "带有预测性的三角套利"

 

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本文简化了三角套利的过程,向您展示如何利用预测和专业软件更明智地进行货币交易,即使您是新手也能轻松入门。准备好凭借专业知识进行交易了吗?

套利非常有趣,它在体育博彩中是被禁止的。想象一下,你预测皇家马德里赢得2024年冠军的赔率为1.25,而多特蒙德的赔率为3.60,这意味着皇家马德里有100/1.25=80%的胜率,而多特蒙德有27.7%的胜率。如果你把这两个胜率加起来,会得到107.7%,这是因为博彩公司想要赚钱,那超过100%的部分就是他们的佣金。但是,假设你找到了第二家博彩公司,他们给多特蒙德的胜率设定为19%,对应的赔率为5.26。那么你可以在第一家博彩公司下注皇家马德里,在第二家博彩公司下注多特蒙德,如果你对每支球队下注的金额恰当,你就能在这场比赛中赢得金钱,因为两家博彩公司的胜率加起来小于100%。以上举一个简单的例子,用来解释说明为什么套利在体育博彩中被禁止,以及什么是套利。

想象一下,你是一个“合法”的人,你不想因为套利而导致你的体育账户被封。你知道,即使你下注了皇家马德里,如果你等到比赛的第70分钟,根据比赛是平局还是皇家马德里进球,你仍然可以进行“合法”的套利,从而获得多特蒙德的赔率并确保双赢……这听起来有点风险,但这就是我们可以利用深度学习的地方。我们知道皇家马德里会进球,所以你有98%的概率能获得那些赔率(这是通过预测值与实际值之间的协同整合得到的)。这就是深度学习与套利结合的新颖之处。

作者:Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
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作者:Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera哈维尔-圣地亚哥-加斯顿-德-伊里亚特-卡夫雷拉

感谢哈维尔的文章。非常有教育意义。
 
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作者:Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera哈维尔-圣地亚哥-加斯顿-德-伊里亚特-卡夫雷拉

谢谢,这很有启发性。

 
Isaac Amo #:
感谢哈维尔的文章。非常有教育意义。

不客气!谢谢

 
Clemence Benjamin #:

谢谢,这很有启发性。

谢谢!

 

谢谢!
我想问您一个问题:您知道如何销售包含 ONNX 模型的 EA 吗?

我在考虑使用 OnnxCreateFromBuffer,其中包含一个代表 ONNX 模型的字节数组,但我不确定这是否是最佳解决方案。

谢谢!

 
Emanuele Mastronardi #:

谢谢!
我想问你一个问题:你知道如何销售包含 ONNX 模型的 EA 吗?

我在考虑使用 OnnxCreateFromBuffer,其中包含一个代表 ONNX 模型的字节数组,但我不确定这是否是最佳解决方案。

谢谢!

是的,我已经试过一段时间了......但不知道为什么有些 EA 获得了大量卖出,而有些却没有。

带有模型的 EA 的问题在于,你必须不断更新它,所以你不能卖机器人,你必须卖订阅。

另一个问题是,你必须为每个时间段和每个符号建立一个模型。

希望这能解答一些问题。

ONNX 模型用于传输到其他语言。您也可以使用 mql5 创建 NN。

是的,我也想出售机器人。

 
Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera #:

是的,我试过一段时间......但不知道为什么有些 EA 卖得多,有些卖得少。

带有模型的 EA 的问题在于,你必须不断更新它,所以你不能卖机器人,你必须卖订阅。

另一个问题是,你必须为每个时间段和每个符号建立一个模型。

希望以上能解答一些问题。

ONNX 模型用于转换成其他语言。您也可以使用 mql5 创建 NN。

没错,我也想出售机器人。

你好!感谢您的回复。
我最终成功导入了 onnx 模型,在 python 中将其转换为字节,并直接将其作为 uchar 数组包含在 mql5 中。
是的,在 ea 中包含 onnx 模型当然需要额外的注意和限制,尽管它非常方便。
正如您所说,它受限于训练期间使用的时间框架和符号,如果在 mql5 中直接包含神经网络库,就可以避免这一点。
我们使用 lstm 作为神经网络的一种,我在 mql5 上找到了一个免费库。
显然,在 python 中训练网络有很多优势,但我将尝试使用该库使网络 "适合 "任何时间框架和任何符号。
另一个优势是,您可以设置每隔几个时间框架自动重新训练。
如果您能考虑到这一点并撰写一篇文章,那将会非常好!
再次感谢

https://www.mql5.com/zh/code/24200

LSTM Neural Network
LSTM Neural Network
  • www.mql5.com
Long Short-Term Memory Neural Network - for time series analysis.
 
Gianvito Fiume #:
你好!感谢您的回复。
通过在 python 中将 onnx 模型转换为字节,并在 mql5 中直接将其作为一个 uchar 数组,我终于成功导入了 onnx 模型。
是的,在 ea 中包含 onnx 模型当然需要额外的注意和限制,尽管它非常方便。
正如您所说,它受限于训练期间使用的时间框架和符号,如果在 mql5 中直接包含神经网络库,就可以避免这一点。
我们使用 lstm 作为神经网络的一种,我在 mql5 上找到了一个免费库。
显然,在 python 中训练网络有很多优势,但我将尝试使用该库使网络 "适合 "任何时间框架和符号。
另一个优势是,你可以设置每隔几个时间框架自动重新训练。
如果您能考虑到这一点并撰写一篇文章,那将会非常好!
再次感谢

https://www.mql5.com/zh/code/24200

你好,谢谢!

在本文中,EA 使用 dll 运行 py 脚本,其中一个 py 脚本用于创建 onnx 模型。它可以帮助您。

使用 Python 进行 EA 交易和回测的情感分析和深度学习 - MQL5 文章

Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
  • www.mql5.com
In this article, we will introduce Sentiment Analysis and ONNX Models with Python to be used in an EA. One script runs a trained ONNX model from TensorFlow for deep learning predictions, while another fetches news headlines and quantifies sentiment using AI.
 

除了从 MQ 翻译文本外,我们还需要对作者在文章中描述的操作进行最低限度的审核。

虽然我对这门编程语言了解不多,但我从代码中了解到,作者对整个数据集进行了规范化处理,然后将其分为两个子样本。

scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

训练间接包含未来信息的模型,并对结果给出值得称赞的评价。我希望作者不是故意这样做的,否则这已经是造假了,会导致读者的存款流失。

从文章中我不明白如何解决存款货币 一个点的价格问题。为什么要写 VS?

 
您好,我正在尝试您的模型,但没有计算出来。为什么我要用 3 手打开欧元兑美元,然后再用 0.02 手打开其他两个货币对,这有什么意义?