Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 326
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Es ist ein riesiger Zweig.
Kann mir jemand einen Tipp geben...
Ich habe Charts der Bewegungen mehrerer Währungspaare. Wie kann ich maschinelles Lernen nutzen, um Parameter (Lot, Richtung) für das Öffnen/Schließen von Aufträgen so auszuwählen, dass das Ergebnis so oft wie möglich im Plus ist?
Was soll ich tun, wie soll ich das Programm trainieren?
Benutzen Sie die folgende Suchmaschine, geben Sie "neuronale Netze" ein und wählen Sie Artikel aus, es gibt viele nützliche Informationen
In unserem Fall passen wir nur die Gewichte der Neuronen über den Optimierer an, das ist alles... was für einen Unterschied macht es, ob es in der Logik oder über den Optimierer trainiert wird... Und was die Geschwindigkeit angeht, so denke ich, dass das Lernen in der Cloud durch den Optimierer viel schneller geht.
Ist 1000% in 2 Monaten schlecht oder was? :) Ich habe die Logik ein wenig verbessert.
Es stimmt, die größte Prämie wurde im April gezahlt. Seit Mitte Mai sogar ein stabiler Trend
2000% in 3 Monaten, aber auch ein Drawdown von 64%, was bei einer solchen Rendite logisch ist :) Ich bin fertig mit dem Spammen, aber Reshetovas RNN ist definitiv das Richtige, die Hauptsache ist, dass wir gute Prädiktoren finden
Was ist mit diesem erstaunlichen Lauf, 3000% in 3 Monaten mit einem Einbruch von 55%, fast perfekt.
2000% in 3 Monaten, aber auch ein Drawdown von 64%, was für eine solche Rendite logisch ist :) Ich bin fertig mit dem Spammen... aber Reshetovs PH ist definitiv eine Sache, die Hauptsache ist, dass man gute Prädiktoren findet
und hier ist ein erstaunlicher Lauf, 3000% in 3 Monaten mit einem 55% Drawdown, fast perfekt.
Das ist kein Spam.
Ich warte schon seit langem auf Ergebnisse.
Andernfalls ist es sinnlos, überhaupt zu lesen.
2000% in 3 Monaten, aber der Drawdown beträgt 64%, was für eine solche Rendite logisch ist :) Ich bin fertig mit dem Spammen ... aber Reshetovs PH ist definitiv eine Sache, die Hauptsache ist, dass man gute Prädiktoren findet
und hier ist ein erstaunlicher Lauf, 3000% in 3 Monaten mit einem Drawdown von 55%, fast perfekt
Gut. Was ist in der Demo los?
Ich habe es noch nicht veröffentlicht, es wird das gleiche sein, denn der Test basiert auf den Eröffnungspreisen, die Ergebnisse sind sehr zuverlässig.
Ich habe nicht alle meine Ideen vollständig umgesetzt, dies sind Zwischenlösungen.
Es ist ein riesiger Zweig.
Kann mir jemand einen Tipp geben...
Ich habe Charts der Bewegungen mehrerer Währungspaare. Wie kann ich maschinelles Lernen nutzen, um die Parameter (Lot, Richtung) der Auftragseröffnung/-schließung so auszuwählen, dass das Ergebnis so oft wie möglich im Gewinn liegt?
Was müssen Sie also tun, um ein Programm zu trainieren?
Wenn out of the box, können Sie die Geschichte der Bars von MT5, exportieren Sie es in csv, und trainieren Sie die Neuronics zu handeln jeden bar in die positive Richtung. Das Lot wird während des Trainings konstant sein, es wäre besser, es später während des Handels durch den Expert Advisor selbst zu bestimmen, abhängig von der aktuellen Bilanz.
Im Tester werden Sie einen perfekten Handel auf diesem Zeitrahmen erhalten. Aber bei neuen Stäben wird sie versagen. Dabei handelt es sich nicht um eine Handelsstrategie, sondern um eine starre Anpassung an die Geschichte.
Und es ist nur für große Zeitrahmen geeignet, wie M30, vielleicht M15. Bei kleineren Beträgen frisst der Spread alle Gewinne auf.
Wollen Sie das? :) Wenn ja, dann füge ich hier den Modellcode dafür ein, aber Sie müssen R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) einstellen, um mit dem Training des Neurons zu beginnen.
Wenn Sie es schnell machen wollen, können Sie die Historie der Balken von MT5 nehmen, sie in csv exportieren und der Neuronik beibringen, jeden Balken in die positive Richtung zu handeln. Das Lot in der Ausbildung wird konstant sein, es ist besser, es später durch den Expert Advisor während des Handels in Abhängigkeit von der aktuellen Bilanz zu bestimmen.
Mit dem Tester erhalten Sie einen perfekten Handel in diesem Zeitrahmen. Aber auf neuen Stäben wird es ein Reinfall sein. Es handelt sich nicht um eine Handelsstrategie, sondern um eine harte Anpassung an die Geschichte.
Und es ist nur für große Zeitrahmen geeignet, wie M30, vielleicht M15. Bei kleineren Beträgen frisst der Spread den gesamten Gewinn auf.
Wollen Sie das? :) Wenn ja, dann füge ich hier den Beispielcode hinzu, aber Sie müssen R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) einstellen, um das Training des Neurons zu starten.
Immer noch faszinierend. Ich werde etwas andere Eingabedaten haben.
Ich habe
Wenn Sie es schnell machen wollen, können Sie die Historie der Balken von MT5 nehmen, sie in csv exportieren und der Neuronik beibringen, jeden Balken in die positive Richtung zu handeln. Das Lot in der Ausbildung wird konstant sein, es ist besser, es später durch den Expert Advisor während des Handels in Abhängigkeit von der aktuellen Bilanz zu bestimmen.
Im Tester werden Sie einen perfekten Handel auf diesem Zeitrahmen erhalten. Aber bei neuen Barren wird es einen Flop geben. Es handelt sich nicht um eine Handelsstrategie, sondern um eine harte Anpassung an die Geschichte.
Und es ist nur für große Zeitrahmen geeignet, wie M30, vielleicht M15. Bei kleineren Beträgen frisst der Spread den gesamten Gewinn auf.
Wollen Sie das? :) Wenn ja, dann füge ich hier den Beispielcode hinzu, aber Sie müssen R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) einstellen, um das Training des Neurons zu starten.
Kann ich ein kleines Handbuch über R und das Training einfacher neuronaler Netze mit Beispielen bekommen?
Darf ich Sie um ein Handbuch zu R und zum Training einfacher neuronaler Netze bitten, mit Beispielen?
Es gibt Beispiele in R selbst. Sie gehören zwar nicht zu unserem Thema, aber sie erklären eine Menge.
Aber im Allgemeinen gefällt mir SciLab (analog zu MathLab) besser. In Bezug auf neuronale Netze ist es schlechter - nur 3 Pakete (R hat 11), aber die Hilfe ist besser, und die Ausrichtung von R ist anders, während SciLab auf wissenschaftliche und technische Berechnungen und Echtzeitmodellierung ausgerichtet ist.
Ich arbeite mit beiden, aber mehr mit SciLab. Sie können gerne mitmachen.
Es gibt Beispiele in R selbst. Sie gehören zwar nicht zu unserem Thema, aber sie erklären eine Menge.
Aber im Allgemeinen gefällt mir SciLab (analog zu MathLab) besser. In Bezug auf neuronale Netze ist es schlechter - nur 3 Pakete (R hat 11), aber die Hilfe ist besser, und die Ausrichtung von R ist anders, während SciLab auf wissenschaftliche und technische Berechnungen und Echtzeitmodellierung ausgerichtet ist.
Ich arbeite mit beiden, aber mehr mit SciLab. Sie können gerne mitmachen.
Wird es möglich sein, SciLab mit mt-check zu verbinden?