Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 444
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Richtig, die Futures wurden in den letzten 3 Monaten gehandelt - kurz vor und nach dem Auslaufen des vorherigen Futures. Es ist sinnlos, früher zu schauen und zu versuchen, etwas damit anzufangen.
Maxim (oder sein System) hat das Offensichtliche bemerkt.
:)) Ich meine nicht die Futures, die noch nicht begonnen haben, sondern das zyklische Verhalten, das wahrscheinlich mit der Vertragslaufzeit zusammenhängt, was bedeutet, dass sich die Muster in einem neuen Vertrag ändern, wie Volatilität und Liquidität, der Markt ändert seine Reaktionen. Für das Auge ist sie übrigens unsichtbar, aber die statistische Analyse wird sie aufzeigen. Aber das ist nicht die Hauptsache, der Markt ist voll von anderen Zyklen. Das Problem ist, dass sich das System ohne automatische Rentabilitätsverluste selbst wiederherstellt. Ich meine, ich muss nichts manuell machen, ich bin zu faul...
Geben Sie einen Parameter ein, der die Qualität Ihres EA definiert. Wenn sein Wert unter den von Ihnen festgelegten Grenzwert abweicht, wird das Modell neu trainiert. All dies kann in R durchgeführt werden, ohne den Betriebszustand zu verlassen.
Was ist das Problem?
Achtung! In R kann es zu Fehlern kommen.
Erst gestern habe ich Histogramme erstellt. Ich mache das schon seit Stunden, ich habe keine Skripte geschrieben, alles läuft über die Kommandozeile. Ich habe keine Lust, stundenlange Experimente zu wiederholen, nur um die Codes zu veröffentlichen.
Erstellen wir also ein Histogramm. Das Histogramm zeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, Werte der Reihe in einem bestimmten Bereich zu finden, 0,22 beträgt. Das ist in Ordnung, aber das Histogramm selbst scheint anders zu sein. Wir addieren alles und erhalten 0,59 und nicht 1, wie es eigentlich sein sollte.
Anschließend werden dieselben Histogramme für die Stichprobe der gleichmäßig verteilten Zufallsprozesse aufgezeichnet. Hier konvergiert alles, und die Summe ist 1, wie sie sein sollte. Wie war das?
OK, es gibt viele Möglichkeiten, das Gleiche in R zu tun. Lassen Sie uns das anders machen. Diesmal erhalten wir die Wahrscheinlichkeit 0,43. Das kann nicht sein, denn es gibt keine Möglichkeit, 0,43 aus 0,22 (mit der Summe 0,59) zu erhalten.
Summiert man die Werte des Histogramms, erhält man 0,991. Ich möchte Sie daran erinnern, dass sie gleich 1 sein muss. Selbst wenn alles korrekt ist, werden wir 1% Fehler erhalten. Das ist ein ungeheuerlicher Irrtum - das kann einfach nicht sein.
Nach so einer Sache sinkt die Glaubwürdigkeit von R irgendwie, Sie wissen schon. Dasselbe gilt für andere Berechnungen und komplexere Algorithmen, bei denen es nicht so einfach und oft unmöglich ist, sie zu überprüfen.
Achtung! In R kann es zu Fehlern kommen.
Erst gestern habe ich Histogramme erstellt. Ich habe mehrere Stunden lang daran gearbeitet, ich habe keine Skripte geschrieben, alles läuft über die Befehlszeile. Ich habe keine Lust, stundenlange Experimente zu wiederholen, nur um die Codes zu veröffentlichen.
Erstellen wir also ein Histogramm. Das Histogramm zeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, Werte der Reihe in einem bestimmten Bereich zu finden, 0,22 beträgt. Das ist in Ordnung, aber das Histogramm selbst scheint anders zu sein. Wir addieren alles und erhalten 0,59 und nicht 1, wie es eigentlich sein sollte.
Anschließend werden dieselben Histogramme für die Stichprobe der gleichmäßig verteilten Zufallsprozesse aufgezeichnet. Hier konvergiert alles, und die Summe ist 1, wie sie sein sollte. Wie war das?
Okay, es gibt viele Möglichkeiten, das Gleiche in R zu tun. Lassen Sie uns das anders machen. Dieses Mal erhalten wir die Wahrscheinlichkeit 0,43. Das kann nicht sein, denn es gibt keine Möglichkeit, 0,43 aus 0,22 (mit der Summe 0,59) zu erhalten.
Summiert man die Werte des Histogramms, erhält man 0,991. Ich möchte Sie daran erinnern, dass sie gleich 1 sein muss. Selbst wenn alles korrekt ist, bleibt immer noch 1 % Fehler. Das ist ein ungeheuerlicher Irrtum - das kann einfach nicht sein.
Nach so einer Sache sinkt die Glaubwürdigkeit von R irgendwie, Sie wissen schon. Dasselbe gilt für andere Berechnungen und komplexere Algorithmen, bei denen es nicht so einfach und oft unmöglich ist, sie zu überprüfen.
Ich würde gerne etwas sehen.
Ich erstelle regelmäßig Balkendiagramme, habe aber noch nichts bemerkt.
Achtung! In R kann es zu Fehlern kommen.
Erst gestern habe ich Histogramme erstellt. Ich mache das schon seit Stunden, ich habe keine Skripte geschrieben, alles läuft über die Kommandozeile. Ich habe keine Lust, stundenlange Experimente zu wiederholen, nur um die Codes zu veröffentlichen.
Erstellen wir also ein Histogramm. Das Histogramm zeigt, dass die Wahrscheinlichkeit, Werte der Reihe in einem bestimmten Bereich zu finden, 0,22 beträgt. Das ist in Ordnung, aber das Histogramm selbst scheint nicht so zu sein. Wir addieren alles und erhalten 0,59 und nicht 1, wie es eigentlich sein sollte.
Anschließend werden dieselben Histogramme für die Stichprobe der gleichmäßig verteilten Zufallsprozesse aufgezeichnet. Hier konvergiert alles, und die Summe ist 1, wie sie sein sollte. Wie war das?
Okay, es gibt viele Möglichkeiten, das Gleiche in R zu tun. Lassen Sie uns das anders machen. Diesmal erhalten wir die Wahrscheinlichkeit 0,43. Das kann nicht sein, denn es gibt keine Möglichkeit, 0,43 aus 0,22 (mit der Summe 0,59) zu erhalten.
Summiert man die Werte des Histogramms, erhält man 0,991. Ich möchte Sie daran erinnern, dass sie gleich 1 sein muss. Selbst wenn alles korrekt ist, bleibt immer noch 1 % Fehler. Das ist ein ungeheuerlicher Irrtum - das kann einfach nicht sein.
Nach so einer Sache sinkt die Glaubwürdigkeit von R irgendwie, Sie wissen schon. Dasselbe gilt für andere Berechnungen und komplexere Algorithmen, bei denen es nicht so einfach und oft unmöglich ist, sie zu überprüfen.
Ohne ein reproduzierbares Beispiel ein leerer Ton. Die Fehlerwahrscheinlichkeit in den Grundfunktionen ist kleiner als 0. Offensichtlich haben die vielen Stunden des Experimentierens ihre Wirkung gezeigt. Können Sie die Befehlsfolge nicht aus der Historie abrufen? Oder üben Sie nicht in Rstudio?
Ohne ein reproduzierbares Beispiel gibt es nichts. Die Fehlerwahrscheinlichkeit bei den Grundfunktionen ist kleiner als 0. Offensichtlich haben sich die vielen Stunden des Experimentierens ausgewirkt. Können Sie die Befehlsfolge nicht aus der Historie abrufen? Oder üben Sie nicht in Rstudio?
In R 3.4.1 c https://www.r-project.org/
Es dauert mindestens eineinhalb Stunden, nur um die Sequenz zu reproduzieren (die ich nicht mehr brauche). Natürlich werde ich das nicht tun, nur um die Ergebnisse im Forum zu veröffentlichen. Gestern, als alles war, habe ich leider nicht daran gedacht, in den Thread zu schreiben.
Deshalb habe ich so genau wie möglich geschrieben, ohne etwas zu behaupten -Achtung! In R kann es zu Fehlern kommen. Nicht haben, nämlich dürfen.) Im Allgemeinen bestehe ich nicht darauf. Wenn Sie es gut finden, dann ist es so.
Interessant ist, dass sie bei einigen Reihen bei der Darstellung von Histogrammen offensichtlich vorhanden sind, bei anderen Reihen jedoch nicht. Am Ende musste ich zu Excel wechseln und dort alles fertigstellen.
PS Ja, danke, dass Sie mich an RStudio erinnert haben. Das habe ich bereits. Imho wird es bequemer sein als R im CAD.
setwd("D:/") # Arbeitsverzeichnis festlegen
x <- read.csv("x.csv", head=T) # Datendatei laden
sapply(x, class) # zu welcher Klasse der Variableninhalt gehört
Geben Sie einen Parameter ein, der die Qualität Ihres EA definiert. Wenn sein Wert unter den von Ihnen festgelegten Grenzwert abweicht, wird das Modell neu trainiert. All dies kann in R durchgeführt werden, ohne den Betriebszustand zu verlassen.
Wo liegt das Problem?
Ich verwende R nicht, weil es für die Entwicklung von Bots völlig unbrauchbar ist :) Wenn Sie irgendeine Art von Statistik benötigen, können Sie, aber alles andere ist in mt5 getan, inkl. Libs mit neuronalen Netzen können Sie direkt als dll verwenden, für was brauche ich R?
Offensichtlich brauchen Sie R nicht. Viel Glück!
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SanSanych:
Da Sie zu Regressionsproblemen übergegangen sind, sehen Sie dies
Viel Glück!
Offensichtlich brauchen Sie R nicht. Viel Glück!
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SanSanych:
Da Sie zu Regressionsproblemen übergegangen sind, sehen Sie dies
Viel Glück!
Ich versuche, ein ganz bestimmtes Modell zu beherrschen - GARCH. Mich reizt die Tatsache, dass eine Quellenreihe in ihre Komponenten zerlegt wird und diese Komponenten dann separat modelliert werden. Und die Dekomposition ist intuitiv verständlich und direkt mit der Umschulung des Modells verbunden. Da ich nur an der Fähigkeit des Modells zur Umschulung interessiert bin (ich kann in TA umgeschulte Expert Advisors mit einer Lebensdauer von bis zu 6 Monaten erstellen), war das der Grund für die Wahl von GARCH.
Mir sind keine Ansätze in NS bekannt, die dicke Schwänze, Knicke usw. zulassen würden. Ich habe den Eindruck, dass das NS-Modell selbst überhaupt nichts mit den Problemen des ursprünglichen Kotiers zu tun hat.
Bei GARCH kann ich während der Anpassung des Modells Tests durchführen, die als Grundlage dafür dienen, dass sich das resultierende Modell in der Zukunft genau wie die Trainingsdaten verhalten wird. Ich bin nicht in der Lage, GARCH mit Parametern größer als 90% Wahrscheinlichkeit anzupassen.