Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 782
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Sie werden mit allerlei Unsinn wie akf und einer Menge anderer Dinge zu tun haben, und dann haben Sie ein funktionierendes Modell, das Sie vielleicht gar nicht bekommen können. Bei R weiß man einfach, dass es nicht funktioniert, bei MQL nicht, weil einem die Werkzeuge fehlen.
In MQL müssen Sie es auf der Geschichte laufen lassen, in R wird es schwer zu tun sein. Auch hier ist der Handel visuell erkennbar. Und die Kombination von R und MQL wird wahrscheinlich sehr langsam im Optimierer sein?
In MQL müssen Sie es über die Historie laufen lassen, in R wäre das schwer zu machen. Auch hier können Sie die Abschlüsse visuell erkennen. Und die Kombination von R und MQL wird wahrscheinlich sehr langsam im Optimierer sein?
Es ist ein langer Weg zum Lauf. Zunächst müssen wir die Option auswählen, und davon gibt es eine ganze Menge, und das Wichtigste dabei ist die Geschwindigkeit der Umsetzung der Idee. Genauigkeit, ein Werkzeug zur Hand zu haben...
Es gibt noch eine weitere Nuance: In R können Sie das Modell auf eine Weise testen, die in µl unmöglich ist. Diese Tests werden eine theoretische Begründung für das zukünftige Verhalten des TC liefern. µl am Ende.
PS.
Die Grafiken in R sind viel reichhaltiger, man kann es anstelle von µl verwenden, es lohnt sich nur nicht, nicht in diesem Stadium. Aber schnell zu sehen, wie ein beliebiger Vektor oder ein überlagerter Satz von Vektoren aussieht, ist ein Kinderspiel und sehr nützlich.
Jedem das Seine, und es gibt keinen Grund, sie zu verwechseln.
Bis zum Lauf ist es noch ein weiter Weg. Zunächst einmal muss man sich für eine Option entscheiden, und davon gibt es eine ganze Menge, und das Wichtigste dabei ist die Geschwindigkeit der Umsetzung der Idee. Vorsicht, ein Werkzeug zur Hand haben...
Es gibt noch eine weitere Nuance: In R ist es möglich, das Modell auf eine Weise zu testen, die in µl unmöglich ist. Diese Tests werden eine theoretische Begründung für das zukünftige Verhalten des TC liefern. µl am Ende.
PS.
Die Grafiken in R sind viel reichhaltiger, man kann es anstelle von µl verwenden, es lohnt sich nur nicht, nicht in diesem Stadium. Aber schnell zu sehen, wie ein beliebiger Vektor oder eine überlagerte Gruppe von Vektoren aussieht, ist ein Kinderspiel und sehr nützlich.
Jedem das Seine, und es gibt keinen Grund, sie zu verwechseln.
In Anbetracht der obigen Ausführungen. Ich frage mich schon lange, ob es möglich ist, in R über die gesamte Historie zu sehen, wie die Vorhersage desselben ARIMAs eingetreten ist, um die besten Perioden dafür zu durchschauen,
d.h. die besten Einstellungen wie in MQL auswählen? Oder zumindest, um diese Daten in eine Datei zu übertragen.
Ich bitte niemanden, etwas für mich zu schreiben, aber ich habe den Eindruck, dass ich ein ausgezeichneter Algorithmologe bin. Ich erinnere mich, dass mein Klassenlehrer sagte, dass in Unternehmen, die Software entwickeln, Algorithmen mehr geschätzt werden, weil sie erfinden, während Programmierer nur implementieren. In der Regel verbindet ein Mensch, der sich damit beschäftigt, diese beiden Eigenschaften. Aus Prinzip kann und will ich das nicht. Aber ich bin ein guter Algorithmologe in dem Sinne, dass ich Ideen für ein Projekt entwickeln kann, von denen 99 % später wieder verworfen werden. Aber Sie brauchen nur eine Idee. :-)
Jetzt kommt es darauf an, sich für einen Nutzen zu entscheiden. Es sollte einfach sein, aber so flexibel wie möglich sein. Eine große Anzahl von Merkmalen und Funktionen.
Sie werden es nicht glauben, mein ganzes Leben lang habe ich ausschließlich mit der Klassifizierung gearbeitet, und plötzlich wurde es mir langweilig. Ich musste im Laufe der Nacht alles 3 mal wiederholen, weil der Fehler in der Abweichungsberechnung (htcgtrnelibrarius) immer mehr nach sich gezogen hat, aber ich kann schon sehen, dass meine schlaflose Nacht nicht umsonst war. Und jetzt wird es irgendwie langweilig, und es wäre interessant, etwas Neues auszuprobieren.
Regression. Es gibt natürlich Unterschiede sowohl in der Vorgehensweise als auch in den Möglichkeiten der gewonnenen Informationen, ABER die Prinzipien der einen Methode können in die andere hineininterpretiert werden. Keine groben und versteckten Fehler zu machen.
Deshalb warte ich darauf, dass Sie sich entscheiden, denn ich sehe nur immer mehr neue Pakete, manche besser und manche schlechter. Auch hier brauchen wir die flexibelste Variante.
Doc, Sanych, Trickster, lasst uns anrufen. Eine Art Kampftruppe. Ich verschiebe die Methode, Sie setzen sie um. Aber wir brauchen Assassinen. Hier verneige ich mich vor solchen Leuten. Die Dringlichkeit der Entscheidungen ist manchmal erstaunlich. Ich bin zum ersten Mal in Reshetovs Code darauf gestoßen, als ich noch am Anfang stand, Modelle und ihre Anordnung zu verstehen. Es gab ein Codefragment, das ich auf den ersten Blick nicht verstand, und als ich es mir Schritt für Schritt durch den Kopf gehen ließ, war ich erstaunt, wie er es gemacht hatte. Ich hätte es dreimal so groß geschrieben und es wäre fehlerhaft gewesen, aber es war so einfach und auf den Punkt gebracht. Damals gab es einen solchen Händlerklotz. Er hat einmal gesagt, er könne "die Hölle aus ihm heraus programmieren" und er sei wirklich gut. Ein starker Programmierer. Aber das ist schon lange her.
Wie dem auch sei, lassen Sie mich wissen, ob Sie bereit sind, als Team zu arbeiten, und lassen Sie uns loslegen. Es wird interessant werden. Classifik löst das Regressionsproblem. :-) CLASSIFIQUE HA HA. Das ist urkomisch. Wie habe ich mich genannt.... Das war kurz davor, mir den Magen zu zerreißen!!!!!
Dies vorausgeschickt. Ich habe mich schon lange gefragt, ob es möglich ist, in R zu sehen, wie sich die Vorhersage desselben ARIMA in der gesamten Geschichte bewahrheitet hat, um die besten Perioden dafür zu durchlaufen,
d.h. die besten Einstellungen wie in MQL zu wählen? Oder zumindest diese Daten in eine Datei zurücksetzen.
Es ist nicht bequem, Regressionsmodelle in MQL mit Standardmitteln zu testen, und ARIMA ist nur ein Regressionsmodell.
Klassifizierungsmodelle geben eine Antwort in mehreren Klassen - z. B.
"-1" und "1", oder
"0" и "1",
"Kaufen" und "Verkaufen",
"lang" und "kurz",
usw.
All dies kann leicht in die Handelslogik integriert werden, indem man sich das Gewinndiagramm anschaut und es zum Beispiel mit einer Sharpe Ratio bewertet.
Regressionsmodelle geben nicht die Handelsrichtung an, sondern eine Prognose des Preises selbst. Und je näher die Prognose am tatsächlichen Preis liegt, desto besser. In MQL EA ist es natürlich möglich, nach dem Prinzip zu handeln: "Wenn die Prognose höher ist als der aktuelle Preis, dann kaufe ich. Wenn die Prognose niedriger ausfällt, verkaufe ich. Dabei wird jedoch eine noch wichtigere Kennzahl völlig außer Acht gelassen: Wie nahe kommt die Prognose dem aktuellen Preis? Es kann zwei Modelle geben, die die gleiche Handelsrichtung angeben, aber das zweite Modell wird Antworten geben, die näher am realen Preis liegen. In R können Sie dies sofort durch die Schätzung von R2 erkennen und das richtige Modell wählen. Und im mql-Tester werden sie für Sie identisch sein, das ist schlecht.
> Ist es möglich, in R über die gesamte Historie zu sehen, wie die Vorhersage desselben ARIMAs eingetreten ist, um die besten Perioden dafür zu sehen?
Ja, zum Beispiel, indem man die Balkenhistorie von mt5 in einer csv-Datei speichert, sie in R importiert und dort mit einem gleitenden Fenster in einem bestimmten Zeitraum trainiert und im nächsten Zeitraum testet, und so weiter, indem man das Trainingsfenster zyklisch verschiebt.
Ich bewege die Methode, mit der Sie es umsetzen.
Danke für das Angebot, aber ich verzichte darauf. Ich habe auch eine Liste mit Ideen für die nächsten Jahrzehnte.
Es ist sehr unpraktisch, Regressionsmodelle in MQL mit Standardmitteln zu testen, während ARIMA ein Regressionsmodell ist.
Klassifizierungsmodelle geben eine Antwort in mehreren Klassen - zum Beispiel
"-1" und "1", oder
"0" и "1",
"Kaufen" und "Verkaufen",
"lang" und "kurz",
usw.
All dies kann leicht in die Handelslogik integriert werden, indem man sich das Gewinndiagramm anschaut und es zum Beispiel mit einer Sharpe Ratio bewertet.
Regressionsmodelle geben nicht die Richtung des Handels an, sondern eine Prognose des Preises selbst. Und je näher die Prognose am tatsächlichen Preis liegt, desto besser. In MQL EA ist es natürlich möglich, nach dem Prinzip zu handeln: "Wenn die Prognose höher ist als der aktuelle Preis, dann kaufe ich. Wenn die Prognose niedriger ausfällt, verkaufe ich. Dabei wird jedoch eine noch wichtigere Kennzahl völlig außer Acht gelassen: Wie nahe kommt die Prognose dem aktuellen Preis? Es kann zwei Modelle geben, die die gleiche Handelsrichtung angeben, aber das zweite Modell wird Antworten geben, die näher am realen Preis liegen. In R können Sie dies sofort durch die Schätzung von R2 erkennen und das richtige Modell wählen. Und im mql-Tester werden sie für Sie identisch sein, das ist schlecht.
> Ist es möglich, in R über die gesamte Historie zu sehen, wie die Vorhersage desselben ARIMAs eingetreten ist, um die besten Perioden dafür zu sehen?
Ja, z. B. durch Speichern der Balkenhistorie von mt5 in einer csv-Datei, Importieren dieser Datei in R und anschließendes Verwenden eines gleitenden Fensters zum Trainieren eines Abschnitts und Testen des nächsten Abschnitts sowie zyklisches Verschieben des Trainingsfensters.
In Ordnung, Doc. Die Regression gibt nicht nur die Richtung der Bewegung an, sondern auch das Ausmaß dieser Bewegung, im Gegensatz zur Klassifizierung, die nur die Richtung angibt. Ist es nicht ein bisschen frech, wenn man sich anmaßt, die Zukunft zu kennen, die nicht sicher ist???? Die Klassifizierung lässt nicht zu, dass.....
Was sagen Sie also zu meinem obigen Vorschlag?
Öffentlich, in diesem Thread. Schritt für Schritt. Ich werde der Impresario sein und das Ballett auch auf deinen Rat hin aufführen. Sozusagen, ich werde meinem Freund und mir selbst helfen :-)
Danke für das Angebot, aber ich werde es ablehnen. Ich selbst habe auch eine Liste mit Ideen für die nächsten Jahrzehnte.
Die Erfahrung eines Klassifizierungsingenieurs in Richtung Regression wird nicht genutzt......
Von mir Ideen für die Ebene der Algorithmen, die Sie auf Ihre Modelle anwenden werden. Ihre TCs und Wegbeschreibungen. Aber mit einer Bedingung!!!!! Veröffentlichung der Ergebnisse in jeder Phase.....
Jeder ist willkommen, aber nur erfahrene Programmierer ohne dumme Fragen, was ist die Verbreitung!!!! :-) Op.... wieder lustig :-)
Regression. Es gibt natürlich Unterschiede sowohl im Ansatz als auch in der Kapazität der gewonnenen Informationen, ABER die Prinzipien der einen Methode können in die andere hineininterpretiert werden. Keine groben und versteckten Fehler zu machen.
Deshalb warte ich darauf, dass Sie sich entscheiden, denn ich sehe nur immer mehr neue Pakete, manche besser und manche schlechter. Auch hier müssen wir so flexibel wie möglich sein.
Wenn ich mich nicht irre, besteht der Hauptunterschied darin, dass von denjenigen, die zu den "Paketen" gegangen sind, nie jemand zurückgekehrt ist.
Sie haben nichts, bevor Sie nicht eine solide Idee haben - alles, was Sie all die Jahre getan haben, war nichts.
weil Sie mit Ihren angeblich guten Funktionen herumgelaufen sind, aber es ist nur die Software, die gut ist, nicht Ihre Funktionen...
die Muster existieren in der realen Welt, nicht in der Welt der Pakete, also suchen Sie nach ihnen, und wenn Sie sie finden, können Sie sie sogar selbst codieren
besser noch, vergessen Sie es