Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1529
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mit Beispielen zur Sinuswelle
hmm.... Ich möchte ein Raster, aber mit einem nicht-linearen Schritt, ich möchte den Schritt durch ein Polynom zu finden, suchen Sie nach dem Polynom Formel in der Optimierer (die Polynom-Koeffizienten in den Einstellungen)
))))
hmm.... Ich möchte ein Raster, aber mit einem nicht-linearen Schritt, ich möchte den Schritt durch ein Polynom zu finden, suchen Sie nach dem Polynom Formel in der Optimierer (die Polynom-Koeffizienten in den Einstellungen)
))))
Übrigens ist es einfach, mit Fuzzy-Logik zu optimieren, meiner Meinung nach die einfachste und effektivste Methode... in Bezug auf Geschwindigkeit und Interpretierbarkeit der Ergebnisse :) Sie können ein Raster erstellen oder was auch immer Sie wollen.
Diese Artikel über die Annäherung von Kurven mit Fuzzy-Logik haben mir gefallenhttps://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb
hmm.... Ich möchte ein Raster, aber mit einem nicht-linearen Schritt, ich möchte den Schritt durch ein Polynom zu finden, suchen Sie nach dem Polynom Formel in der Optimierer (die Polynom-Koeffizienten in den Einstellungen)
))))
keine Notwendigkeit für ein Polynom
es reicht aus, die Stufe zu verringern, wenn der Gewinn negativ ist
if (pips < 0) {
step *= Math.Exp(pips / Kstep);
}
Macht es Sinn, mit der Entwicklung eines Algorithmus auf der Grundlage eines neuronalen Netzes zu beginnen, das normalisierte Indikatordaten und Marker eingibt, die das Vorhandensein bestimmter Muster anzeigen?
Eine andere Idee ist, ein System mit mehreren neuronalen Netzen zu schaffen, die in Kategorien unterteilt werden (verschiedene Arten von Indikatoren, Mustern usw.) und die Ausgaben dieser neuronalen Netze durch das endgültige neuronale Netz zu leiten, um eine Entscheidung zu treffen.
Mit Blick auf diesen Forumsthread aus dem Jahr 2016 möchte ich die Frage nach dem Erfolg des Algorithmus "Random Forest" stellen.
Es mag wie eine lahmere Frage erscheinen (ist es wahrscheinlich auch), und sie wurde bereits gestellt, aber ich hätte trotzdem gerne einige Antworten)
Vielen Dank im Voraus)
Hallo) Ich möchte ein paar Fragen zum Thema Algotrading stellen. Ich bin selbst Python/Go-Entwickler, mein Wissen über den Handel ist auf dem Niveau von ein paar Büchern über technische und Candlestick-Analyse gelesen zu haben.
Macht es Sinn, mit der Entwicklung eines Algorithmus auf der Grundlage eines neuronalen Netzes zu beginnen, das normalisierte Indikatordaten und Marker eingibt, die das Vorhandensein bestimmter Muster anzeigen?
Eine andere Idee ist, ein System aus mehreren neuronalen Netzen zu schaffen, die in Kategorien unterteilt werden (verschiedene Arten von Indikatoren, Mustern usw.) und die Ausgaben dieser neuronalen Netze durch das letzte neuronale Netz zu leiten, um eine Entscheidung zu treffen.
Mit Blick auf den Thread in diesem Forum, der bis ins Jahr 2016 zurückreicht, möchte ich die Frage nach dem Erfolg des Random Forest-Algorithmus stellen.
Es mag wie eine lahmere Frage erscheinen (ist es wahrscheinlich auch), und sie wurde bereits gestellt, aber ich hätte trotzdem gerne einige Antworten)
Vielen Dank im Voraus)
Hallo). Willkommen im Club der Gralssucher)).
Das Hauptproblem ist die "Anpassung" des Modells an die historischen Daten. Der Rest ist hier einfacher, wie Kapitalmanagement, Modellauswahl, Programmierung usw. Statistiken sind für Sie von großem Nutzen.
Und was neuronale Netze betrifft, so ist das Scaffolding durchaus möglich, die Frage ist nur die richtige Anwendung...
Hallo) Ich möchte einige Fragen zum Algotrading stellen. Ich bin selbst Python/Go-Entwickler, mein Wissen über den Handel ist auf dem Niveau von ein paar Büchern über technische und Candlestick-Analyse gelesen zu haben.
Macht es Sinn, mit der Entwicklung eines Algorithmus auf der Grundlage eines neuronalen Netzes zu beginnen, das normalisierte Indikatordaten und Marker eingibt, die das Vorhandensein bestimmter Muster anzeigen?
Eine andere Idee ist, ein System aus mehreren neuronalen Netzen zu schaffen, die in Kategorien unterteilt werden (verschiedene Arten von Indikatoren, Mustern usw.) und die Ausgaben dieser neuronalen Netze durch das letzte neuronale Netz zu leiten, um eine Entscheidung zu treffen.
Mit Blick auf den Thread in diesem Forum, der bis ins Jahr 2016 zurückreicht, möchte ich die Frage nach dem Erfolg des Random Forest-Algorithmus stellen.
Es mag wie eine lahmere Frage erscheinen (ist es wahrscheinlich auch), und sie wurde bereits gestellt, aber ich hätte trotzdem gerne einige Antworten)
Vielen Dank im Voraus)
Der Wald nimmt die Indikatoren nicht heraus, wenn man das Muster nicht kennt. Sie können versuchen, dort mit Kreuzvalidierung und frühzeitigem Stoppen, etwas Neuerem und Coolerem, aufzurüsten. Wetten auf neuronale Netze sind auch nicht sehr sinnvoll - Sie werden nicht so viele Indikatoren finden, sie werden miteinander korrelieren. Der Schwerpunkt liegt auf dem Oversampling von Instrumenten (Währungspaare oder was auch immer). Auch Kryptowährungen sind sinnvoll, sie sind aber nicht so effektiv wie Devisenpaare. Für Krypto, können Sie mit Arbitrage und mit der Tasse spielen.
Ist es sinnvoll, mit der Entwicklung eines Algorithmus auf der Grundlage eines neuronalen Netzes zu beginnen, in das normalisierte Indikatordaten und Marker, die das Vorhandensein bestimmter Muster anzeigen, einfließen?
Das hängt davon ab, was Sie darunter verstehen. Wenn Sie ein Programmierer-Forscher aus Berufung sind, ist es in der Tat eine sehr interessante Aufgabe, für die Sie sich nicht schämen müssen, wenn Sie sie durchziehen, aber als Versuch, "Geld im Internet zu verdienen", wird es leider nicht funktionieren, zumindest nicht so schnell, wie Sie denken, vielleicht, wenn Sie ein Genie sind, werden Sie es in 10.000 Stunden schaffen, vielleicht in 20.000... aber höchstwahrscheinlich nie(! aber höchstwahrscheinlich nie((
Eine andere Idee ist, ein System mit vielen neuronalen Netzen zu schaffen, die kategorisiert werden (verschiedene Arten von Indikatoren, Mustern usw.), und die Ausgaben dieser neuronalen Netze durch das endgültige neuronale Netz zu leiten, um eine Entscheidung zu treffen?
Sie haben das Stacking erfunden, aber das Problem liegt in den Daten, nicht in den Algorithmen, Sie brauchen mehr und bessere Daten, um einen profitablen Algo-Handel zu machen.
Mit Blick auf den Zweig dieses Forums, der bis ins Jahr 2016 zurückreicht, möchte ich die Frage nach dem Erfolg des Algorithmus "Random Forest" stellen.
Random Forest ist einer der effektivsten Algorithmen für maschinelles Lernen, für die meisten Aufgaben, für einige Fälle kann man Bruchteile von % zusätzlich mit Boosting oder deren Kombinationen "boobag, bagbu" erhalten, aber auch hier geht es um Daten, und die sind teuer, und sie in der richtigen Menge/Qualität für Algotrading zu sammeln ist auch eine separate Aufgabe.
Hallo! Ich möchte einige Fragen zum Algotrading stellen. Ich bin selbst Python/Go-Entwickler, mein Wissen über den Handel ist auf dem Niveau von ein paar Büchern über technische und Candlestick-Analyse gelesen zu haben.
Macht es Sinn, mit der Entwicklung eines Algorithmus auf der Grundlage eines neuronalen Netzes zu beginnen, das normalisierte Indikatordaten und Marker eingibt, die das Vorhandensein bestimmter Muster anzeigen?
Eine andere Idee ist, ein System mit mehreren neuronalen Netzen zu schaffen, die in Kategorien unterteilt werden (verschiedene Arten von Indikatoren, Mustern usw.) und die Ausgaben dieser neuronalen Netze durch das letzte neuronale Netz zu leiten, um eine Entscheidung zu treffen.
Mit Blick auf den Thread in diesem Forum, der bis ins Jahr 2016 zurückreicht, möchte ich die Frage nach dem Erfolg des Random Forest-Algorithmus stellen.
Es mag wie eine lahmere Frage erscheinen (ist es wahrscheinlich auch), und sie wurde bereits gestellt, aber ich hätte trotzdem gerne einige Antworten)
Vielen Dank im Voraus)
Ich werde dies sagen, ich bin ganz zufrieden mit dem Handel Netzwerke, ja ich suchte für 15 Jahre, aber wenn ich es gefunden habe ich verbringen nicht mehr als 2 Stunden pro Woche auf sie. Ich meine die EA-Optimierung und alles, was damit zusammenhängt. Wenn Sie ein Python-Entwickler sind, rate ich Ihnen wie jedem anderen Entwickler, den Bereich, in dem Sie arbeiten werden, gründlich zu studieren. Wenn Sie ein Python-Entwickler sind, müssen Sie den Bereich, in dem Sie arbeiten werden, gründlich studieren. Markt ist nicht nur Angebote, Markt ist vor allem über PEOPLE!!!!! Was für eine schöne Idee!
Und bis jetzt ist die Frage, was der Grund für meinen Erfolg ist, noch nicht geklärt.