Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1889

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mytarmailS:

Alexej, weißt du noch, wie viel Acuraci wir aus dem Zickzack herausgeholt haben, als wir gemeinsam ein Date vergewaltigt haben?

0,71?

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Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Praxis, Handel und mehr

Aleksey Vyazmikin, 2020.05.17 18:45

Aber wenn wir die Stichprobe auf ein Jahr (2019) ausdehnen, werden wir den Trend zumindest für 2018 sehen


Aus der Zusammenführung der beiden Stichproben ergibt sich Accuracy=68.06261099940409

Aus dem Diagramm geht hervor, dass der Trend bei den neuen Bäumen seitwärts geht.


Ich beschloss, die beiden Stichproben getrennt zu trainieren, da ich sie beschneiden musste, wie Sie das Ergebnis sagten:

Ваша Accuracy=65.46896295378517


Meine Genauigkeit=68,03370090447281.



 
Aleksey Vyazmikin:

Ich danke Ihnen!

schaffte es, dass

 Accuracy 
0.82

Aber es ist nicht genau )))) Der Code ist sehr umständlich, es besteht eine Fehlerwahrscheinlichkeit.

In der Zwischenzeit hört man das Geschrei, dass die Märkte willkürlich sind ))

 
Petros Shatakhtsyan:

Erfinden Sie das nicht!

Ich habe nie etwas darüber gesagt, dass die Organisatoren von Sportlotto regelmäßig die Kugeln, die Drehgeschwindigkeit der Lottomaschine, die Anzahl der Durchläufe usw. verändert haben, um ein Muster auszuschließen.

Das Gleiche passiert im Devisenhandel, und hier hilft kein MO. Die Preisbewegung ist ein Zufallsprozess und hängt vom menschlichen Faktor ab.

Und das Marktverhalten und die Währungspaare ändern sich ständig, je nach Markt- und politischen Bedingungen. Es ist unmöglich, die Richtung der Bewegung vorherzusagen.

Auch die Geburt des Menschen ist zufällig, die ganze Welt ist ein Sportlotto
 

Das f-i wird nun mit allen Statistiken im cment geparst. Es ist möglich, in die Funktion hineinzuschauen und sofort zu verstehen, welcher Cluster für was zuständig ist.

Außerdem gibt es die Idee, eine .mqh-Datei mit f-Dateien für alle benötigten Uhren auf einmal zu erstellen. Und ganz allgemein zur Vereinfachung der späteren Bezugnahme auf sie

double decision_tree(double &features[]) {
/*
      cl 0 mean  cl 0 std  cl 1 mean  cl 1 std  cl 2 mean  cl 2 std
0      0.000007  0.000195   0.000739  0.000732  -0.000528  0.000344
1      0.000009  0.000187   0.000789  0.000693  -0.000538  0.000326
2      0.000013  0.000179   0.000810  0.000651  -0.000583  0.000344
3      0.000010  0.000190   0.000829  0.000645  -0.000630  0.000392
4      0.000017  0.000187   0.000824  0.000625  -0.000654  0.000403
5      0.000026  0.000195   0.000832  0.000651  -0.000688  0.000438
6      0.000025  0.000196   0.000839  0.000602  -0.000703  0.000437
7      0.000023  0.000199   0.000865  0.000615  -0.000717  0.000459
8      0.000016  0.000202   0.000905  0.000630  -0.000730  0.000469
9      0.000007  0.000215   0.000931  0.000659  -0.000738  0.000478
10     0.000006  0.000232   0.000928  0.000716  -0.000765  0.000480
11     0.000007  0.000255   0.000934  0.000782  -0.000783  0.000549
mean   0.000014  0.000203   0.000852  0.000667  -0.000671  0.000426
*/
    if ( features[10] <= 0.00035 )  {
        if ( features[10] <= -0.000315 )  {
            if ( features[11] <= -0.000385 )  {
                if ( features[8] <= -6.5 e-05 )  {
                    if ( features[9] <= -0.000595 )  {
                        if ( features[11] <= -0.00054 )  {
                            if ( features[6] <= -5 e-05 )  {
                                return 2; }
                            if ( features[6] > -5 e-05 )  {
                                return 0; } }
                        if ( features[11] > -0.00054 )  {
                            return 0; } }
                    if ( features[9] > -0.000595 )  {
                        return 2; } }
                if ( features[8] > -6.5 e-05 )  {
                    return 0; } }
            if ( features[11] > -0.000385 )  {
                if ( features[5] <= -0.000265 )  {
                    return 0; }
                if ( features[5] > -0.000265 )  {
                    if ( features[3] <= -1 e-05 )  {
 
Maxim Dmitrievsky:

Welches Thema? Nichts funktioniert, wir haben es überprüft.

Du sollst Python lernen... lerne es. Das ist gut für dich. Aber verlassen Sie sich nicht auf die Gewinne aus neuronalen Netzen.

Verdammt, Max, du weißt einfach nicht, wie man sie zubereitet, und ja, sie erhöhen die Chats um höchstens 80 %. Bei BO ist dies die Auslöseschwelle oder etwas höher. Buchstäblich 5 %, aber selbst das reicht aus..... Der Haken an der Sache ist folgender. Sie können nicht einfach irgendeine Uhr einwerfen, Sie müssen spezifisch sein.... Secesh????
 
mytarmailS:

Ich danke Ihnen!

schaffte es, dass

aus dem Zickzack, aber tssss... es ist nicht genau )))) Der Code ist wild durcheinander, es besteht die Möglichkeit, dass ein Fehler auftritt.

In der Zwischenzeit können Sie die Schreie hören, dass die Märkte willkürlich sind ))

Wenn es keinen Fehler gibt, ist es ein gutes Ergebnis - wahrscheinlich zeigt es auch frühere Umkehrungen.

 
Aleksey Vyazmikin:

Wenn es keinen Fehler gibt, ist dies ein gutes Ergebnis - vielleicht zeigt es auch Umkehrungen früher.

Die Umkehrungen zeigen perfekt 0,8 auf dem Zickzack ist absolut genug, um Geld zu verdienen...

so sehen die Vorhersagen auf neuen Daten mit acurasi 0.83 aus

Aber wir sollten den realen Handel simulieren, nämlich dann, wenn das System alle 5 Minuten einen Balken erhält. Ich hoffe wirklich, dass keine Fehler gefunden werden. :) sonst ist es wie immer.)

 
Mihail Marchukajtes:
Mensch Max, du weißt einfach nicht, wie man sie kocht, und ja, sie erhöhen die Shats um höchstens 80%. Bei BOs ist dies die Auslöseschwelle oder etwas höher. Buchstäblich 5 %, aber selbst das reicht aus..... Der Haken an der Sache ist folgender. Sie können nicht einfach irgendeine Uhr einwerfen, Sie müssen spezifisch sein.... ????

Nun, mytarmails hat dir geschrieben, dass er es schaffen kann.

python lernen...
 
mytarmailS:

Die Umkehrungen zeigen, dass 0,8 auf dem Zickzack absolut genug ist, um Geld zu verdienen...

so sehen die Vorhersagen auf neuen Daten mit acurasi 0.83 aus

Aber wir müssen den realen Handel simulieren, d.h. wenn alle 5 Minuten ein Balken in das System eingespeist wird. Ich hoffe wirklich, dass keine Fehler gefunden werden. :) sonst ist es das gleiche wie immer ))

Ist es nicht klar, dass es NICHT möglich ist, Tiefst- und Höchststände dynamisch zu bestimmen?

Wenn es auch nur ein bisschen weiter geht, mit einer Verzögerung, gibt es keine Garantie, dass es sich nicht um eine falsche Umkehrung handelt.

 
mytarmailS:

Die Umkehrungen zeigen, dass 0,8 auf dem Zickzack absolut genug ist, um Geld zu verdienen...

so sehen die Vorhersagen auf neuen Daten mit acurasi 0.83 aus

Aber wir müssen den realen Handel simulieren, d.h. wenn alle 5 Minuten ein Balken in das System eingespeist wird. Ich hoffe wirklich, dass keine Fehler gefunden werden. :) sonst ist es das gleiche wie immer ))

Es sieht gut aus, haben Sie neue Prädiktoren erfunden?

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