Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2006
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Max, beobachten Sie in der Demo die gleichen Bedingungen wie im Test?
Ja, sogar der Spread ist in der Demo größer. Es gibt irgendwo einen Fallstrick
Es fällt mir schwer zu glauben, dass Sie mit den Daten des Testzeitraums ein perfektes Ergebnis erzielen werden, ich persönlich bin durchgefallen.
Dort gibt es keinen Testzug. Es handelt sich nur um das Testgerät (gut). Sie setzen auf das Echte - das Schlechte.
es gibt keinen Test\Zug. Es handelt sich nur um das Testgerät (gut). Echte Wetten sind schlecht.
Hast du Python schon verstanden? In Real funktioniert es bei mir nicht, ich weiß nicht, wo das Problem liegt. Oder kann ich den Quellcode hier einwerfen? Vielleicht kann jemand noch ein wenig herumstöbern.
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Im Archiv befinden sich 2 Programme. Der Tester ist nur für die Systemeinrichtung gedacht, d.h. er testet das neuronale Netzwerk auf historischen Daten und gibt das Ergebnis als Balance-Chart aus (als kumulierte Anzahl von Pips).
Der Händler handelt auf dem Konto, indem er den Tester vorab laufen lässt. Wenn Sie das Saatgut ändern, können Sie die besten Ergebnisse mit dem Tester erzielen. Auch durch Änderung der Konfiguration des NS.
Die Ergebnisse des Testers und des Traders stimmen nicht überein, der Trader weist aus irgendeinem Grund keinen Gewinn aus. Entweder hat der Händler oder der Prüfer einen Fehler. Oder es liegt ein nicht offensichtlicher Fehler/Fall vor, der mit der NS-Bibliothek selbst zusammenhängt. Ich habe es nicht geschafft, ihn zu sehen (keine Zeit).
Bibliothek selbst mit NS. Kann für den persönlichen Gebrauch verwendet werden. Wenn Sie einen Fehler finden, kontaktieren Sie mich (es gibt Verbesserungsmöglichkeiten, wenn der TC zu funktionieren beginnt)
Was Sie überprüfen können:
Kann man durch den Wechsel von Seed ein Pflaumenergebnis erzielen? Es ist möglich, dass dies einer der Parameter für die Anpassung ist.
Das geht nicht, aber man kann die Kurve verbessern
Wenigstens habe ich kein Pflaumenergebnis erhalten.Die Datenaufbereitung beim Trainieren und Arbeiten unterscheidet sich bei einer Zeichenkette
Preise = Preise.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Ich habe kein Python und ich habe keine Erfahrung damit, ich weiß nicht, was diese Befehle sind. Deshalb werde ich fragen.
Vermutung - vielleicht werden die Daten im Vergleich zu denen, die wir im realen Handel erhalten, invertiert sein?
Die Datenaufbereitung beim Trainieren und Arbeiten unterscheidet sich bei einer Zeichenkette
Preise = Preise.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Ich habe kein Python und ich habe keine Erfahrung damit, ich weiß nicht, was diese Befehle sind. Deshalb werde ich fragen.
Annahme - das Ergebnis sind möglicherweise invertierte Daten im Vergleich zu dem, was wir im realen Handel erhalten?
Hier werden die Balken nach Datum und Uhrzeit neu indiziert, da in der Historie einige Balken fehlen könnten, um Löcher zu vermeiden. Dann werden leere Werte herausgeworfen, die dann durch den MA abgeleitet werden.
Es gibt keine Auslassungen im Händler, da n letzte Takte genommen werden. Sie sollten nicht rückgängig gemacht werden.
Ich glaube nicht, dass das viel bewirken würde. Aber wir können es noch einmal machen, mal sehen... Danke