Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2034

 
Farkhat Guzairov:

Da Sie Erfahrung mit konventionellen Netzwerken haben, müssen Sie versucht haben, mit MQL und reinem C++-Code zu unterrichten, wenn nicht, versuchen Sie es und Sie werden einen sofortigen Einblick bekommen.

Nein, habe ich nicht.) Was wird das Ergebnis sein? Höchstwahrscheinlich werden die Ergebnisse sehr unterschiedlich ausfallen.
 
Ilnur Khasanov:

Das sind die Fragen, die interessant sind. Was bedeutet es, zu stapeln? Wie kann man verstehen, welche Architektur (Ensembles, Modellbäume) besser ist? Nach welchen Maßstäben wird das Endergebnis verstanden? Wie kann man zum Beispiel die gleiche lstm-Wiederholung von catbusts korrekt kombinieren? Ist es das wert...
Welche ist besser? Die Wahl der Architektur hängt davon ab, was Sie von einem Netz erwarten. Meiner Meinung nach gilt: Je einfacher das Netz, desto besser. Die Hauptsache ist, dass sie die Ergebnisse bringt, die man von ihr erwartet.
 
Aleksey Nikolayev:

Da der Einfluss eines einzelnen Händlers auf den Markt vernachlässigbar ist, kommt es zu dem, was man in der Spieltheorie als "Spiel mit der Natur" bezeichnet. Es handelt sich um die gleichen Probleme mit Matstat, maschinellem Lernen und Nicht-Stationarität.

Ein ungefähres formales Modell ist leicht zu erstellen. Sie können sich einer diskreten Zeit annähern - niemand wird seine Position zu oft wechseln. Wir erhalten ein sich wiederholendes Spiel (das ist ein Begriff aus der Spieltheorie) mit identischen Runden, wobei in jeder Runde eine Minderheit gewinnt - es sieht aus wie gerade oder ungerade, ist es aber nicht. Dann mache ich die Annahme (die ich nicht bereit bin, mathematisch zu beweisen), dass das resultierende wiederholende Spiel auch ein symmetrisches Gleichgewicht hat, das als eine Folge von Gleichgewichten für die Rundenspiele konstruiert wird. Das heißt, dass alle Spieler in jeder Runde eine Münze werfen und nur dann gewinnen, wenn sie in der Überzahl sind.

Grüße!

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188

Ich kann diese Formalisierung des Problems kaum finden, eine bessere habe ich noch nicht gesehen.

Eine andere Frage: - Was ist eine Handelsstrategie?

Wenn es Ihnen nichts ausmacht, würde ich gerne die Definition eines abstrakten Handelssystems hören

 
Aleksey Nikolayev:

Ich glaube mich an ein Versprechen zu erinnern, WinML mit ONNX hinzuzufügen)

irgendwo geschrieben wurde, ja.

 
Ilnur Khasanov:

Das sind die Fragen, die interessant sind. Was bedeutet es, zu stapeln? Wie kann man verstehen, welche Architektur (Ensembles, Modellbäume) besser ist? Nach welchen Maßstäben wird das Endergebnis verstanden? Wie kann man zum Beispiel die gleiche lstm-Wiederholung von catbusts korrekt kombinieren? Und ist es das wert...

Sie haben ein Netz mit verschiedenen Arten von Schichten, d.h. Sie stapeln sie nacheinander, z.B. CNN, dann LSTM, dann lineare Schicht, usw. Und man trainiert sie alle auf einmal, nicht einzeln.

das Beispiel, das ich Ihnen gegeben habe - es gibt 2 LSTM-Schichten, dann die Softmax-Funktion, um die LSTM-Ausgänge in den Bereich 0;1 zu konvertieren (sonst gibt sie -1;1 aus), dann die Linienschicht (um alle LSTM-Ausgänge zu einem zusammenzufassen), und zum Schluss die Sigmoid-Schicht. D.h. Sie können jetzt versuchen, CNN vor dem lstm noch einzustecken.

Um den richtigen Weg zu finden, sollten Sie einige Erfahrung haben und einige Bücher lesen.

https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/
 
Igor Makanu:

Grüße!

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188

Ich habe diese Formalisierung des Problems kaum gefunden, eine bessere habe ich noch nicht gesehen.

eine weitere Frage: Was ist eine Handelsstrategie?

Wenn es Ihnen nichts ausmacht, würde ich gerne eine Definition eines abstrakten Handels-TS hören.

Die Frage ist berechtigt, da dieser Ansatz zu den agentenbasierten Modellierungsmethoden gehört und die Regeln des individuellen Verhaltens der Agenten notwendigerweise beschrieben werden müssen. Die Regeln des "Minderheitenspiels" beschreiben nur die "Belohnung", die ein Akteur von der Umwelt erhält.

In wissenschaftlichen Artikeln zu diesem Thema wird in der Regel nicht die Frage gestellt, wie man ein gewinnbringendes System entwickelt, sondern vielmehr, wie genau diese idiotischen Agenten Krisen auf dem Markt verursachen.

Wenn wir die Frage, was ein TS ist, ernst nehmen und versuchen, den kaufmännischen und den wissenschaftlichen Ansatz zu verbinden, dann entgeht mir die Formalisierung dieses Konzepts. Die offensichtliche Definition durch den Begriff des Algorithmus liegt nahe. Betrachtet man jedoch den gesamten TS-Lebenszyklus aufmerksam, so tauchen Ideen wie "ein Algorithmus zur Überoptimierung des TS-Algorithmus" und so weiter auf).

 
Aleksey Nikolayev:

In wissenschaftlichen Artikeln zu diesem Thema wird in der Regel nicht die Frage gestellt: "Wie erstellt man ein profitables System?"), sondern: "Wie genau schaffen diese idiotischen Agenten Krisen auf dem Markt?") Daher sieht das, was sie als "Handelsstrategien" bezeichnen, eher kitschig aus.

werden wir die Situation bei der Suche nach Informationen auf der Grundlage von Zuverlässigkeit und Nützlichkeit in Zukunft prüfen,

Der Hauptgrund dafür ist das mangelnde Verständnis der "wissenschaftlichen Artikel".

Aleksey Nikolayev:

Wenn wir uns der Frage, was ein TS ist, ernsthaft nähern und versuchen, den kaufmännischen und den wissenschaftlichen Ansatz zu verbinden, dann entzieht sich mir die Formalisierung dieses Konzepts.

Ich denke, das ist "der Trick" - eine clevere Mischung aus Folklore (Ansatz eines Händlers + Gralsgleichnisse) und wissenschaftlichen Methoden der Zeitreihenanalyse, die die Natur des Marktes nicht berücksichtigen - Wettbewerb + Volatilitätsspitzen, die durch Pressemitteilungen verursacht werden - (minus) Insiderinformationen (dies kann nicht mit mathematischen Methoden formalisiert werden! ..... wissen Sie noch, wer seine Hausaufgaben in Mathematik in der Schule gemacht hat und wer sie selbst gemacht hat))) )


Aleksey Nikolayev:

Eine offensichtliche Definition durch den Begriff des Algorithmus liegt nahe. Betrachtet man jedoch den gesamten Lebenszyklus von TC, so sind Ideen wie "Algorithmus-Rekonfigurations-Algorithmus von TC-Algorithmus-Überoptimierung" und so weiter bis ins Unendliche vorhanden.)

OK, ja.

nicht viel, aber dies ist die plausibelste Beschreibung einer abstrakten TS oder passt besser zur Problemstellung, eine TS zu finden


Andererseits sind die Fragen:

- wie lang ist der Lebenszyklus eines TS? (die Folklore des Händlers über das Testen von 10 Jahren und 10 Nächten, "ausgelutscht" aus dem Finger eines Händlers, der mit allen um ihn herum Däumchen dreht - wir sollten sie nicht berücksichtigen)

- Was sind die Optimierungs-/Rekonfigurationsaufgaben?

 
Maxim Dmitrievsky:
Neuronale Netze im Terminal zu schreiben ist überhaupt keine Option. Dort kann eine Funktion plötzlich nicht mehr wie erwartet funktionieren. Einsatzbereit und getestet.

Im Allgemeinen eine andere Erfahrung, alles im Terminal und in einem Code/einer Datei, Funktionen werden so weit wie möglich vereinfacht. Die Berechnungen im Indikator und im Expert Advisor werden auf Übereinstimmung geprüft. Auch wenn Sie in mancher Hinsicht Recht haben und jetzt deprimierende Gedanken aufkommen (

Nun, ich habe aus Erfahrung gelernt, dass Bindungen auch glitch und verlangsamen(

Wir werden das schon schaffen)

 
dr.mr.mom:

Generell eine andere Erfahrung, alles im Terminal und in nur einem Code/Datei, die Funktionen sind so weit wie möglich vereinfacht. Sie prüft die Übereinstimmung der Berechnungen im Indikator und im Expert Advisor. Auch wenn Sie in mancher Hinsicht Recht haben und jetzt deprimierende Gedanken aufkommen (

Nun, ich habe aus Erfahrung gelernt, dass Bindungen auch glitch und verlangsamen(

Wir werden das schon schaffen).

Ich sollte ein neuronales Netz nicht von Grund auf neu schreiben, nur um zu sehen, wie es lernt - keine gute Idee). Wenn man es an einem vorgefertigten Exemplar überprüfen könnte und nicht unter Unsinn zu leiden hätte.

Außerdem muss man eine Parallelisierung, einen Qualitätsoptimierer, GPU-Unterstützung und Skalierbarkeit schreiben. All dies, um zu verstehen, dass NS nicht in Forex arbeiten

und dann herauszufinden, dass ns 24 Stunden lang lernt (wie in den jüngsten Artikeln) und dass keine Forschung zu einer solchen Architektur durchgeführt werden kann (wegen mql oder Gott weiß was sonst)

 
Maxim Dmitrievsky:

Ein neuronales Netz von Grund auf zu schreiben, nur um zu sehen, wie es lernt, ist ein zweifelhafter Spaß)) Wenn man es an fertigen Produkten testen kann und nicht unter Unsinn leidet

Außerdem muss man eine Parallelisierung, einen Qualitätsoptimierer, GPU-Unterstützung und Skalierbarkeit schreiben. All dies, um zu verstehen, dass NS nicht in Forex arbeiten

und dann herauszufinden, dass ns 24 Stunden lang lernt (wie in den letzten Artikeln) und dass eine solche Architektur nicht erforscht werden kann (wegen der Eigenheiten von mql oder Gott weiß was).

Maxim, bringen Sie es mit.

Wenn meine Arbeitssysteme nicht funktionieren, muss ich in die künstliche Intelligenz gehen, wenn du dort der Beste bist, habe ich Glück.