Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1049
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Willst du Leben in diesen Thread zu atmen und füllen Sie Ihre Taschen auf ein neuronales Netz Handelssignal, gebe ich:
Algorithmus zur Vorbereitung der Eingabedaten für den Gral
1. Der Erlang-Fluss der Order 300 und höher für Tick-Kurse (OPEN/CLOSE M5 analog) hat eine stabile Laplace-Verteilung auf den Inkrementen.
2. Die Summe der Moduli solcher Inkremente ergibt eine xy-Quadrat-Verteilung.
Im Grenzfall wird es sich um eine Normalverteilung handeln.
Die Summe der Moduli für einen gegebenen Fluss in einem gleitenden Fenster, sagen wir 1440 solcher Werte = Woche (definiert durch die Tschebyscheff-Ungleichung), bildet also eine annähernde Normalverteilung mit einer bekannten Quantilsfunktion und Erwartung.
4. Sicherlich lassen sich aus einem solchen Prozess unvorstellbare Geldbeträge herausholen.
Warum verwende ich diesen Algorithmus also nicht, um Verkürzungen, Ausreißer usw. zu berechnen, die unsinnig sind?
Ja, denn es ist ein SEHR langer Warteprozess für einen einzigen Handel. Das Zeitfenster beträgt eine Woche! Nein, dafür habe ich nicht die Geduld.
Und das Neuronetz muss bei solchen Eingaben einfach schnell den Gral bringen.
Viel Glück, allerseits!
Ach, so viel Mühe, und alles umsonst, ich schrieb über Tics und Strategie-Tester, aber nein... Der Gral ist genau hier, ich werde ihn selbst finden, schau:
1. Tick-Kurse enthalten möglicherweise nicht alle Informationen - Tick-Filterung aus verschiedenen Dateneinspeisungen, und Tick-Kurse können zusätzliche Informationen enthalten, die für den analysierten Prozess nicht relevant sind - Glättungsfilter von Maklerunternehmen und Algorithmen zum Hinzufügen von Aufträgen
2,3,4 Strategietester und nochmals Strategietester
nach Durchführung der Schritte 1-4 wird der Gral nicht erscheinen, nur ein mathematisches Modell des analysierten Prozesses, um "zum Geld zu kommen" sollten Sie eine Strategie entwickeln
Schicken Sie mir den Code per E-Mail und ich werde sehen, was ich tun kann. Ist dies für den persönlichen Gebrauch oder mit freiem Zugang für alle?
Ihnen gemailt
Ausprobieren verschiedener Modelle (Prädiktoren), z. B. Erstellung mehrerer Modelle und Auswahl des besten Modells anhand verschiedener transformierter Eingangsdaten. Es ist, als ob man Passwörter von Konten auswählt. Wenn es kein a priori Wissen über das Thema und die Muster gibt.
Handgefertigt von Hand.
In Wapnicks Video auf Englisch ging es um FolgendesMaxim, wenn Sie wollen, können Sie die Schriften von Ivakhnenko lesen, es ist das, worüber Sie sprechen, aber in einer strukturierten und optimierten, der besten Form.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Ich kenne sogar einen Mann (nicht persönlich), der auf der Grundlage dieser Prinzipien einen sehr guten Roboter gebaut hat
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Das ist es, was sein Roboter tut.
Maxim, wenn Sie wollen, können Sie die Werke von Ivakhnenko lesen, sie sind das, worüber Sie sprechen, aber in einer strukturierten und optimierten Form.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Ich kenne sogar einen Mann (nicht persönlich), der auf der Grundlage dieser Prinzipien einen sehr guten Roboter gebaut hat.
Danke, ich werde es lesen. Ich habe zuerst das System für korrelierte Symbole entwickelt. Das bedeutet, dass die Prädiktoren ähnliche Instrumente sind, z. B. der Dollar-Index für EURUSD, und das System versucht, Muster zwischen ihnen zu finden. Das beste Ergebnis bisher ist etwa 100 % OOS aus der Schalenlänge, und die Maulwurfsfehler sind etwa gleich, dann beginnt das System allmählich zusammenzubrechen (nicht abrupt)
Unterschiedliche Transformationen führen im besten Fall zu einer Fehlerreduzierung von 0,1 bei der OOS. Es liegt auf der Hand, dass nicht nur die Inputs, sondern auch die Outputs geändert werden müssen, und das wäre sehr ressourcenintensiv.
Maxim, wenn Sie wollen, können Sie die Werke von Ivakhnenko lesen, sie sind das, worüber Sie sprechen, aber in einer strukturierten und optimierten Form.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
Ich kenne sogar einen Mann (nicht persönlich), der auf der Grundlage dieser Prinzipien einen sehr guten Roboter gebaut hat
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Das ist die Art von Geschäft, die der Roboter dieses Mannes macht.
es ist im Grunde eine Atommaschine
Danke, ich werde es lesen. Ich habe zunächst ein System zur Korrelation von Instrumenten entwickelt. Das heißt, die Prädiktoren sind ähnliche Instrumente, z. B. der Dollar-Index für EURUSD, und das System versucht, Muster zwischen ihnen zu finden. Das beste Ergebnis bisher ist etwa 100 % OOS aus der Schalenlänge, und die Maulwurfsfehler sind etwa gleich, dann beginnt das System allmählich zusammenzubrechen (nicht abrupt)
Verschiedene Transformationen führen bestenfalls zu einer Fehlerreduzierung von 0,1 bei OOS. Es liegt auf der Hand, dass nicht nur die Inputs, sondern auch die Outputs angepasst werden müssen, aber das ist schon sehr ressourcenaufwändig.
Ich habe das auch getan, ich habe den DAX (Europa) und den SP500 (Niederlande) als Prädiktoren genommen und versucht, den Euro-Dollar mit Hilfe von Hidden-Markov-Modellen (HMM), aber nicht mit neuronalen Netzen vorherzusagen, aber es hat nicht funktioniert)).
Ich habe das Gefühl, dass etwas mit uns nicht stimmt, etwas Grundlegendes in unserer Herangehensweise an den Aufbau von Prognosesystemen, und wir rennen gegen die Wand.
sie ist im Wesentlichen eine Atommaschine
Was ist eine Nuklearmaschine? Ich weiß es nicht(
Was ist eine Nuklearmaschine? Ich weiß es nicht(
Nun, es erstellt verschiedene Polynome aus Rohdaten, Reshetov verwendet es auch in seinem Prädiktor
Ich habe das Gefühl, dass mit uns etwas nicht stimmt, dass uns etwas Grundlegendes in unserer Vision vom Aufbau prädiktiver Systeme fehlt und wir deshalb gegen eine Wand stoßen.
Ich möchte Sie daran erinnern, dass Aleshenka und Koldun (die anscheinend die einzigen sind, die beim Handel mit neuronalen Netzen erfolgreich sind) viel Zeit mit der Vorbereitung der Eingabedaten verbringen.
Ehrlich gesagt, weiß ich nicht, was sie dort tun, und mit meinen Beiträgen provoziere ich absichtlich ihr Feedback :))) Ach, behalte das Geheimnis für dich...
Nun, es werden verschiedene Polynome aus den Rohdaten gebildet, Reshetovs Prädiktor verwendet die gleichen
Und Reschetow? Nun, ja, er ist mit MSUA vertraut, sagte er einmal.
Die Idee, mit Hilfe von Brute-Force-Prädiktoren Modelle zu erstellen und dann Modelle mit zunehmender Komplexität zu entwickeln, ist meiner Meinung nach sehr richtig.
Aber vielleicht sollte ich nicht versuchen, die Prädiktoren aufzuzählen, sondern Systemlösungen in meiner Umgebung austauschen oder etwas anderes...