Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 16
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Beim finanziellen BP müssen Sie ein Muster erkennen, d. h. das einheitliche Verhalten des BP über den gesamten verfügbaren Zeitraum.
Leute, ich hänge meinen EA an. Sie zeigt die Logik des Sendens und Empfangens von Informationen aus dem R-System.
Damit es funktioniert, müssen Sie die Bibliothek von hier kopieren: https://www.mql5.com/en/code/11112
In der Datei mt4R.mqh befinden sich Anweisungen.
Eine dumme Behauptung. EURUSD vor einem Jahr und EURUSD jetzt sind zwei verschiedene GPs mit demselben Namen.
Profanität. Wenn Ihre EAs auf EURUSD nicht durchhalten, verlieren sie ein Jahr lang aus dem Muster, was bedeutet, dass Sie kein Muster gefunden haben. Sie handeln mit Lärm.
Ihre studentischen Hinweise auf den Vergleich von Äpfeln mit Birnen gelten natürlich auch für alle anderen Aufgaben, aber Sie wissen offensichtlich nicht, wie man diese Früchte auf dem Markt unterscheidet.Sie wollen Korrelationen in einem einzigen BP finden. Und Sie wollen Zusammenhänge finden, die in diesem BP jederzeit vorhanden sein müssen.
Diese beiden Umstände (fett gedruckt) sind, gelinde gesagt, seltsam...
Genau wie fett hervorgehoben. Für Sie scheint es seltsam, während mehrere Personen in diesem Thread versuchen, genau diese Probleme zu lösen. Außerdem sind wir nicht die Einzigen auf der Welt, die sich mit diesem Thema befassen, denn viele wissensintensive Werkzeuge, mit denen sich genau diese Probleme lösen lassen, wurden bereits vor uns erfunden und eingesetzt.
Also.
1. jederzeitanwesend sein
Dies ist das Problem der Umschulung (Überanpassung) des Modells. Wenn unser Modell auf den verfügbaren historischen Daten einige Muster erkennen konnte, die garantiert in der Zukunft auftreten werden, dann erhalten wir jederzeit IhreAnwesenheit. Dies kann erreicht werden, indem das Modell auf Prädiktoren aufgebaut wird, die für die Zielvariable relevant sind. Hier gibt es ein Werkzeug namens "Hauptkomponenten" (ein ziemlich altes Werkzeug), mit dem Sie Müll (Rauschen) von Prädiktoren aussieben können, die in der Zukunft die gleichen Muster aufweisen werden, die wir in den verfügbaren historischen Daten finden.
2. Sie wollen Korrelationen in einemeinzigen BP finden
Es gibt eine ganze Reihe verschiedener Instrumente mit unterschiedlichen Ideen, um Korrelationen zu finden. Hier geht es um NS, genauer gesagt um nnet. Nach meiner Erfahrung ist dies der am wenigsten effektive Algorithmus. Viel effektiver und vor allem offensichtlicher sind ada, randonforest, SVM, in absteigender Reihenfolge der Leistung.
Nehmen wir den Randonforest als das offensichtlichste Beispiel.
Worum geht es dabei?
Wenn wir zum Beispiel Werte für Prädiktoren haben, bringen wir dem Algorithmus bei, KAUFEN und VERKAUFEN vorherzusagen. Der Algorithmus erstellt einen Baum - eine Kombination von Prädiktorwerten, die zu einem Balken gehören. Ein Baum sagt KAUFEN voraus, der andere - VERKAUFEN. Bei der Eingabe von etwa 5000 Balken findet der Algorithmus 200-300 Baumsorten. Eine weitere Erhöhung der Anzahl der Stäbe führt nicht zu einer Erhöhung der Anzahl der Bäume. Wenn wir das Problem in Schritt 1 lösen, dann wird das resultierende Modell die Zukunft mit ungefähr dem gleichen Fehler vorhersagen wie bei historischen Daten.
Den Theoretikern mit Erfahrung kann man nur Glück für die Praxis wünschen.
Vielen Dank, mein Schatz.
Wir haben auch schon ein paar Jahre Übung. Deshalb wenden wir uns der Theorie zu. Sie haben den Kern der Wahrheit noch nicht erfasst. Ich wünsche Ihnen auch viel Glück.
Die ersten Lektionen sehen eher wie ein Tutorium über eben diesen Rahmen als über die Datenanalyse aus. Aber die Moderatoren sehen angemessen aus, ohne das typische "Ich bin ein Forex-Guru, ich werde Ihnen die Augen öffnen und Sie werden Millionen verdienen" wie in vielen anderen nutzlosen Schulungen, was Hoffnung gibt, dass sie bis zum Ende angemessene Dinge erzählen werden.
Das ist Unverschämtheit, da gibt es definitiv keinen Blödsinn.
Pandas scheint eine der beliebtesten Bibliotheken für Data Mining zu sein, Python selbst ist eine sehr praktische Sprache für eine breite Palette von Aufgaben.
Profitables Handeln kann nicht gelehrt werden. Sie werden Ihnen beibringen, wie Sie Daten nehmen, ein Modell darauf aufbauen und das Ergebnis des Modells auswerten.
Das ist Unverschämtheit, da gibt es definitiv keinen Blödsinn.
Pandas ist eine der beliebtesten Bibliotheken für Data Mining, und Python selbst ist eine sehr praktische Sprache für eine Vielzahl von Aufgaben.
Niemand wird den profitablen Handel lehren. Sie werden lehren, wie man Daten nimmt, ein Modell darauf aufbaut und das Ergebnis des Modells auswertet.
Die Theoretiker mit Erfahrung können ihnen nur Glück für die Praxis wünschen.
Meine Erfahrung mit Aktienspekulationen begann mit den Schecks von Borovoy. Davor habe ich weitere 20 Jahre lang in den Immobiliensektor investiert.
Wurden Sie mit den Schecks geboren?
Anton Zverev
Lassen Sie uns diese Art von Gespräch nicht führen. Menschen, die hier lernen und ihre Erfahrungen austauschen, sind bereit, sich gegenseitig zu helfen, während Sie die Position einnehmen, dass Sie dumm sind und ich alles weiß.) Helfen Sie mir lieber zu verstehen, was Sie denken und was Sie für richtig halten.
Ich stimme mit Ihnen überein, dass es nicht ausreicht, nur den BP anzugeben. Sie müssen die Informationen komprimieren und unnötige Dinge weglassen, die eine gute Entscheidung verhindern, idealerweise auf 0 oder 1 die kaufen/verkaufen, d.h.Wenn wir 10 Indikatoren haben (an die ich nicht glaube) und 9 davon herausgefiltert haben, so dass nur der RSI übrig bleibt, wird das nicht ausreichen, da der Indikator einen Bereich hat und es sich herausstellt, dass er nicht mit Werten von -70 bis 70 funktioniert, also müssen wir sie komprimieren und so weiter.. Die Frage ist nur, wie man das macht.
Ich denke darüber nach, habe aber noch nicht genug Wissen, um einen solchen Selektor zu implementieren...
Mein erster Versuch ist schon lange her, ich habe vom aktuellen Kurs zurückgeschleift und nach einer fast identischen Situation in der Vergangenheit gesucht, dann wurden diese Situationen nach dem Ergebnis sortiert, wie sie ausgefallen sind, z.B. habe ich eine aktuelle Situation, dafür wurden 10 Analoga in der Vergangenheit gefunden, 8 Analoga haben sich als Preisanstieg herausgestellt, 2 endeten in einem Rückgang, es wird also wachsen ... Aber der Horror )) ist, dass es stellte sich heraus, das Gegenteil zu sein, der Preis fiel sehr oft und stark in diesen Situationen mit einer starken Tendenz zum Kauf, und dann oft wieder getestet Tick für Tick ...
Dann schuf ich diese Art von Indikator, nahm die kumulative Summe aller Kaufpreise und auch die Summe für den Gewinn, erstellt ihre Differenz und bekam einige Index, wenn ich es mit dem Preis verglich es stellte sich heraus, fast in die entgegengesetzte Richtung zu bewegen, war die Korrelation -0,7 bis -0,9 , so einfach gesprochen der Markt geht gegen seine eigenen Statistiken, das ist etwas zu denken und zu überdenken