Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2036
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Die Frage ist berechtigt, da dieser Ansatz zu den agentenbasierten Modellierungsmethoden gehört und es notwendig ist, die Regeln des individuellen Verhaltens der Agenten zu beschreiben. Die Regeln des "Minderheitenspiels" beschreiben nur die "Belohnung", die der Agent von der Umwelt erhält.
In wissenschaftlichen Artikeln zu diesem Thema wird in der Regel nicht die Frage gestellt, wie man ein profitables System entwickelt, sondern wie genau diese idiotischen Agenten Krisen auf dem Markt verursachen. Daher sieht das, was dort als "Handelsstrategien" bezeichnet wird, ziemlich billig aus.
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 naheliegende Definition durch den Begriff des Algorithmus liegt nahe. Aber wenn man sich den gesamten Lebenszyklus des TS genau ansieht, kann man leicht auf Ideen kommen wie "ein Algorithmus zur Überoptimierung des TS-Algorithmus" und so weiter bis ins Unendliche).
Ich lese langsam Artikel zu diesem Thema und komme zu dem Schluss, dass wir zu Modellen mit komplexen Eigenschaften der einfachsten Modellelemente kommen werden - Händler)
Atome werden Stück für Stück zerlegt)
Betrachten wir die Situation der Informationssuche unter dem Gesichtspunkt der Glaubwürdigkeit und des Nutzens für die Zukunft,
- wie lang ist der Lebenszyklus des TS? (die Folklore des Händlers über das Testen von 10 Jahren und 10 Nächten, die aus dem Finger des Händlers "gesaugt" wird, der allen die Finger umdreht - wir sollten sie nicht berücksichtigen)
- Was sind die Optimierungs-/Rekonfigurationsaufgaben?
Der TS lebt von einer stationären Reihe, Stationarität einer Reihe ist die Fähigkeit eines mathematischen Modells, diese Reihe mit akzeptablem Fehler zu beschreiben, bei einem Fehler, der größer als der akzeptable Fehler ist, wird davon ausgegangen, dass die Reihe durch ein anderes Modell beschrieben werden kann und ein Lag auftritt. Und ich stimme Alex Nikolaev zu, dass es bei der Strategie darum geht, aus der Analyse neuer Daten neue Verhaltensweisen zu entwickeln/zu ändern.
Ich möchte noch auf die Diskrepanz zwischen dem Konzept des Algorithmus und der TS hinweisen. Vielmehr ist der TS kein fester Code, sondern der Prozess der Änderung) "Setzen Sie den Expert Advisor auf den Chart und vergessen Sie ihn" ist meiner Meinung nach ein unerreichbares Ideal)
Sie können Ihre Suche nicht mit der Methode der Ausnahmen oder der Negation formalisieren
Dann sind wir wieder am Anfang der Diskussion: Was ist ein abstrakter TS? Oder worauf sollte ein Händler achten?
SZZ: Bei Algorithmen ist es einfacher, das ist längst formalisiert, bzw. für den Programmbegriff ist es formalisiert: Das Programm sind Daten und ein Algorithmus, der diese Daten verarbeitet, d.h. Daten + Algorithmus = Programm. Ich würde gerne die gleiche minimalistische Definition für die TS hören
TS basiert auf stationären Reihen, die Stationarität einer Reihe ist die Fähigkeit eines mathematischen Modells, diese Reihe mit einem akzeptablen Fehler zu beschreiben, bei einem Fehler, der größer ist als der akzeptable, wird davon ausgegangen, dass die Reihe durch ein anderes Modell beschrieben werden kann, und es kommt zu einer Verzögerung. Und ich stimme Alex Nikolaev zu, dass es bei der Strategie darum geht, aus der Analyse neuer Daten neue Verhaltensweisen zu entwickeln/zu ändern.
Aber ich versuche, eine gemeinsame Definition für einen TS zu finden - man kann nach vielen Dingen suchen, zumindest werden schöne Balancetabellen im Tester von allen gesucht und sogar von vielen gefunden, aber wie Beobachtungen des Signaldienstes und aktiver Forumsteilnehmer zeigen - ist das nicht das, wonach man suchen sollte, wenn man einen TS sucht (bewertet)
Andererseits: Was ist ein abstrakter TS? Oder wonach sollte ein Forscher suchen?
TS ist, wenn man aus einer Vielzahl von Informationen und Varianten ihrer Verarbeitung eine einzige binäre JA/NEIN-Entscheidung trifft.
TS ist ein Filter, es gibt verschiedene Filter, adaptive, intelligente, primitive ...
die Methode des Ausschlusses oder der Verneinung wird die Suche nicht formalisieren
Dann sind wir wieder am Anfang der Diskussion: Was ist ein abstrakter TS? Oder wonach sollte ein Forscher suchen?
SZZ: Bei Algorithmen ist es einfacher, das Konzept ist längst formalisiert, oder besser gesagt, es ist formalisiert für das Konzept eines Programms: Das Programm sind Daten und ein Algorithmus, der diese Daten verarbeitet, d.h. Daten + Algorithmus = Programm. Ich würde gerne die gleiche minimalistische Definition für TC hören.
Lassen Sie es mich so ausdrücken: TS ist ein Algorithmus, von dem ein Teil immer im Kopf des Händlers ist. Es kann nur ein intuitives Verständnis dafür sein, wann man den Expert Advisor auf virtuellen Handel umstellt oder die Parameter neu optimiert (ohne auf den Drawdown zu warten). Im Prinzip kann es eine ganz rationale Entscheidung auf der Grundlage der Nachrichten sein, aber nicht unbedingt.
Im Allgemeinen bleibt immer ein "Teil des TS-Algorithmus" im Kopf des Händlers, was darauf hindeutet, dass es unmöglich ist, ihn vollständig zu formalisieren. Wenn wir versuchen, ihn zu formalisieren, führt das zu einer endlosen Rekursion - der Algorithmus , der den Algorithmus ändert, der den Algorithmus ändert... usw.
Ich stimme mit Valery überein, dass der Grund dafür die Nicht-Stationarität ist. Sie kann nicht durch Detrending, Umstellung auf Inkremente und andere ähnliche Methoden aus der Ökonometrie entfernt werden.
Ich weiß nicht, lassen Sie uns das erste machen.
In der Stichprobe sind alle Pole an der Ausbildung beteiligt, ist der letzte gezielt?
zu Modellen zu gelangen, die die komplexen Eigenschaften der einfachsten Modellelemente berücksichtigen - Händler)
Dennoch hoffe ich, dass "der Transistor das weite Herz des Helden nicht messen kann")
Ich möchte nicht auf dem Müllhaufen der Geschichte landen)
TC ist, wenn Sie alle Informationen und Verarbeitungsmöglichkeiten zu einer einzigen binären JA/NEIN-Entscheidung verdichten.
TS ist ein Filter, Filter sind unterschiedlich, adaptiv, intelligent, primitiv ...
Wenn Sie über Teststrategien schreiben, müssen Sie zum vorherigen Schritt zurückkehren - was wollen Sie herausfinden?
Lassen Sie es mich so ausdrücken: TS ist ein Algorithmus, von dem ein Teil immer im Kopf des Händlers liegt. Es kann nur ein intuitives Verständnis dafür sein, wann man den Expert Advisor auf virtuellen Handel umstellt oder die Parameter neu optimiert (ohne auf den Drawdown zu warten). Im Prinzip kann es eine ganz rationale Entscheidung auf der Grundlage der Nachrichten sein, aber nicht unbedingt.
Im Allgemeinen bleibt immer ein "Teil des TS-Algorithmus" im Kopf des Händlers, was darauf hindeutet, dass es unmöglich ist, ihn vollständig zu formalisieren. Wenn wir versuchen, ihn zu formalisieren, führt das zu einer endlosen Rekursion - der Algorithmus , der den Algorithmus ändert, der den Algorithmus ändert... usw.
Ich stimme mit Valery überein, dass der Grund dafür die Nicht-Stationarität ist. Sie kann nicht durch Detrending, Übergang zu Inkrementen und andere ähnliche Methoden aus der Ökonometrie entfernt werden.
Wir können also das Konzept der TK nicht formalisieren?
Es stellt sich also heraus, dass TC Inspiration ist oder ein Musikinstrument spielt?
Oder kehren wir zurück zu unserem ... - Es zeigt sich, dass TS in erster Linie die Analyse von Marktinformationen und die Entscheidungsfindung ist.
In dem Beispiel sind alle Spalten an der Ausbildung beteiligt, ist die letzte Spalte das Ziel?
Die letzte Spalte ist das Ziel, der Rest sind Eingaben
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 muss man sagen, dass NS einen Tag braucht, um es zu lernen (wie in den letzten Artikeln) und dass mit einer solchen Architektur keine Forschung betrieben werden kann (wegen der mql-Funktionen oder Gott weiß was noch).
Warum der plötzliche globale Pessimismus? ))) Ich habe mir angesehen", wie sie vor allen modernen Paketen in NeuroShell Day Pro trainiert wurden. Und selbst dann bekam ich robuste Ergebnisse, dass ich nicht weiß, wie es im Inneren funktioniert und es war schwer, fast unmöglich, es mit MT4 zu verbinden.
Ich stimme zu, dass es wünschenswert wäre, die GPU anzuschrauben.
Die Frage ist, was für eine Art von NS sie sind und in welchem Paradigma sie aufgebaut/gelernt wurden, meins entwickelt sich.
Ja, die erste robuste Variante kann sogar einen Tag lang trainiert werden (obwohl es in der Praxis auf einem uralten Laptop zu Hause 8 Stunden dauert). Aber auf die Notwendigkeit der Weiterentwicklung der ersten Variante auf Kosten ihrer Robustheit zurückzukommen, wird in einem Monat notwendig sein. D.h. auch bei zehn funktionierenden Werkzeugen im realen Leben wird es vorher eine neue Variante geben.
Was nun die Architektur betrifft, so nehmen wir den NEAT-Algorithmus als Grundlage und fügen unsere eigenen Funktionen hinzu. Am Ausgang wird sich die Architektur weiterentwickeln, auch die Architektur.
Es geht also folgendermaßen.
Und gleichzeitig empfehle ich, Bücher/Vorlesungen über Mikrobiologie usw. zu lesen.
Und bei Streitigkeiten ist leider der eine ein Narr (argumentiert ohne Wissen), der andere ein Bastard (argumentiert mit Wissen), ich bevorzuge einen Meinungsaustausch mit Argumenten/Begründungen.
Die Hauptsache ist doch, dass wir etwas bewirken, zum Teufel mit ihnen - los geht's))).