Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 230
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Daher meine Vorstellung davon, wie "maschinelles Lernen" in Bezug auf den MMS-Handel umgesetzt werden könnte:
Zunächst zu den Grundbegriffen:
1. Die Signatur ist eine numerische Beschreibung des Charakters von Parameterwertänderungen. Die Signatur wird durch einen speziellen Algorithmus erstellt. Sie hat ein Format. Sie wird in einem speziellen Block (Array) gespeichert. Sie ist das Endergebnis aller Algorithmen, Berechnungen und Operationen.
2. aktueller Zeitraum - eine bestimmte Zeitspanne. Sie ist in einem Ringpuffer implementiert, durch den die Parameterwerte laufen. Jeder neue Wert verschiebt die gesamte Warteschlange der zuvor aufgezeichneten Werte und nimmt den Kopf des Arrays ein, und der älteste Wert wird gelöscht. Es kann viele aktuelle Perioden geben, und jede kann einer anderen Zeitskala und einem anderen Parameter gewidmet sein.
3. Parameterwertbereich - der Bereich, in dem sich der Wert eines Parameters ändert. Sie wird durch Erfahrung während der Systemprüfung festgelegt. Der Bereich zwischen Minimal- und Maximalwerten kann eine Unterteilung in kleinere Bereiche enthalten, um den gesamten Wertebereich eines Parameters aufzubrechen und auf eine geeignete Skala zu bringen.
4. Zeitlücken zwischen eingehenden Werten - gemessen, wenn die Werte im Ringpuffer ankommen. Zusammen mit den Bereichen sind notwendig, um die Art der Wertänderung und die anschließende mathematische Analyse zu erarbeiten.
5. Wertänderungskurve - bedingte, programminterne Wertänderung, die die Werte selbst und die Zeitabstände zwischen ihnen kombiniert. Das Ergebnis ist eine grafische Kurve (dargestellt in einem zweidimensionalen Feld), auf die verschiedene Methoden der mathematischen Analyse angewendet werden können.
6. Mathematische Filter - Analysemethoden (Formeln), die verschiedene Merkmale der Wertänderung in der laufenden Periode aufzeigen.
7. Wertreduktion auf einen Bereich - Zusammenfassung des aktuellen Wertes, um die Anzahl seiner Varianten zu reduzieren. Sie ist für die Analyse der Variation erforderlich.
8. Sammlung von Signaturstatistiken - Prozess, der während der Prüfung des Systems oder während des Betriebs unter realen Bedingungen durchgeführt wird. Es werden "Erfahrungen" des Systems gesammelt, seine "Bekanntschaft" mit verschiedenen Situationen, die verschiedene Charaktere des Verhaltens von Werten verschiedener Parameter darstellen, wird durchgeführt. Diese Signaturen werden in einer speziellen Datenbank gespeichert.
9. Unterschriftendatenbank - Speicherblock, in dem alle aktuellen Unterschriften gespeichert werden. Der Ort, an dem die "Erfahrung" des Systems gespeichert wird, gefiltert durch ständige statistische Auswahl. Innerhalb der Datenbank werden relevante Signaturen ausgewählt und gedreht und weniger relevante nach und nach verdrängt. Die Auswahl richtet sich nach dem aktuellen Zeitraum, aus dem bestimmte Signaturen nach ihrer Erstellung in die Datenbank übernommen werden (natürlich nach Analyse und Filterung der Werte). Die am häufigsten wiederkehrenden verdrängen die weniger häufig vorkommenden.
Beschreibung des Arbeitsprozesses des Systems:
Stellen wir uns eine Programm-Engine vor, die einerseits Werte von Parametern empfängt und andererseits fertige Signaturen von Mustern ihrer Veränderungen über verschiedene Zeiträume hinweg liefert. Ein Motor, der diese Signaturen auch in einer Datenbank speichert und sie in der Datenbank rotieren lässt.
Angenommen, ein Benutzer gibt eine Gruppe von Parametern ein, indem er die Engine einfach auf vordefinierte Variablen oder Umgebungsparameter verweist. Diese Parameter werden nun vom Motor "beobachtet". Das heißt, ihre Werte werden in kreisförmigen Puffern gespeichert, in Zeitabschnitte eingeteilt und durch mathematische Filter analysiert. Als Ergebnis werden die fertigen Unterschriften in die Datenbank eingespeist.
Dann beginnt der Benutzer mit dem "Training" des Motors, das wie folgt abläuft:
Verknüpft die Werte der Eingabeparameter seiner Strategie mit bestimmten Signaturen. Das heißt, dass die Abhängigkeit der Werte der Eingabeparameter von bestimmten digitalen "Würfen" der aktuellen Situation festgelegt wird. Außerdem kann der Benutzer seine Funktionsaufrufe mit den ausgewählten Signaturen verknüpfen, indem er diese Aufrufe einfach indiziert. Die Engine ruft die benutzerdefinierten Funktionen anhand ihrer Nummer auf den ausgewählten Signaturen auf.
Allerdings ist das System in diesem Stadium nicht unabhängig, da der Nutzer das System manuell "trainieren" muss, indem er die besten Werte seiner Strategie-Eingabeparameter mit bestimmten Signaturen verknüpft. Stellen wir uns vor, wie das System auf dem Weg zur vollständigen Unabhängigkeit weiterentwickelt werden könnte:
Dazu sollte das System in der Lernphase nicht nur Unterschriften sammeln, sondern parallel dazu die Eingabeparameter der Strategie so optimieren, dass die maximale Rentabilität dieser Strategie erreicht wird. In dem Moment, in dem die maximale Rentabilität erreicht ist, werden die Werte der Eingabeparameter mit der spezifischen Signatur verknüpft, die die Situation widerspiegelt, in der diese Werte am effektivsten sind. Mit einer Reihe von Signaturen, die eine Vielzahl von Marktsituationen widerspiegeln, verfügt das System dann über vorgefertigte Einstellungen der Strategie-Eingabeparameter für jede dieser Situationen.
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Dieser Ansatz mag nichts mit dem klassischen Verständnis von maschinellem Lernen zu tun haben, aber die Tatsache, dass er seinen Zweck im Handel erfüllt, ist sicher. Bis jetzt ist das alles sehr allgemein gehalten, aber ich habe keinen Zweifel an der Gültigkeit dieses Ansatzes und an der Machbarkeit seiner Umsetzung in MQL.
Bitte teilen Sie die Meinung von IO-Experten und anderen, die sich dafür interessieren, mit.
Ich danke Ihnen für Ihre Aufmerksamkeit.
Vielen Dank, das ist genau das, was der Arzt verordnet hat! Kurz und bündig! Das ganze MO in 10 Zeilen! Pantural freut sich, Pantural dankt Ihnen! Yo, hey, Kamon!
{
double w1 = x1 - 100;
double w2 = x2 - 100;
double w3 = x3 - 100;
double w4 = x4 - 100;
double a1 = iAC(Symbol(), 0, 0);
double a2 = iAC(Symbol(), 0, 7);
double a3 = iAC(Symbol(), 0, 14);
double a4 = iAC(Symbol(), 0, 21);
return(w1 * a1 + w2 * a2 + w3 * a3 + w4 * a4);
}
Jetzt können Sie den Unterschied zwischen kindlicher Naivität und fettem Trolling erkennen...
Aber offensichtlich ist es das erste.
Hallo zusammen. Ich bin Pantural.
Mein drittes Mal versucht, auf Forex zu begleichen, ich fühle, dass dies etwas ist, aber das Leben biegt seinen Lauf, und über die Pflaume 2 depo 200 $ pro, hat es nicht kommen. Ich versuche jetzt mehr als vor 4 Jahren gute Ergebnisse zu erzielen, zumindest sind die Spreads wow cool (oh mein Gott! Es ist der Pantural! wow!)
Daher meine Vorstellung davon, wie "maschinelles Lernen" in Bezug auf den MMS-Handel umgesetzt werden könnte:
Es spielt keine Rolle, in welcher Sprache MO vorliegt, wichtig ist, dass hier das Konzept von MO wie folgt betrachtet wird:
1. Eine Idee kommt mir in den Sinn
2. Wir haben das erste verfügbare Paket von R
3. Prüfen Sie, ob das Paket Müll ist oder nicht den Vorstellungen entspricht, und gehen Sie zu Punkt 2, um alle Pakete auszuprobieren. Wenn Sie keine Pakete mehr haben, fahren Sie mit Schritt 1 fort.
Was du versuchst zu übernehmen oder umzusetzen, wirst du hier nicht verstehen, bestenfalls wirst du als Troll bezeichnet.
Es spielt keine Rolle, in welcher Sprache die MO verfasst ist, wichtig ist, dass das Konzept der MO hier wie folgt betrachtet wird:
1. Dazu fällt mir eine Idee ein.
2. Wir erhalten das erste Paket, das wir von R sehen
3. Prüfen Sie, ob das Paket Müll ist oder nicht den Vorstellungen entspricht, und gehen Sie zu Punkt 2, um alle Pakete auszuprobieren. Wenn Sie keine Pakete mehr haben, fahren Sie mit Schritt 1 fort.
Und was du versuchst zu assimilieren oder zu realisieren - du wirst hier nicht verstanden werden, im besten Fall wird man dich als Troll bezeichnen.
Ich stimme den ersten drei Punkten zu. Aber es sind gewöhnliche Benutzer, die sich so verhalten. Es gibt Spezialisten, die verstehen müssen, worüber ich schreibe.
Wenn sie auch zum Kern des Konzepts nichts zu sagen haben, bedeutet dies, dass der lokale Rahmen so eng ist, dass er kein freies Denken zulässt. Schauen wir mal...
Ich stimme den ersten drei Punkten zu. Aber es sind die normalen Nutzer, die sich so verhalten. Es gibt Experten, die verstehen sollten, worüber ich schreibe.
Wenn sie zum Kern des Konzepts nichts zu sagen haben, dann ist der lokale Rahmen so eng, dass er kein freies Denken zulässt. Schauen wir mal...
Keine gewöhnlichen Nutzer, sondern sehr intelligente Nutzer, einige mit Doktortitel, aber sie sind R-Nutzer, und das sagt alles.
Sie können mit Yuri Reshetov über dieses Thema sprechen, aber er hat auch nicht die Geduld, hier lange etwas zu schreiben.
WasToxic gezeigt hat, ist eine Art von Clustering, aber mit einem Lehrer, die Punkte am Anfang sind Zeichen oder vielmehr ihre numerischen Parameter, Sie haben ein Ziel bye und ein nehmen, Sie markiert vor der Ausbildung, wo es ein Wachstum (kaufen) und ein Rückgang (nehmen), und der Algorithmus beginnt dummerweise teilen die Parameter der Zeichen durch das Ziel, wie blauen Bereich ist ein Kauf, rot ist ein nehmen ...
Aber im Moment sieht der letzte Schrei in etwa so aus
https://www.youtube.com/watch?v=05rEefXlmhI
https://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44
https://www.youtube.com/watch?v=xcIBoPuNIiw
aber ich bin ein totaler Nerd.
Und das hier ist urkomisch.)
https://www.youtube.com/watch?v=pgaEE27nsQw
Vielen Dank für diese Videos, vor allem für die Videos mit den springenden Dinosauriern: ))))
Imho veranschaulicht das neuronale Netz für Mario einen wichtigen Punkt:
Sie können einen Algorithmus so trainieren, dass er ein bestimmtes Level (auch ein sehr schwieriges) besteht.
aber das bedeutet nicht, dass es auf einer anderen Ebene genauso erfolgreich sein wird
und wenn man sich genau anschaut, wie dieser Bot ein Level durchläuft, ist es klar
es ist nur ein Tweak, und der Bot macht keinen Sinn aus der Situation und hat keine echte Spielerintelligenz
Das Netz hat gerade die Zeit für die Tasten übernommen.
Das merkt man daran, wie Mario mit dem Gesicht gegen Hindernisse stößt und gegen Wände springt.
sein Erfolg ist eher zufällig als logisch
genau wie beim Forex kann ein Bot einen Abschnitt/Level erfolgreich bestehen und in einem anderen durchfallen
weil er keine Händlerintelligenz hat und der Bot "nicht versteht", was er tut...
um in jedem Bereich/Ebene erfolgreich zu sein, sollte der Bot ein Objektmodell der Welt haben, in der er existiert
das heißt, der Algorithmus muss nicht nur die Muster optimieren
Der Algorithmus muss mit semantischen Kategorien arbeiten und die Situation so beschreiben, wie sie vom Händler/Spieler gesehen wird
Der Bot muss die Arten von Objekten und deren Eigenschaften unterscheiden und die Gefahr der Situation dynamisch einschätzen
und dies erfordert eine ganz andere Ebene von Heuristiken als die einfache neuronale Netzoptimierung
Das Ergebnis des Lernens muss ein semantisches Modell und Wissen über Objekte und Prozesse sein.
Wenn das nicht der Fall ist, sind die Handelsroboter dazu verdammt, wahllos zu stochern.
Aus der Historie der Transaktionen von Bots wird oft deutlich, wie dumm der Algorithmus die Handelssituation bewertet.
und kommt dort ins Spiel, wo ein normaler menschlicher Händler sich niemals einmischen würde
Deshalb bin ich pessimistisch, was die Robotik angeht.
Sie können bestenfalls einen Halbroboter mit einer Beschreibung des Bereichs in Form der Verarbeitung einiger typischer Situationen erstellen
(z.B. Flat-out oder Trendumkehr)
Trotzdem musst du deinen Roboter im Auge behalten, um zu verhindern, dass er Unregelmäßigkeiten begeht, wie es Mario Bots in einem neuen Level tun
...
Ich stimme den ersten drei Punkten zu. Aber es sind die normalen Nutzer, die sich so verhalten. Es gibt Experten, die verstehen müssen, worüber ich schreibe.
Wenn sie zum Kern des Konzepts nichts zu sagen haben, bedeutet das, dass der lokale Rahmen so eng ist, dass er kein freies Denken zulässt. Schauen wir mal...
MoD ist in erster Linie eine Ingenieurskunst, das Ergebnis rechtfertigt jedes Konzept. Geben Sie mir das Ergebnis. Hier ist die Herausforderung: https://numer.ai/
Daher meine Vorstellung davon, wie "maschinelles Lernen" in Bezug auf den MMS-Handel umgesetzt werden könnte:
Zunächst zu den Grundbegriffen: ...................
Bitte teilen Sie den MMS-Experten und allen anderen Interessierten Ihre Meinung mit.
Ich beginne mit den Grundlagen: Zunächst werde ich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens beginnen.
Ich persönlich verstehe es nicht einmal)
Aber ich darf, ich halte mich nicht für einen Experten.
MoD ist in erster Linie eine Ingenieurskunst, das Ergebnis rechtfertigt jedes Konzept. Geben Sie mir das Ergebnis. Hier ist die Herausforderung: https: //numer.ai/