Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 447

 

Wie macht er das? :) Ich fahre fort, jede Woche umzuschulen, 3. Woche des Live-Tests, habe diese Woche einen Stop erwischt, aber dann habe ich ihn zurückbekommen, und der aktuelle Handel liegt bei +100 bei Breakeven. Ich habe ein wenig von dem Drawdown der letzten Woche aufgeholt und bin jetzt bei etwa 45% in 3 unvollständigen Wochen und 7% Drawdown. Das ist lustig, Mann. Die interessanteste Sache ist, dass ich nicht verstehe, warum er öffnet Trades hin und her, mit allen früheren Systemen, die er immer wusste, was ist wo und wie, es ist ungewöhnlich.


 
Maxim Dmitrievsky:

Wie macht er das? :) Ich fahre fort, jede Woche umzuschulen, 3. Woche des Echtzeittests, habe diese Woche einen Stop erwischt, aber dann habe ich ihn zurückbekommen und der aktuelle Handel liegt bei +100 bei Breakeven. Habe ein wenig von dem Drawdown der letzten Woche aufgeholt und insgesamt etwa 45% in 3 unvollständigen Wochen mit 7% Drawdown. Das ist lustig, Mann. Das Interessanteste ist, dass ich nicht verstehe, warum er öffnet Trades hin und her, mit all seinen früheren Systemen er immer wusste, wo und wie, das ist ungewöhnlich.



Sie sollten das Signal setzen, es wäre interessant, ihm zu folgen.

 
Evgeny Belyaev:

Hätte ich ein Signal gesendet, wäre es interessant gewesen, ihn zu beobachten.

Die Konten sind schmutzig, viele Systeme werden getestet, dann...
 
Maxim Dmitrievsky:

Wie macht er das? :) Ich fahre fort, jede Woche umzuschulen, 3. Woche des Live-Tests, habe diese Woche einen Stop erwischt, aber dann habe ich ihn zurückbekommen, und der aktuelle Handel liegt bei +100 bei Breakeven. Ich habe ein wenig von dem Drawdown der letzten Woche aufgeholt und bin jetzt bei etwa 45% in 3 unvollständigen Wochen und 7% Drawdown. Das ist lustig, Mann. Das Interessanteste ist, dass ich nicht verstehe, warum er Trades hin und her öffnet. Bei allen vorherigen Systemen hat er immer gewusst, wo und wie, das ist ungewöhnlich.


Ich habe immer gewusst, wo ich sie suchen muss. ) Ich frage mich, was diese Woche als nächstes passiert...
 
mytarmailS:
(Darf ich ein weiteres Bild haben? ) Ich frage mich, was in dieser Woche bei dir passiert ist...

Letzte Woche hat der ganze Bericht nicht auf den Bildschirm gepasst :) Es hätte besser sein können, aber ich habe die Woche trotzdem mit einem Plus abgeschlossen. Ich habe auch DAX hinzugefügt, aber es war beim ersten Mal nicht sehr profitabel. Ich verbessere es ständig nach und nach und experimentiere mit Prädiktoren und verschiedenen Arten der Positionseröffnung.


 
Maxim Dmitrievsky:

Wie macht er das? :) Ich fahre fort, jede Woche umzuschulen, 3. Woche des Live-Tests, habe diese Woche einen Stop erwischt, aber dann habe ich ihn zurückbekommen, und der aktuelle Handel liegt bei +100 bei Breakeven. Habe ein wenig von dem Drawdown der letzten Woche aufgeholt und insgesamt etwa 45% in 3 unvollständigen Wochen mit 7% Drawdown. Das ist lustig, Mann. Das Interessanteste ist, dass ich nicht verstehe, warum er Trades hin und her öffnet. Bei all seinen vorherigen Systemen wusste er immer, wo und wie, das ist ungewöhnlich.

Ich bin neidisch). Ich beschäftige mich intensiv mit der Theorie der neuronalen Netze und lese Bücher über NS - ein Ende ist nicht in Sicht). Ich habe einige Trainingssequenzen vorbereitet, aber ich bin noch nicht ins Detail gegangen - ich habe den Computer seit einer Woche nicht mehr angefasst. Gestern bin ich nach Hause gekommen, aber am Mittwoch muss ich wieder weg. Vielleicht habe ich ja Zeit, etwas zu unternehmen.

Wenn Sie immer noch mit Reshetovs Neuron arbeiten, habe ich herausgefunden, dass es sich nicht um das NS handelt, sondern um eine Art von adaptiver Filterimplementierung (AF) - auch eine sehr interessante Sache. Ich habe es noch nicht ausprobiert und werde es auch in nächster Zeit nicht tun, aber nach der Theorie zu urteilen, eignet es sich hervorragend zur Erstellung von Prädiktoren.

 
Yuriy Asaulenko:

Ich bin neidisch). Ich bin in das Studium der Theorie neuronaler Netze vertieft und lese hochkünstlerische Bücher über NS - ein Ende ist nicht in Sicht). Ich habe einige Trainingssequenzen vorbereitet, bin aber noch nicht in die Details gegangen - ich habe den Computer seit einer Woche nicht mehr angefasst. Gestern bin ich nach Hause gekommen, aber am Mittwoch muss ich wieder weg. Vielleicht habe ich ja Zeit, etwas zu unternehmen.

Wenn Sie immer noch mit Reshetovs Neuron arbeiten, habe ich herausgefunden, dass es sich nicht um das NS handelt, sondern um eine Art von adaptiver Filterimplementierung (AF) - auch eine sehr interessante Sache. Ich habe es noch nicht ausprobiert und werde es auch in nächster Zeit nicht tun, aber nach der Theorie zu urteilen, eignet es sich hervorragend zur Erstellung von Prädiktoren.

Ja, es ist immer noch dabei, es ist nicht ns, es ist ein Expertensystem, trainiert nach ns-Prinzipien. Yuriy Asaulenko: Ja, ich habe es immer noch, es ist nicht NS, es ist ein Expertensystem, das nach dem NS-Prinzip trainiert wurde. Das Wichtigste sind die Prädiktoren, bald werde ich sie an Random Forest anpassen, im Allgemeinen hat NS keine Vorteile gegenüber RF, sie brauchen zu lange, mehr Fehler... Wenn Sie schnell trainieren wollen, dann ist RF+Optimizer sicher
 
Maxim Dmitrievsky:
Ja, immer noch dabei, es ist nicht ns, Expertensystem, einfach von ns trainiert... Maxim Dmitrievsky: Ja, ich habe es immer noch, es ist nicht NS, es ist ein Expertensystem, das einfach wie NS trainiert wird. Das Wichtigste sind die Prädiktoren, bald werde ich sie an Random Forest anpassen, im Allgemeinen hat NS keine Vorteile gegenüber RF, sie brauchen zu lange, der Fehler ist größer... Wenn Sie schnell trainieren wollen, dann ist RF+Optimierer sicher das Beste.

Nach den Büchern zu urteilen, sind NS und RF völlig unterschiedliche und größtenteils nicht austauschbare Konstruktionen. Daher ist es wahrscheinlich nicht notwendig, eindeutig zu sagen, was besser und was schlechter ist. Das eine oder andere Design mag für bestimmte Aufgaben besser geeignet sein.

Für meinen Entwurf ist NS wahrscheinlich besser geeignet, weil es in meinem Fall TS nicht ersetzen, sondern nur ergänzen soll. Durch diese Kombination, so der Plan des Architekten, sollen sowohl der NS als auch der TS selbst wesentlich einfacher werden.

 
Yuriy Asaulenko:

Nach den Büchern zu urteilen, sind NS und RF völlig unterschiedliche und größtenteils nicht austauschbare Konstruktionen. Daher ist es wahrscheinlich nicht notwendig, eindeutig zu sagen, was besser und was schlechter ist. Das eine oder andere Design mag für bestimmte Aufgaben besser geeignet sein.

Für meinen Entwurf ist NS wahrscheinlich besser geeignet, weil es in meinem Fall TS nicht ersetzen, sondern nur ergänzen soll. Auf Kosten einer solchen Vereinheitlichung, so die Idee des Architekten, sollten sowohl der NS als auch der TS selbst viel einfacher werden.

Normalerweise hat MLP keine Vorteile, manchmal liefern sogar lineare Regression oder SVM oder Polynome bessere Ergebnisse, egal wie viele Schichten man hinzufügt :) und es dauert viel länger zu trainieren. Wenn ich gelernt habe, dass MLP ein hässliches, langsames und wenig erfolgversprechendes Monster für den Handel ist, zumal es den Mechanismus echter Neuronen auf sehr primitive Weise kopiert und nicht so, wie es tatsächlich im Gehirn geschieht :) Die einzige normale und perspektivische NS ist Faltung ns für Mustererkennung, während sie nicht in der Lage sind, vorherzusagen, und wenn so ein Ensemble von einfachen und schnellen Klassifikatoren wird genug sein.

Bayes'scher Klassifikator ist besser, aber schlechter als RF.

 
Maxim Dmitrievsky:

Letzte Woche hat der ganze Bericht nicht auf den Bildschirm gepasst :) Es hätte besser sein können, aber ich habe die Woche trotzdem mit einem Plus abgeschlossen. Ich habe auch DAX hinzugefügt, aber es war beim ersten Mal nicht sehr profitabel. Ich verbessere es nach und nach, indem ich mit Prädiktoren und verschiedenen Positionseröffnungsmethoden experimentiere.

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