Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 46
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Ich stimme zu, es ist interessant... Aber für mich ist fast nichts klar, angefangen bei der Ideologie bis hin zum Code selbst, er ist sehr kompliziert und viele Operatoren kenne ich nicht einmal
Wenn jemand das alles erklären könnte, zumindest anhand elementarer Beispiele, wie man es im Handel anwenden kann, wäre das ein guter Anreiz zum Experimentieren für so unerfahrene Leute wie mich
Sie sollten selbst im Internet nach Beispielen suchen.
Sehr interessant neuronethttp://gekkoquant.com/2016/05/08/evolving-neural-networks-through-augmenting-topologies-part-3-of-4/ Glauben Sie, dass es möglich ist, es selbst handeln zu lassen und aus seinen Fehlern zu lernen? Und wenn ja, wie, würde ich das gerne diskutieren.
Die Besonderheit dieses neuronalen Netzes ist seine adaptive Topologie. Es handelt sich nicht nur um eine Reihe von Eingängen, versteckten Neuronen und Ausgängen, sondern um ein Modell, bei dem sich die Neuronen im Laufe der Entwicklung miteinander verbinden und voneinander trennen und ihre Gewichte ändern, so dass sich das Netz nach und nach anpasst und immer bessere Ergebnisse erzielt. Das Endergebnis sollte ein Netzwerk mit einzigartigen neuronalen Verbindungen und Gewichten sein, die für die jeweilige Aufgabe gut geeignet sind.
Für Forex wird kein Wunder geschehen, das Netz lernt einfach durch vorbereitete Beispiele, genau wie ein gewöhnliches Netz. Höchstwahrscheinlich werden sie sogar zu 100 % korrekt sein. Aber im Fronttest wird es wahrscheinlich das gesamte Guthaben aufbrauchen, warum auch nicht? :)
Ich habe einmal versucht, das Neuron im Expert Advisor selbst zu trainieren, indem ich es bei jedem neuen Balken neu trainierte. Das Netz erhöhte sein Guthaben, aber nach einigen Zeitabständen verlor es plötzlich mehr, als es einnahm. Dann begann es, den Saldo wieder zu erhöhen, und nach einer Weile verlor es plötzlich wieder viel. Manchmal treten Ereignisse ein, die alle internen Prozesse des Verhaltens von Devisenpaaren abrupt verändern, und das Modell wird für einige Zeit völlig unbrauchbar, bis es wieder lernt. Ich habe diesen Ansatz verworfen, er ist zu schwierig, wir müssen die Geschwindigkeit des Lernens neuer Daten anpassen, eine Logik einführen wie "wenn der Gewinn innerhalb von Y Tagen um X Punkte gefallen ist, dann stoppe den Handel für Z Tage", um alles zu überprüfen und zu optimieren. Es ist einfacher, einmal im Monat ein neues Netz von Grund auf zu trainieren.
Die Besonderheit dieses neuronalen Netzes ist die adaptive Topologie. Es handelt sich nicht nur um einen Satz von Eingängen, versteckten Neuronen und Ausgängen, sondern um ein Modell, bei dem sich die Neuronen im Laufe der Entwicklung miteinander verbinden und voneinander trennen, ihre Gewichte ändern und so das Netz schrittweise anpassen, um immer bessere Ergebnisse zu erzielen. Das Endergebnis sollte ein Netzwerk mit einzigartigen neuronalen Verbindungen und Gewichten sein, die für die jeweilige Aufgabe gut geeignet sind.
Für Forex wird kein Wunder geschehen, das Netz lernt einfach durch vorbereitete Beispiele, genau wie ein gewöhnliches Netz. Höchstwahrscheinlich werden sie sogar zu 100 % korrekt sein. Aber im Fronttest wird es wahrscheinlich das gesamte Guthaben aufbrauchen, warum sollte es nicht? :)
Ich habe einmal versucht, das Neuron im Expert Advisor selbst zu trainieren, indem ich es bei jedem neuen Balken neu trainierte. Das Netz erhöhte sein Guthaben, aber nach einigen Zeitabständen verlor es plötzlich mehr als es verdiente. Dann begann es, den Saldo wieder zu erhöhen, und nach einer Weile verlor es plötzlich wieder viel. Manchmal treten Ereignisse ein, die alle internen Prozesse des Verhaltens von Devisenpaaren abrupt verändern, und das Modell wird für einige Zeit völlig unbrauchbar, bis es wieder lernt. Ich habe diesen Ansatz verworfen, er ist zu schwierig, wir müssen die Geschwindigkeit des Lernens neuer Daten anpassen, eine Logik einführen wie "wenn der Gewinn innerhalb von Y Tagen um X Punkte gefallen ist, dann stoppe den Handel für Z Tage", um alles zu überprüfen und zu optimieren. Es ist einfacher, einmal im Monat ein neues Netz von Grund auf zu trainieren.
Das ist interessant.
Der Gedanke dahinter ist, dass eine solche Anpassung von Vorteil sein könnte, wenn man das Experiment richtig ansetzt (Early Learning Stop!).
Es scheint, dass sie dort ein Paket für R vorbereiten. Dem muss Rechnung getragen werden.
1) Es wird kein Wunder für Forex geben, dieses Netzwerk wird einfach von vorbereiteten Beispielen lernen, genau wie ein normales Netzwerk. Höchstwahrscheinlich werden sie sogar zu 100 % richtig liegen. Aber im Fronttest wird sie wahrscheinlich das Gleichgewicht verlieren, warum auch nicht? :)
2) Ich habe einmal versucht, das Neuron innerhalb des Expert Advisors zu trainieren, indem ich es bei jedem neuen Bar zusätzlich trainiert habe. Das war nicht gut - das Netz hat seinen Kontostand erhöht, aber nach einigen Zeitabständen verlor es plötzlich mehr, als es verdient hatte. Dann begann es, den Saldo wieder zu erhöhen, und nach einiger Zeit verlor es plötzlich wieder viel.
1) Ja, du magst Recht haben, aber dieses Netz ist in der Lage, sich selbst beizubringen, wie man Entscheidungen trifft, es ist nicht die übliche Klassifizierung ohne einen Lehrer, was bedeutet, dass man das Konzept, über das ich schon lange gesprochen habe, umsetzen kann - man kann es nicht mit einem Standardziel wie kaufen-verkaufen-kaufen oder 00011101011 unterrichten, sondern mit einer abstrakteren Art, Bedingungen auszudrücken wie: "Netz! Es ist mir egal, wie Sie handeln, aber ich möchte, dass Ihr Gewinn mindestens 1% von 0,5% Drawdown pro Tag beträgt, und es wird nach den Regeln und Kombinationen für diesen Zweck suchen. Wenn ich falsch liege und Unsinn rede, korrigieren Sie mich bitte in meinem eigenen Interesse).
2) Ich habe auch erst vorgestern eine ähnliche, aber etwas andere ... Auf einem gleitenden 5-Minuten-Fenster von 150 Kerzen und bei jeder neuen Kerze habe ich Forest trainiert und gehandelt, dann bei einer neuen Kerze habe ich das Modell neu trainiert, usw... Die Ergebnisse waren erstaunlich gut, irgendwo um 5 mal lief ich auf die gleichen Daten wie Trades, das Modell war immer im Plus von 8% bis 20% pro Monat, ich war schon aufgeregt und dachte, ich würde ein weiteres Mal laufen) und dann Pflaume, ein weiteres Mal Pflaume wieder)) Kurz gesagt, es stellt sich heraus, dass das Modell nur zufällig etwas verdient hat...
Übrigens habe ich folgendes versucht - nach jeder Umschulung über "importense" in RF fand ich die wichtigsten Merkmale, so dass ich "on the fly" und trainierte das Modell nur auf die wichtigen - nach, dass das Modell begann zu arbeiten etwa 2 mal schlechter)))) was mich sehr überrascht)))
Ein sehr interessantes Thema.
Aber wenn wir mit NS arbeiten, sollte die Anzahl der Eingaben meiner Meinung nach so weit wie möglich reduziert werden.
Jede zusätzliche Eingabe "belastet" das Netz, verringert seine Lernfähigkeit und führt zu einem einfachen Auswendiglernen von Daten oder, wie hier erörtert, zu einem Hin- und Herschieben zwischen den Eingaben/Umlernen.
Ein sehr interessantes Thema.
Aber wenn wir mit NS arbeiten, sollte die Anzahl der Eingaben meiner Meinung nach so weit wie möglich reduziert werden.
Jede zusätzliche Eingabe "belastet" das Netz, verringert seine Lernfähigkeit und führt zu einem einfachen Auswendiglernen von Daten oder, wie hier erörtert, zu einem Hin- und Herschieben zwischen den Eingaben/Umlernen.
Dies ist keine Frage. Sie können vor dem Training eine beliebige Anzahl von Eingängen auswählen.
Das ist wahr.
Aber leider herrscht die Meinung vor, je mehr man einreicht, desto besser.
Und die Nationalversammlung, so sagen sie, wird sich das, was nötig ist, selbst nehmen.
Falscher Ansatz.
Das ist wahr.
Aber leider herrscht die Meinung vor, je mehr man einreicht, desto besser.
Und die Nationalversammlung, so sagen sie, wird sich das, was nötig ist, selbst nehmen.
Falscher Ansatz.
Ich füge hinzu: Sie müssen keine Änderung des Wechselkurses eines gehandelten Gegenstands vorschlagen.
Es ist, als würde man sich an den Haaren aus dem Sumpf ziehen.
Suchen Sie auch nach anderen Datenquellen.
Möge der Gewinn mit Ihnen sein!
:)