Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 878

 
Dmitrij Skub:

IMHO ist dies die einzige Möglichkeit, NS im heutigen Handel einzusetzen. Alle anderen sind eine Verschwendung von Zeit und Mühe. In Anbetracht des derzeitigen Niveaus der so genannten KI))

Ich glaube, es ist die einzige, nicht bis heute, aber die einzige für MO und NS in Konfigurationen von angemessener Komplexität. Zunächst einmal schränken wir die Anwendungsbereiche von NS und MoD ein, und schon darauf wenden wir NS und MoD an.

Und die Lösung von Problemen wie "im Allgemeinen, alle und auf einmal" ist Sache der KI).

Renat Akhtyamov:

Es stellt sich heraus, dass der NS eine Art Filter ist, um Entscheidungen über den Einstieg in einen Handel zu treffen, ein vorläufiger Test des möglichen Ergebnisses?

Ein Betriebsprüfer, sozusagen?

Vielmehr ist NS eine lehrbare Logik der Entscheidungsfindung. Ursprünglich war sie als Ersatz für eine solche in den Standardstrategien gedacht, um sich nicht die Mühe zu machen, sie zu schreiben.

 

Ich habe eine Frage zur Zielvariable.

Wenn unsere Zielvariable das finanzielle Ergebnis eines Geschäfts ist, dann ist es sinnvoll, dieses Ergebnis zu normalisieren, wie ich dachte. Aber hier suche ich nach Informationen auf der Website, und überall heißt es, dass die Zielvariable zwei Werte haben sollte - Kaufen oder Verkaufen. Und wenn ich in jedem Fall - ob ich nun kaufe oder verkaufe - einen Verlust erleide (und das kommt vor!), warum sollte ich dann alle negativen Variablen streichen? Und wenn es das Vorhandensein negativer Varianten ist, das die Statistik beeinflusst?

Im Allgemeinen würde ich gerne wissen, welche Netzwerke im Extremfall mit einem Auslöser (kaufen/verkaufen/ nichts tun) und im besten Fall mit einer Funktion (früher habe ich hier nach einer Funktion gefragt, weil ich nach einer theoretischen Lösung gesucht habe, und jetzt habe ich ein Skript erstellt, das Prädiktoren zusammenfasst), die das Ranking vornimmt, funktionieren (und wo man sie bekommt?).

 

Im Anhang eine Reihe von Prädiktoren und Zielen ohne Umrechnung - die ersten beiden Spalten nach der Sequenznummer (übrigens, ist die Sequenz wichtig, wenn ja, wie ist sie von alt zu neu oder wie jetzt - neu oben und alt unten).


N arr_Buy arr_verkaufen arr_Vektor_Woche arr_Vektor_Day arr_Vektor_Don arr_DonProc arr_iDelta_D_1 arr_iDelta_H_1 arr_RSI_Öffnen
52131 -18 -127 1 -1 -1 2 4 3 0
52130 -15 -130 1 -1 -1 1 4 3 0
52129 -31 -113 1 -1 -1 2 4 3 0
52128 -26 -118 1 -1 -1 2 4 3 0
52127 -6 -138 1 -1 -1 1 4 4 -1
52126 -4 -134 1 -1 -1 1 4 4 -1
52125 -6 -116 1 -1 -1 1 4 3 -1
52124 -8 -86 1 -1 -1 1 4 2 0
52123 -13 -60 1 -1 -1 2 4 1 0
52122 -30 -43 1 -1 -1 3 4 1 0
52121 -26 -47 1 -1 -1 2 4 1 0
52120 -6 -67 1 -1 -1 1 4 1 0
52119 -6 -67 1 -1 -1 1 4 1 0
52118 -35 -38 1 -1 -1 3 4 1 0
52117 -32 -41 1 -1 -1 2 4 1 0
52116 -34 -39 1 -1 -1 2 4 1 0
52115 -20 -53 1 -1 -1 2 4 1 0
52114 -20 -26 1 -1 -1 2 4 1 0

Kann dies gelehrt werden (worauf), oder muss etwas anderes getan werden?

Dateien:
Pred_001.zip  312 kb
 

Ratschlag: Lesen Sie das gesamte Thema von Anfang an, da Ihre Fragen bereits mehrfach gestellt wurden. Es hat keinen Sinn, dasselbe zu wiederholen.

MoD ist ein systematischer Ansatz, bei dem man viele Dinge wissen muss und alles Schritt für Schritt lernt.

Die lokalen Überschwemmungen machen es am Ende schwer zu lesen, aber der Anfang und die Mitte sind gut :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Ich habe mich noch nicht für eine bestimmte Modifikation entschieden (ich habe bereits 25 davon), ich teste weiter... habe mich entschieden, eine große Anzahl von Trades und eine ähnliche Kurve wie OOS zu erreichen, zumindest den dritten Teil von trayne. Aber ich möchte immer näher am aktuellen Datum trainieren.

Es wurde festgestellt, dass ein Ensemble von Modellen, von denen jedes mit speziellen Merkmalen und individuellen Einstellungen trainiert wird, in AOS stabiler ist (es gibt 10 Modelle in diesem TS)

Überwachen Sie die Test-Demo im Profil (da ich nicht bei einer bestimmten Version stehen geblieben bin und mich ständig verbessere, können sich die Versionen der Demo regelmäßig ändern)

Großartig, los geht's!

 
Maxim Dmitrievsky:

Alglib hat kfold, hat jemand herausgefunden, wie man damit arbeitet? fast null Dokumentation :)


Ich habe sie letzten Sommer getestet, wie alle anderen Unterarten von NS. Es funktioniert genauso wie andere Methoden, aber ich habe keine besonderen Eindrücke. Nur eine Sache, die alle NS in alglib-e betrifft - dass sie zehnmal langsamer sind als R. Nun, ja, hier werden dieselben Daten 10 Mal neu trainiert, aber in verschiedenen Blöcken - d. h. 10 Mal langsamer)))
 
elibrarius:
Er wurde letzten Sommer getestet, wie alle anderen Unterarten von NS. Es funktioniert, wie auch andere Methoden, ohne besondere Eindrücke. Die einzige Sache, die alle NS in alglib-e betrifft, ist, dass sie dutzende Male langsamer sind als R. Nun, ja, hier werden dieselben Daten 10 Mal neu trainiert, aber in verschiedenen Blöcken - d. h. 10 Mal langsamer)))

und in R kfold eine Verbesserung bringt? Ich habe normalerweise Chargen mit bis zu 1000 Exemplaren, es wird also nicht so lange dauern.

Wenn ja, gibt es einen Code zum Speichern der mlp-Struktur in einer Datei?

 
Maxim Dmitrievsky:

und in R kfold eine Verbesserung bringt? Ich habe normalerweise Chargen mit bis zu 1000 Exemplaren, es wird also nicht so lange dauern.

Wenn ja, gibt es einen Code zum Speichern der mlp-Struktur in einer Datei?

Ich habe es noch nicht in R ausprobiert. Dr. Trader scheint zu sagen, dass es besser wird.

Speichern in alglib? Es gibt Serialize-Funktionen für NS, Ensembles, Gerüste, Regressionen - jede davon hat ihre eigene und Wiederherstellung von ihnen.
Es gibt auch nur für NS mit dem Ziehen von Koeffizienten aus NS selbst https://www.mql5.com/ru/articles/2279 Ich begann damit (als Arbeitsbeispiel), dann wechselte zu serialisieren.
Eine andere Sache, wenn ich die Normalisierung und das Entfernen von Prädiktoren durchgeführt habe - all dies sollte gespeichert werden und dann auf neue Daten angewendet werden (Dank an Herrn Vladimir für einen Tipp) der Artikel oben tut es nicht.
Wenn R Darch beispielsweise die Normalisierung (Zentrum, Skala) durch das Netzwerk selbst vornimmt, merkt es sich diese selbst und wendet sie auf zukünftige Daten an. Die anderen R-Pakete erinnern sich sicher auch an alles.

Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
Нейросеть: Самооптимизирующийся советник
  • 2016.10.03
  • Jose Miguel Soriano
  • www.mql5.com
После того, как трейдер определился со стратегией и реализовал ее в советнике, он сталкивается с двумя проблемами, которые, будучи нерешенными, обесценивают эту стратегию. Очевидно, что, в отличие от параметров, которые задаются заранее (рабочая пара, таймфрейм и т.д.), есть и другие, которые будут изменяемыми: период расчета индикаторов...
 
Maxim Dmitrievsky:

Ratschlag: Lesen Sie das gesamte Thema von Anfang an, da Ihre Fragen bereits mehrfach gestellt wurden. Es hat keinen Sinn, dasselbe zu wiederholen.

MoD ist ein systematischer Ansatz, bei dem man viele Dinge wissen muss und alles Schritt für Schritt lernt.

Die lokalen Fluter machen es am Ende schwer zu lesen, aber der Anfang und die Mitte sind gut :)

Ich verfolge das Thema seit 6 Monaten - ich kann mich nicht an ähnliche Fragen, kluge Beiträge, die ich für mich nützlich fand und in mein Notizbuch schrieb, erinnern - nur an 3.

Vielleicht gibt es mehr in dem Thema, aber angesichts der Menge an Gezänk - nicht angenehm zu lesen ...

Daher beziehe ich mich auf diesen Thread als ein Ort, wo sie Antworten auf einen Anfänger in der Frage der NS geben kann, gut, wenn die Menschen sind sorry für 5 Minuten, die Fragen zu beantworten oder einen Link zu der Antwort geben würde (und die Antwort, die ich suchte und nicht finden), dann schade.

 
Aleksey Vyazmikin:

Die Anwendung hat eine Reihe von Prädiktoren und Ziele ohne Konvertierung - die ersten beiden Spalten nach der Sequenznummer (übrigens, ist die Reihenfolge wichtig, wenn ja, was ist es von alt bis neu oder wie jetzt - neu oben und alt unten).

Kann dies gelehrt werden (worauf), oder muss etwas anderes getan werden?

Gezielt - Sie haben Regression, nicht Klassifizierung. Die Regression habe ich vorerst aufgegeben. Ich denke, es ist besser, 2 Neuronen nach Anzahl der Ziele zu trainieren, aber ich habe selbst noch nicht genug mit Regression experimentiert - experimentieren Sie selbst.
Die Reihenfolge der Spalten ist nicht wichtig, die Hauptsache ist, dass man NS mitteilt, dass es sich um Ziele handelt. Die Reihenfolge der Zeilen ist wahrscheinlich besser, um die frischesten Daten am Ende zu haben (aber nicht unbedingt), viele Pakete mischen standardmäßig alle Zeilen für ein gleichmäßiges Training. Andernfalls kann es passieren, dass die NS irgendwo in der Mitte stecken bleiben (lokales Minimum) und nicht zu neuen Daten gelangen. Frische Daten (die letzten 10-20%) können 2 - 3 mal eingespeist werden, damit das Netzwerk die neuesten Markttrends besser lernt - auch eine Meinung, die ich in der Praxis nicht getestet habe.
Schauen Sie sich den Blog des Themenstarters an - er hat dort Regression gelehrt, eine Menge guter Gedanken. Am Ende schrieb er jedoch, er habe einen Fehler im Code gefunden, der alle Ergebnisse ungültig mache.

Ich habe also keine klaren und eindeutigen Antworten, deshalb schweigen alle).