Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 17
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Mi experiencia en la especulación bursátil comenzó con los cheques de Borovoy. Antes de eso, pasé otros 20 años invirtiendo en el sector inmobiliario.
¿Y tú, para cuando los cheques nacieron?
Así que cualquier abuelita del mercado puede ser llamada practicante. ¿Tiene una consulta de TS rentable? Estadísticas: ¿Ganancias significativas - miles de operaciones no superpuestas?
George Soros, ¡llámalo practicante de la TS rentable algorítmica! Es un completo cero en este campo. Eres mucho más competente que él, sin sarcasmo. Pero esto no hace que no sea un teórico.
Anton Zverev
No tengamos ese tipo de conversación, la gente que aprende y comparte sus experiencias aquí está dispuesta a ayudarse mutuamente, mientras que tú adoptas la postura de que eres estúpido y yo lo sé todo) Será mejor que me ayudes a entender lo que piensas y lo que sabes que es correcto.
Tienes un tono inapropiado entre líneas, no en el texto (léelo). Con los desarrolladores y los moderadores puede ser, conversaciones mucho más duras, conseguir la prohibición de un día / semana para insultar a la autoestima)) No se preocupe, en definitiva. ¡Estoy bien!
ElDr. Trader lo supo enseguida. Dice las cosas como son. Así que, respeto y admiración para él.
Entonces hice una especie de indicador, tomé la suma acumulada de todos los precios de compra y también la suma por ganancia, construí su diferencia y obtuve algún índice, cuando lo comparé con el precio parecía moverse casi inversamente al precio, la correlación fue de -0.7 a -0.9, simplemente hablando el mercado va en contra de sus propias estadísticas, eso es algo para pensar y reconsiderar
No hay nada interesante ahí, lo interesante son las propias conclusiones...
parece http://prntscr.com/aqg96r en el mejor de los casos...
Y para reproducirlo, hay que escribir un código para buscar patrones, y luego ejecutarlo durante un par de días para procesar varios años de historia
¡Hola!
¿Alguien ha trabajado con depmixS4? o en general con modelos ocultos de Markov en R, tengo una idea interesante y tengo algunas preguntas
¡Hola!
¿Alguien ha trabajado con el paquete depmixS4? o en general con modelos ocultos de Markov en R, tengo una idea interesante y tengo algunas preguntas
No hay nada interesante ahí, lo interesante son las propias conclusiones...
parece http://prntscr.com/aqg96r en el mejor de los casos...
Para reproducirlo, hay que escribir un código de búsqueda de patrones y luego ejecutarlo durante un par de días para procesar varios años de historia
El objetivo de cualquier algoritmo de aprendizaje automático es buscar patrones. Más arriba he puesto un ejemplo de árboles. Puedes imprimirlos y ver qué patrones se han encontrado. Para 100 predictores con 18000 barras se tarda unos minutos.
No lo haré (pero leeré sus ideas con interés.
Ayer me inspiré en este artículo o blog https://forum.mql4.com/ru/26460 no importa, la idea es dividir el gráfico en frecuencias, imponer un sistema de trading sobre ellas e identificar sólo aquellas frecuencias (partes del gráfico) en las que el sistema gana dinero, y utilizar este sistema para operar sólo en esas frecuencias
No dejaba de pensar en cómo se podría hacer más fácil y rápido (para el autor, tardaba 16 horas en calcular una frecuencia y el autor tenía 500 frecuencias)
Me acordé de que había incursionado, aunque muy superficialmente, en los SMM (modelos ocultos de Markov). El SMM se utiliza para la previsión probabilística de procesos no estacionarios, el reconocimiento del habla, incluso leí en algún sitio que intentaron prever las manchas solares...
Intenté aplicarlos al mercado en su forma pura, como una red o RF, como un objetivo y adelante... No obtuve buenos resultados, aunque hay gente que sacó algo de provecho (por ejemplo http://www.quantalgos.ru/?p=1759).
La idea del SMM es dividir un objeto en n estados y estimar la probabilidad de transición de un estado a otro. Propongo dividir el mercado en un montón de estados, supongamos 10, recortar del gráfico todos los tramos que correspondan a bien digamos el estado №5 y pegarlos, como resultado (en teoría) obtenemos una serie estacionaria que será estable (en teoría)sus atributos, evaluándolo incluso visualmente es posible hacer un sistema de trading sobre él, optimizarlo y cuando la misma condición de mercado se produzca de nuevo se puede operar y debería ganar dinero (en teoría) porque la nueva serie tendrá los mismos atributos que la anterior
Para empezar todo lo que se necesita es simplemente cortar secciones de un estado y pegarlas, y sólo mirar visualmente y evaluar si es estacionario, entonces si todo está "parejo") entonces hay que tomar y mirar la calidad del reconocimiento de los nuevos estados, es decir, si el estado predicho número 5 corresponde al estado antiguo encontrado número 5, si ambas pruebas dicen "sí", entonces tiene sentido desarrollar la idea.
Seguro que no he dicho algo y algo no está claro, pregunta, te contestaré si sé la respuesta).
Ayer me inspiré en este artículo o blog https://forum.mql4.com/ru/26460 da igual, la idea es dividir el gráfico en frecuencias, imponerles un sistema de trading e identificar sólo aquellas frecuencias (partes del gráfico) en las que el sistema gana dinero, y utilizar este sistema para operar sólo en esas frecuencias
No dejaba de pensar en cómo se podría hacer más fácil y rápido (para el autor, tardaba 16 horas en calcular una frecuencia y el autor tenía 500 frecuencias)
Me acordé de que había incursionado, aunque muy superficialmente, en los SMM (modelos ocultos de Markov). El SMM se utiliza para la previsión probabilística de procesos no estacionarios, el reconocimiento del habla, incluso leí en algún sitio que intentaron prever las manchas solares...
Intenté aplicarlos al mercado en su forma pura, como una red o RF, como un objetivo y adelante... No obtuve buenos resultados, aunque hay gente que sacó algo de provecho (por ejemplo http://www.quantalgos.ru/?p=1759).
La idea del SMM es dividir un objeto en n estados y estimar la probabilidad de transición de un estado a otro. Propongo dividir el mercado en un montón de estados, supongamos 10, recortar del gráfico todos los tramos que correspondan a bien digamos el estado №5 y pegarlos, como resultado (en teoría) obtenemos una serie estacionaria que será estable (en teoría)sus atributos, evaluándolo incluso visualmente es posible hacer un sistema de trading sobre él, optimizarlo y cuando la misma condición de mercado se produzca de nuevo se puede operar y debería ganar dinero (en teoría) porque la nueva serie tendrá los mismos atributos que la anterior
Para empezar todo lo que se necesita es simplemente cortar secciones de un estado y pegarlas, y simplemente mirar y evaluar visualmente si es estacionario, entonces si todo es "parejo") entonces hay que tomar y mirar la calidad del reconocimiento de los nuevos estados, es decir, si el estado predicho número 5 corresponde al estado antiguo encontrado número 5, si ambas pruebas dicen "sí" entonces tiene sentido desarrollar la idea.
Estoy seguro de que no he dicho algo y algo no está claro, pregunte, voy a responder si sé la respuesta)
Se puede dividir la serie en partes (cuantificar), ya sea por agrupación o, por ejemplo, por convolución mediante SKH (Kohonen). Y entonces es un puro experimento.
Pues bien, digamos que el mercado corresponde al clúster № 5, la siguiente vela será el clúster № 18 y no nos dará nada porque no nos dará tiempo a operar el clúster № 5, y en SMM existe el concepto de estado, el estado puede durar un tiempo determinado
¿O tal vez no entiendo su pensamiento?