Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 228
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En resumen, -
1. Crear un algoritmo que recoja flujos de valores de cualquier parámetro (datos) que necesitemos y los ejecute a través del buffer del anillo.
2. Pasamos los flujos de valores almacenados en el buffer del anillo a través de un filtro especial, que los generaliza a los rangos de estos valores.
3. Se crea un modelo numérico generalizado (mediante rangos) de la naturaleza del valor de cada parámetro en el buffer del anillo, y se escribe en el formato adecuado.
4. Este modelo se envía al algoritmo estadístico que recoge estos modelos.
5. Recorremos la base de datos que contiene los modelos (firmas) de cómo cambian los valores de nuestros parámetros y encontramos el modelo que mejor se ajusta a la situación actual.
6. Se toma una decisión sobre el comportamiento del sistema en la situación capturada en esta firma (modelo).
Lo formularé con más precisión más adelante.
7. Probando y perdiendo el depósito. Porque no podemos reunir cualquier flujo de valores y crear un Asesor Experto sobre ellos. Estos hilos deben ser analizados, es necesario escribir sus propias bicicletas para determinar si cada uno de ellos o alguna combinación de ellos puede ser de confianza.
Por ejemplo, puede tomar dos indicadores MovingAverage y realizar los pasos 2-6 con ellos. El error se descubrirá sólo en el séptimo paso.
Así que hay otro paso en algún lugar entre el 1 y el 6 (cada uno decide dónde y cómo hacerlo) que descarta los flujos de datos inadecuados. Una gran parte de este hilo del foro está dedicada a analizar diferentes formas de hacerlo.
Una aproximación es una generalización de valores. Es decir, ¿se trata de encapsular diferentes valores de datos dentro de un rango elegido? Además, puede crear un modelo numérico que resuma el cambio de un valor a lo largo de un periodo de tiempo. La recopilación de estos modelos permite crear estadísticas que pueden servir de base para la toma de decisiones y la elección de acciones.
¿Voy en la dirección correcta?
En pocas palabras.
1. Creamos un algoritmo que recoge flujos de valores de cualquier parámetro (datos) que necesitemos y los hace pasar por un buffer de anillo.
2. Deje que los flujos de valores almacenados en el buffer de anillo a través de un filtro especial, que los resume que conduce a la gama de estos valores.
3. Se crea un modelo numérico generalizado (mediante rangos) de la naturaleza del valor de cada parámetro en el buffer del anillo, y se escribe en el formato adecuado.
4. Este modelo se envía al algoritmo estadístico que recoge estos modelos.
5. Recorremos la base de datos que contiene los modelos (firmas) de la naturaleza de los cambios de valores de nuestros parámetros y encontramos el modelo que mejor se adapta a la situación actual.
6. Se toma una decisión sobre el comportamiento del sistema en la situación capturada en esta firma (modelo).
Lo formularé con más precisión más adelante.
Lamentablemente no estás pensando en la dirección correcta :(.
Me pediste que expusiera la esencia, en pocas palabras, lo que hice en vano, aunque sabía que no tiene sentido y enseguida te dedicaste a proyectar esta visión "figurada" sobre tu base de conocimientos, lo que desgraciadamente no conducirá a nada bueno. Es lo mismo que si me hicieras exponer en dos palabras la esencia del matanálisis y te dijera sobre el ejemplo de las series temporales que la derivada es simplemente la diferencia de dos valores vecinos de la serie, y la integral es la suma acumulativa e inmediatamente te apresurarías a ingerir las ecuaciones de Navier-Stokes para la hidrodinámica. La situación es más o menos la misma. La IO es la inteligencia artificial, es una ciencia impresionante, gracias a la IO los buscadores encuentran lo que necesitamos mejor de lo que nos gustaría, gracias a la IO las máquinas hacen diagnósticos médicos mejor que los médicos, gracias a la IO se encuentran nuevas partículas elementales en el colisionador de hadrones, la IO juega mejor al ajedrez, al GO y pronto a cualquier juego en general. Se necesitan al menos 5 años para comprender la esencia del MO, uno de cada 20 con una mentalidad técnica.
Muy loable que no tengas miedo a equivocarte y tengas ganas de luchar, es una mentalidad muy buena, no la pierdas, pero al mismo tiempo trata de valorar objetivamente la cantidad de trabajo que se requiere para dominar esta área de conocimiento esencialmente la más difícil, busca lecturas, mi consejo para ti es una cartilla.
Lo queha mostrado es una especie de agrupación pero con un profesor
clasificación
Sí, es cierto, es una errata)
Lamentablemente no estás pensando en la dirección correcta :(
Que lo pruebe, por qué no, su cerebro no está contaminado de dogmas y estereotipos, y de repente encontrará algo interesante...
Que lo pruebe, por qué no, su cerebro no está contaminado de dogmas y estereotipos, ¿y si encuentra algo interesante?
No nos corresponde a mí ni a ti decidir qué puede probar o no, se trata de conocimientos básicos en la materia, sin los cuales no tiene sentido ni siquiera hablar de todo ello.
A todos los que realmente estudian IR.
Por favor, no te metas en discusiones inútiles con gente que no sabe ni quiere saber de este campo de conocimiento. "Pioneros" que declaran: "Muéstrame, demuestra... Y entonces quizá empiece a aprender" en este foro, que está la mar de lleno. Sin tener la menor idea del tema, con un maximalismo adolescente criticarán y demostrarán su inutilidad. No es posible y no es necesario convencer a la gente en la importancia y utilidad de cualquier conocimiento si no han crecido a ella.
Esta discusión no sólo es inútil, sino también perjudicial. Alimentas sus egos, elevas sus críticas y les animas a hacer más basura. No podemos prohibir los mensajes irrelevantes y tontos, pero podemos y debemos ignorarlos.
Para todo aquel que quiera entender el aprendizaje automático y no pueda utilizar una búsqueda en Internet, he aquí una pista: empiece por aquí.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение
http://www.r2d3.us/Наглядное-Введение-в-Теорию-Машинного-Обучения/
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Machine_Learning
http://datareview.info/article/vse-modeli-mashinnogo-obucheniya-imeyut-svoi-nedostatki/
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Este hilo se está haciendo demasiado grande e ilegible. Propongo iniciar un nuevo hilo "RUserGroup" para discutir sólo la aplicación específica de los modelos de aprendizaje automático en el terminal MT4/5 en los idiomas que lo permiten sin problemas. Conozco dos (R, Python). Deben celebrarse debates con el código proporcionado. Los expertos con experiencia en otros idiomas también son bienvenidos.
Podemos empezar con un ejemplo de red convolucional en posts anteriores.
Buena suerte
Gracias a todos por comentar mi punto de vista indudablemente amateur. No niego que este tema me resulte desconocido. Tal vez las ideas expuestas ayer no tengan nada que ver con el aprendizaje automático, pero el foro no prohíbe ser un nerd y tejer tonterías pseudocientíficas, tratando de entender un tema complejo e importante. ) No tengo miedo de parecer estúpido e ignorante.
Creo que ningún debate es inútil si hace que la gente piense, vaya más allá de los estereotipos y considere nuevos enfoques. Es igualmente útil para los principiantes y los profesionales experimentados. En lo único que muestro maximalismo es en mi aversión a esta posición:
"Nos sentaremos en el foro de MQL, promocionaremos otros lenguajes como más avanzados e instaremos al uso de métodos de muleta en la resolución de problemas que MQL no puede afrontar. No vamos a implementar nuevas funciones en MQL, ayudándole a crecer - más bien lo reprendemos y lo criticamos. Somos buenos en el aprendizaje automático, pero no somos capaces de implementarlo en MQL, y los que quieren intentarlo son unos ignorantes.
En mi opinión, esta es una posición sin salida. No contribuye ni al crecimiento personal ni al desarrollo del lenguaje o la plataforma, y no ayuda a nadie que prefiera MQL. Si sólo te interesa la aplicación de los demás, ¿por qué discutirlo aquí? Hay un foro R. ¿De qué sirve esta discusión para el desarrollo de MQL, si los que se consideran expertos no van a poner en práctica nada en ella? Además, disuaden a otros de hacerlo.
Soy muy consciente de que un tema amplio y complejo no puede ser objeto de un "golpe único", pero con el ánimo de contradecir a los propagandistas locales de otros idiomas, voy a propagar MQL y la posibilidad de implementar en él nuevas características "no disponibles".
De todos modos, un poco más tarde publicaré mi concepto de aprendizaje automático.
Y que me lancen tomates podridos).
¿por qué hay algunos entusiastas que están reescribiendo la rueda en mql?
Por cierto, hace poco alguien pidió un ejemplo sencillo con el NS, por alguna razón nadie se acordó de la antigua solución de Reshetov. Por cierto, el propio Reshetov, según tengo entendido, no está desarrollando ahora su proyecto en µl.
https://www.mql5.com/ru/code/10289
https://www.mql5.com/ru/code/16727
https://www.mql5.com/ru/code/1104
Si hay gente que ya ha sentado algunas bases para la implementación del aprendizaje automático en MQL, entonces el deseo de algunos de promover otros lenguajes es aún más incomprensible. Sólo tenemos que seguir desarrollando esta base.
Todos los códigos anteriores son remakes de la obra de Reshetov, sobre la que se debatía hace 100500 años si era una NS o una chorrada hecha por él mismo.
prueba de ello es la ausencia casi total de este tipo de Asesores Expertos en el Mercado.
por lo que no hay ejemplos de ns basados en mql en el dominio público.
y esto es después de 6 años de desarrollo de la plataforma y el lenguaje.
puedes convertirte en un pionero)) ¡bienvenido!