Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 311
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¡¡¡¡Una vez más, se lo digo a los que quieren y tratan de entender, a los que están en el campo, si tienes algo que decir, entonces di algo inteligente o al menos en el tema!!!!
¿Y cuál es el modus operandi? ) Era demasiado tímido para preguntar.
Aprendizaje automático
Ahora entiendo por qué no pudiste entender de qué hablaba Gerchik. La tetera no está hirviendo:).
Es demasiado pronto para ver y repasar sus cursos, empieza con el maravilloso libro "El Grial de la Bolsa o las aventuras del trader Pinocho", es un buen punto de partida para tu nivel.
Todos, Padawans en la lista negra, spam ya :)
Al menos deberías leer este libro con atención, y luego mancharte y llenar las listas negras. No sé qué hacer con él.
Deberías al menos hacer un par de operaciones rentables primero y luego dar consejos... O empezar con un taxista, pasar de ser un don nadie a un gran Gurú... Porque ese soldado es malo....
PD: ¿Sabe dónde trabaja Muhanchikov?
¿Qué es el MO? ) Era demasiado tímido para preguntar.
El aprendizaje automático es algo así como...
Un par de hallazgos interesantes de los últimos meses -
1) ¿Clasificación o regresión?
Parece que se trata de una regresión, después de todo. A menudo he tomado el incremento de la siguiente barra como objetivo para el entrenamiento del modelo en los ejemplos de código aquí, y lo he redondeado a -1 y 1 (es decir, el color de la barra, o la subida/bajada del precio), para que luego se pueda utilizar la clasificación. Recientemente estuve comparando los resultados de entrenamiento y predicción de diferentes modelos tanto con y sin redondeo del objetivo (clasificación) como con regresión; de alguna manera obtuve mejores resultados con la regresión. Pero los medios estándar de evaluación del modelo de regresión, como R^2, no me convenían, construyo un gráfico de equilibrio para estimar el modelo al operar y calcular el factor de recuperación.
2) Estimación del modelo con nuevos datos.
De alguna manera me acostumbré a los Asesores Expertos de Mercado que al optimizarlos es posible obtener una línea de crecimiento casi ideal de los medios y obtener una línea igualmente hermosa en los nuevos datos. Pero este es un caso ideal. En realidad, si el modelo no es lo suficientemente bueno, a veces fallará en el comercio y la optimización no puede arreglarlo, el modelo simplemente no entiende algunas leyes del mercado.
He aquí un ejemplo de una estrategia débil pero interesante. En ese ejemplo falla con los datos nuevos, pero de repente empieza a recuperarse, pero eso no es lo más interesante. Más interesante aún si adelantamos la ventana de optimización del EA hasta el final, donde vemos que incluso con una optimización larga el modelo no fue capaz de negociar esa última pieza en beneficio. Algo sucedió en el mercado que fue en contra de esta estrategia y la optimización no puede arreglarlo.
Esto nos lleva a una conclusión interesante - en los nuevos datos no debemos esperar del modelo un crecimiento ideal de los fondos al alza, pero que la forma del gráfico de equilibrio en los nuevos datos coincida con el nuevo gráfico de optimización en estos datos, significará que el modelo ha captado algunas regularidades correctas del mercado pero es demasiado simple y no puede dar cuenta de todo. Los malos modelos y estrategias no tendrán esa coincidencia.
Aquí está este ejemplo, optimización y fronttest -
y ahora la ventana de optimización se ha movido al final a la derecha, las fechas en el gráfico son las mismas, pero la escala horizontal es un poco nerviosa debido a las diferencias en las operaciones -
La parte derecha de ambos gráficos es muy similar, a pesar de que en el primer caso se trataba de datos nuevos para el modelo, y en el segundo caso el optimizador de mt5 pasó cerca de un día tratando de lograr una mejor operación en esta área.
Hay un silencio entre la gente común. Ahh lo entiendo.... Con la publicación de mi artículo, hay mucho que comprobar y probar. ¿Por eso todo el mundo está callado?
Un par de hallazgos interesantes de los últimos meses -
1) ¿Clasificación o regresión?
Parece que se trata de una regresión, después de todo. A menudo he tomado el incremento de la siguiente barra como objetivo para el entrenamiento del modelo en los ejemplos de código aquí, y lo he redondeado a -1 y 1 (es decir, el color de la barra, o la subida/bajada del precio), para que luego se pueda utilizar la clasificación. Recientemente estuve comparando los resultados de entrenamiento y predicción de diferentes modelos tanto con y sin redondeo del objetivo (clasificación) como con regresión; de alguna manera obtuve mejores resultados con la regresión. Pero los medios estándar de evaluación del modelo de regresión, como R^2, no me convenían, construyo un gráfico de equilibrio para estimar el modelo al operar y calcular el factor de recuperación.
2) Estimación del modelo con nuevos datos.
De alguna manera me acostumbré a los Asesores Expertos de Mercado que al optimizarlos es posible obtener una línea de crecimiento casi ideal de los medios y obtener una línea igualmente hermosa en los nuevos datos. Pero este es un caso ideal. Si el modelo no es lo suficientemente bueno en la situación real, a veces causará pérdidas en el comercio y la optimización no lo arreglará, ya que el modelo simplemente no entiende algunas reglas del mercado.
He aquí un ejemplo de una estrategia débil pero interesante. En ese ejemplo falla con los datos nuevos, pero de repente empieza a recuperarse, pero eso no es lo más interesante. Más interesante aún si adelantamos la ventana de optimización del EA hasta el final, donde vemos que incluso con una optimización larga el modelo no fue capaz de negociar esa última pieza en beneficio. Algo sucedió en el mercado que fue en contra de esta estrategia y la optimización no puede arreglarlo.
Esto nos lleva a una conclusión interesante - en los nuevos datos no debemos esperar del modelo un crecimiento ideal de los fondos al alza, pero que la forma del gráfico de equilibrio en los nuevos datos coincida con el nuevo gráfico de optimización en estos datos, significará que el modelo ha captado algunas regularidades correctas del mercado pero es demasiado simple y no puede dar cuenta de todo. Los malos modelos y estrategias no tendrán esa coincidencia.
Aquí está este ejemplo, optimización y fronttest -
y ahora la ventana de optimización se ha movido al final a la derecha, las fechas en el gráfico son las mismas, pero la escala horizontal es un poco nerviosa debido a las diferencias en las operaciones -
La parte derecha de ambos gráficos es muy similar, a pesar de que en el primer caso se trataba de datos nuevos para el modelo, y en el segundo caso el optimizador de mt5 pasó cerca de un día tratando de lograr una mejor operación en esta área.
Como he dicho antes, todo depende de los datos de entrada. Si los datos de entrada son la razón de la salida, entonces el rendimiento de la red en la optimización y fuera de la muestra será aproximadamente el mismo. Si las entradas no lo son, el resultado será muy diferente. También he hecho alguna manipulación de mis modelos aquí y el resultado ha mejorado mucho, el tiempo lo dirá....... Espero que Wazard siga mi señal????
¡¡¡¡Eso es lo que hay que hacer: !!!! Es un buen entrenador sobre todo para los principiantes. Tiene conocimientos, pero su populismo está en los estereotipos. Comerciante, chicas, coches caros. ¿Quieres ser como yo? etc. En nuestro caso, un comerciante es un tipo en pantalones con la cara desencajada frente a un monitor. Un montón de fórmulas en su cabeza. El comercio es un trabajo infernal. Todos mis amigos y familiares tienen la impresión de que me siento frente al ordenador y no hago nada. Pero ahora que lo pienso. Normalmente me levanto a las 8 de la mañana, compruebo los volúmenes, empiezo a construir maquetas hasta las 12 de la noche aproximadamente y eso si no se me cuelga un día :-(. Construyo un modelo, lo pongo en .... Me siento y lo controlo todo el día. Te pasas todo el día controlando. Si quieres ganar dinero en el mercado, tienes que trabajar duro. Trabajo duro y luego.... Todos lo habéis visto :-). ¡¡¡¡Pero creo que al final todo irá bien!!!!
Eso es seguro. Trabajar 12 o 14 horas al día. Bueno, todavía necesitas una distracción de vez en cuando. Con los años, he torcido mi columna vertebral.
Yo tampoco creo a Pepper. Quien canta bonito suele ser un mentiroso. Ve a smardlab, está lleno de esos gurús "ambiciosos".
Pero, aun así, el éxito es posible y Larry Williams con 10K ganó más de un millón y está documentado oficialmente, en los resultados del campeonato y otras personas, como Ed Secota.
Deberían hacer una película sobre Levermore, sería mucho más interesante.