Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 452
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¿Supongo que todos los problemas del uso de MO en el comercio están resueltos y que puedes pasar a las imágenes?
Es una pena. El hilo parece haberse secado.
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Es una pena. La rama parece haberse secado.
¿Realmente has leído las 452 páginas? )
¿Sabes qué?
Lo he leído.
¿Sabes qué?
Definitivamente lo he leído.
Sólo selectivamente).
Pero el tema es ya tan grande que es casi imposible encontrar algo específico en él. Lo intenté, lo encontré en unas 300 páginas. Pero tarda demasiado).
¿Supongo que todos los problemas de usar MO en el comercio se han resuelto y se puede pasar a las imágenes?
Cuanto más se resuelven los viejos problemas, más se quedan sin resolver los nuevos.
Hace algún tiempo empecé a aprender a predecir no la dirección en la que irá el precio (2 clases arriba y abajo), sino a predecir la cantidad de aumento del precio por barra (regresión). Es más complicado, pero los resultados son mucho más claros.
Si se puede lograr la clasificación con una precisión del 60% y un bonito gráfico, es mucho más difícil obtener un R^2 positivo en la regresión. Parece que es imposible alcanzar R^2 = 1 basándose en los datos disponibles en el terminal.
Pero mientras que la clasificación suele dar buenos resultados en el backtest y malos resultados en el fronttest, la regresión con una validación cruzada adecuada también hace que el backtest parezca malo, lo que en sí mismo indica malos resultados en los nuevos datos, sin falsas expectativas.
Añadiendo diferentes métodos de validación cruzada probados, y probando diferentes modelos - resulta que incluso un modelo estable bien entrenado no es posible, no hay suficientes datos. Probablemente sólo pueda resolverse con suscripciones de pago para predictores de alta calidad.
Para mí hasta ahora he tomado la siguiente dirección - para predecir el aumento de precios en M5, entrenar el modelo en cada nueva barra, limitar el comercio por el tiempo a no más de un par de horas por día, y el tiempo de comercio en sí debe ser seleccionado de alguna manera, por ejemplo he visto muchos Asesores Expertos en el Mercado que trabajan sólo por un par de horas a la medianoche cuando las grandes bolsas no están trabajando. Usar un marco de tiempo menor a M5 o trabajar por ticks parece ser imposible, porque el spread se comerá todas las ganancias. Si funciona, será genial.
También el Forex, según mis observaciones, es muy artificial. Los precios a veces se comportan completamente en contra de los patrones encontrados anteriormente, o viceversa, hay patrones que se repiten desde hace años y el precio se comporta o bien de acuerdo a ellos, o bien en contra de ellos, para estar a cero de media.
Si no viera mi propio beneficio usando los Asesores de Mercado, habría dejado de estudiar los Asesores de Mercado de Forex hace mucho tiempo. Pero como resulta que hay ejemplos de éxito, hay algo a lo que aspirar.
También el Forex, según mis observaciones, es muy artificial. Los precios a veces se comportan completamente en contra de los patrones encontrados anteriormente, o viceversa, hay patrones que se repiten desde hace años y el precio se comporta o bien de acuerdo a ellos, o bien en contra de ellos, para estar a cero de media.
Si no viera mi propio beneficio usando los Asesores de Mercado, habría dejado de estudiar los Asesores de Mercado de Forex hace mucho tiempo. Pero en este caso tiene éxito, así que hay que esforzarse.
Experimento. Que tal si se toman diferentes gbpusd, usdchf, usdrub, y otros símbolos populares y se usan para predecir el eurusd.
Aquí hay dos tablas en atache, train.csv y test.csv, en ellos el objetivo es el crecimiento de eurusd m5 para la siguiente barra, y los predictores son audusdOpen[0]-audusdOpen[1], audusdOpen[2]-audusdOpen[3], audusdOpen[3]-audusdOpen[4], eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1], eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2], etc. Hay 12 símbolos en total, los incrementos de las 3 barras anteriores de la historia se toman de cada uno de ellos. En general, todo está claro por el nombre de las columnas.
La tabla de entrenamiento tiene 10000 filas, es decir, unas 7 semanas.
Intenté entrenar un modelo y obtuve r^2 = 0,0006164161 en los datos de entrenamiento, y si redondeamos el objetivo y los resultados a las clases -1 y 1, la precisión es de 0,5052. Esto es muy malo. Pero es poco realista tomar docenas de barras para cada ejemplo de entrenamiento y docenas de personajes en sí, mi modelo en estos cientos de columnas tomará semanas para entrenar.
En el banco de pruebas, los resultados de validación del modelo son bajos, r^2 = -0,003390913 y precisión 0,4907. El azar fue, el azar es.
Pero todo es aburrido e inconcluso.
Fue interesante cuando miré las ponderaciones que el modelo daba a cada predictor (cuanto mayor sea la ponderación, mejor):
Conclusión: Tratar de predecir la dirección del eurusd en la próxima barra m5 es mejor usando audusd, usdrub, usdsgd en primer lugar
Conclusión: Tratar de predecir la dirección del eurusd en la próxima barra m5 es mejor usando audusd, usdrub, usdsgd en primer lugar
añadir entre 10 y 30 columnas más al azar para que sea interesante
Para ser honesto, este enfoque (predecir el movimiento aquí y ahora) es un fiasco para mí. Intente predecir los niveles a los que llegará el precio en un periodo de tiempo determinado, por ejemplo un día, los resultados serán mucho mejores.