Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 559
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Y aquí hago una cosita de pronóstico, luego en algún historial evalúo inmediatamente su calidad... si la calidad está bien entonces le enseño al segundo a operar de acuerdo a los pronósticos y solo define donde es mejor comprar/vender.
(al principio sólo tenía lógica difusa, pero decidí cambiarla por la booleana)
El optimizador puede hacer cosas en general, pero es demasiado costoso en la nube, si hay muchos parámetros, tardará las mismas 24 horas en entrenar que tú - la tarea es la misma - para optimizar la fión objetivo.
Tal vez el propósito de la optimización en MT y el aprendizaje de NS es encontrar alguna función objetivo. Pero las funciones resultantes son muy diferentes, incluso en el sentido físico.
SZY Además del puesto anterior.
No necesito ninguna nube para mi NS. Todo se hace en el ordenador de casa. Sí, lleva mucho tiempo, realmente en 24 horas. Por cierto, no necesito MQL para estos VSD, ni sus características, ni sus limitaciones).
Probablemente el propósito de la optimización en el entrenamiento de MT y NS es la búsqueda de alguna función objetivo. Pero las funciones de resultado son muy diferentes, incluso en su significado físico.
Necesito un compromiso: no quiero esperar un día para el entrenamiento, y no quiero volver a entrenar a mano... Necesito un entrenamiento rápido y reproducible en el probador durante un largo período, con un reentrenamiento automático cuando sea necesario
Teniendo en cuenta la no trivialidad de la tarea, sólo quedan los algoritmos rápidos y alguna optimización
No quiero escribir todo tipo de probadores / deslizadores por mí mismo, utilizar diferentes combinaciones de programas, etc. Es inútil, dejar que los desarrolladores lo hagan... y yo sólo soy un comerciante
Si hay una excelente integración con R/Python, que es lo que quieren añadir, podemos seguir adelante...
No estoy orgulloso de ello :) No creo que la estimación de tiempo sea correcta.
Y en tercer lugar, cuando enseñes, no impongas tu solución al MLP, como hacen la mayoría de los artículos locales.
¿Se refiere a la autoformación? ¿Cómo se puede hacer?
Necesito un compromiso: no quiero esperar un día para el entrenamiento, y no quiero volver a entrenar a mano... Necesito un entrenamiento rápido y reproducible en el probador durante un largo período, con un reentrenamiento automático cuando sea necesario
Teniendo en cuenta el tipo de no trivialidad de la tarea sólo hay algoritmos rápidos y algunos de optimización
Estimación de tiempo - si hasta el comienzo de la primavera no conseguiré un sistema robusto en NS, al diablo, no estoy orgulloso :)
He estado trabajando con NS durante aproximadamente medio año, sólo trabajando en el enfoque de los proyectiles. Y sólo entonces, gradualmente, pasé a las tareas del mercado. Y es mejor entrenar durante veinticuatro horas con un resultado más o menos conocido, que probar diferentes algoritmos rápidos y variantes.
Por cierto, obtuve un resultado aceptable al cuarto o quinto intento. Sólo me llevó unos dos meses. (De los cuales sólo 5 días se dedicaron directamente a la formación).
¿Se refiere al autoaprendizaje? ¿Cómo es posible hacerlo?
No, no es un autoaprendizaje. El BP habitual con ajustes intermedios entre épocas.
Imagínate aprender la tabla de multiplicar con un profesor que ni siquiera se la sabe. Ahí es exactamente donde empecé con ese pensamiento).
Llegó a lo que describió Heikin: la proporción de respuestas correctas/incorrectas en la secuencia de aprendizaje debe corresponder a la realidad.
Pasé cerca de medio año trabajando con NS sólo practicando el enfoque de la cáscara. Y sólo entonces, gradualmente, pasé a las tareas del mercado. Y es mejor entrenar durante veinticuatro horas con un resultado más o menos conocido, que pasar por diferentes algoritmos rápidos y variantes.
Por cierto, obtuve un resultado aceptable al cuarto o quinto intento. Sólo me llevó unos dos meses. De ellos, sólo 5 días directamente a la formación).
también alrededor de medio año ... como que gana, pero debe más, es el NS! :) Un 5% al mes de media no es suficiente para estar satisfecho... después del arbitraje, cuando se ganaron cientos de
También tiene unos seis meses... está ganando algo, pero debería ganar más, ¡es NS! :) Un 5% al mes de media no es suficiente para sentirse satisfecho... después del arbitraje, cuando se hicieron cientos de porcentajes
He dado un gráfico de los resultados de la prueba en algún lugar más arriba. Parece que no hay nada malo en ello.
No hay problema en volver a entrenar una vez cada tres meses. Hasta ahora no ha sido necesario.
Advertido antes - no se publican datos específicos del mundo real. No confirmo ni niego las especulaciones al respecto).
Yuriy Asaulenko:
Y en tercer lugar, cuando enseñe, no imponga su solución al MLP, como hacen la mayoría de los artículos locales.
...
No, no es autoformación. El BP habitual con ajustes intermedios entre épocas.
Imagínate aprender la tabla de multiplicar con un profesor que ni siquiera se la sabe. Ahí es exactamente donde empecé con ese pensamiento).
Llegó a lo que describió Heikin: la proporción de respuestas correctas/incorrectas en la secuencia de aprendizaje debe corresponder a la realidad.
No lo entiendo...
Bueno, si todavía hay una"secuencia de aprendizaje" con respuestas, entonces todavía está"imponiendo su solución" en el MLP.
Hay algo que no entiendo...
Bueno, si todavía hayuna "secuencia de aprendizaje" con respuestas, entonces todavía está"imponiendo su solución" en el MLP.