Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 616
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Hay muchos algoritmos, incluso más de los que uno quisiera. Por ejemplo...
Artículo de Vladimir -https://www.mql5.com/ru/articles/2029
Artículo de Alexey -https://habrahabr.ru/company/aligntechnology/blog/303750/
Es sincero y de corazón. Ahora voy a ver qué hay en estos artículos. El método Invariant, déjenme decirles, también es bastante interesante. Lo que Reshetov ha implementado... Así que veamos...
La ley de conservación de la energía en acción))
Nadie quiere hacer nada nuevo si la herramienta de comunicación MT-R existente funciona.
Actualmente me estoy comunicando con MT sin una DLL en absoluto, mediante el intercambio de archivos TXT a través de RAM-Disk. Hasta ahora, no se ha necesitado ninguna DLL. Tipo de cambio, >1,5 GBytes/seg - suficiente para todo y más. Comunicarse con cualquiera, incluso con R, incluso con un diablo calvo. Y no tienes que hacer nada en absoluto. Es decir, nada en absoluto.
Detalles en el hilo --https://www.mql5.com/ru/forum/79922
¿También inicias el proceso de R directamente desde el terminal? ¿O manualmente?
Ejecuto manualmente el programa en R (u otro software). A partir de ahí, se intercambian por sí mismos y para siempre. ¿Te estresa la pulsación extra antes de empezar?
Muchas ventajas en comparación con la DLL.
Me gusta más la dll existente)
Eso es por ahora. Todo fluye, todo cambia.
Mi preferencia no es una llamada a una función, sino un intercambio en toda regla, en el que los programas trabajan de forma independiente e intercambian información en ambas direcciones.
En mi interperación, el intercambio a través de DLL y IP-cliente-servidor, es un desarrollo de intercambio bidireccional a través de archivos -https://www.mql5.com/ru/blogs/post/671000Y tal intercambio simplifica todo dramáticamente, incluyendo todo tipo de futuras actualizaciones del sistema.
SZY al final, no me importa en qué escribo: Python, C++, C#, R, etc., etc. No es necesario cambiar las interfaces en absoluto. Sirven para todo.
Saludos de las mentes del foro. Diré de entrada que aún no domino todo el hilo. Pero la cuestión de los modelos y las redes neuronales me ha afectado mucho recientemente. Maxim no ha dicho ni una sola vez que la correlación es una especie de mal método para determinar el modelo, voy a ignorar esto porque en mi caso la correlación es superior a 0,95. La cuestión es un poco diferente, cuando se ejecuta el modelo a través de la historia se obtiene el mismo 50/50. Y aquí se me ocurre una idea, ¿puede ser que una red neuronal sea capaz de determinar en qué momento vender el modelo y en qué momento comprarlo...? Me gustaría conocer la opinión de expertos que ya hayan probado y estén trabajando con la red neuronal. Adjunto fotos del modelo para que se vea la diferencia de avance.
La primera imagen muestra el precio bajando, la segunda muestra el precio subiendo y la tercera muestra el precio aplanándose.
Me gustaría añadir que el modelo se puede construir incluso cada hora, debido a que consiste en una cartera de pares de divisas. Debido a que se elige la máxima correlación, la longitud del modelo puede ser diferente. Y ahí es donde surge la pregunta, ¿cómo tratar la variación de la longitud del modelo, cómo introducir esas muestras en la red neuronal?
Saludos de las mentes del foro. Diré de entrada que aún no domino todo el hilo. Pero la cuestión de los modelos y las redes neuronales me ha afectado mucho recientemente. Maxim no ha dicho ni una sola vez que la correlación es una especie de mal método para determinar el modelo, voy a ignorar esto porque en mi caso la correlación es superior a 0,95. La pregunta es un poco diferente, cuando se ejecuta el modelo a través de la historia se obtiene el mismo 50/50. Y aquí se me ocurre una idea, ¿puede ser que una red neuronal sea capaz de determinar en qué momento se vende el modelo y en qué momento se compra...? Me gustaría conocer la opinión de expertos que ya hayan probado y estén trabajando con la red neuronal. Adjunto fotos del modelo para que se vea la diferencia de avance.
La primera imagen muestra el precio bajando, la segunda muestra el precio subiendo y la tercera muestra el precio aplanándose.
La respuesta a su pregunta: clasificación. Las señales de compra/venta/pasar.
En cuanto a las imágenes, no está claro cuáles son las líneas.
Me gustaría añadir que el modelo se puede construir incluso cada hora, porque consiste en una cartera de pares de divisas. Debido a que se elige la máxima correlación, la longitud del modelo puede ser diferente. Y aquí es donde surge la pregunta, ¿cómo tratar la variación de la longitud del modelo, cómo alimentar esas muestras en una red neuronal?
Entiendo que se trata de un conjunto de datos.
La longitud del conjunto de datos afecta a la calidad y la velocidad del aprendizaje (filas). La calidad de las predicciones depende de la calidad de los parámetros (columnas)