Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 730

 
Ya me he dado cuenta de que el problema de las CT de larga duración es que después de dos semanas o un mes te olvidas de cómo lo has hecho.... Pero no en este caso. He recordado mi enfoque, porque viendo las señales de hoy, espero que funcione correctamente durante dos semanas. Espera y verás.....
 

Pregunta de regresión/predicción.

¿Es necesario normalizar/escalar las entradas? Algo me dice que no es necesario.

 
Elibrarius:

Pregunta de regresión/predicción.

¿Es necesario normalizar/escalar las entradas? Algo me dice que no es necesario.

Para la regresión, se suele aplicar la normalización de entrada-salida. Es decir, aplican los coeficientes en orden directo en la entrada y en orden inverso en la salida.
 
La muestra es la que produce una curva de aprendizaje aceptable:

Es un tema que viene de lejos, sobre el número de muestras de los conjuntos de datos de Mikhail y el clasificador del difunto Yura Reshetov, Mikhail no se doblega ante el número de muestras, y la publicidad del oficio de Reshetov hace sospechar sólo que Mikhail y Yura son la misma persona, pero teniendo en cuenta la antigüedad de las cuentas y el número de posts, es dudoso, pero Yura debería estar agradecido a Mikhail incluso desde el cielo o el inframundo, por tan desinteresada promoción de un oficio bastante mediocre.

Bueno, artesanía mediocre o no, no lo sé. Lo único que sé con certeza es que no entrena en exceso, pero sí generaliza bastante bien....

Y en cuanto a la muestra de formación. Pues no puedo aumentarlo, aunque lo haría con mucho gusto. Los datos que utilizo no te permiten hacerlo. Por lo tanto, se elige la muestra que permite recibir el modelo con una calidad de formación aceptable.....

 
Esun ejemplo sencillo y bastante bueno:

Mikhail y Jura son la misma persona, pero dada la antigüedad de las cuentas y el número de puestos es dudoso, pero Jura debe estar agradecido a Mikhail, aunque sea desde el cielo o el infierno, por tan desinteresada promoción de una obra bastante mediocre.

En primer lugar, no se sabe con certeza.

En segundo lugar, no es para nada mediocre, sino un ejemplo sencillo y bastante bueno y funcional de aplicación de las neuronas.

 

Llevo toda la noche jugando con una mierda. Quería escribirla, pero luego pensé: ¿quién la necesita?

pero tal vez alguien consiga una fth útil para sí mismo, aunque es sólo uno allí - el aprendizaje de las neuronas :)

y de todas formas alguna implementación muy desafortunada de RRL ( aprendizaje recurrente con refuerzo), no he conseguido pruebas tan bonitas con la versión mql4 como con los autores en python

hay fuentes en python y mql4

https://github.com/darden1/tradingrrl

 

Por fin pude conocer esta "neurona" de Reshetov.

Lejos de una neurona. Se trata más bien de un sistema de trading basado en un algoritmo gen ético, sin utilizarlo.

La idea es interesante, pero no entiendo que se le preste tanta atención.

 
Aleksey Terentev:

Por fin pude conocer esta "neurona" de Reshetov.

Lejos de una neurona. Se trata más bien de un sistema de negociación basado en un algoritmo gen ético, sin utilizarlo.

Esta idea es interesante, pero no entiendo realmente la atención que está recibiendo.

Se trata de un sistema experto ordinario, que puede realizar un montón de modificaciones a través de la lógica difusa.

 
Maxim Dmitrievsky:

Llevo toda la noche jugando con una mierda. Quería escribirla, pero luego pensé: ¿quién la necesita?

pero tal vez alguien consiga una fth útil para sí mismo, aunque sólo sea una allí - el aprendizaje de las neuronas :)

y de todas formas alguna implementación muy desafortunada de RRL (aprendizaje recurrente con refuerzo), no he conseguido pruebas tan bonitas con la versión mql4 como con los autores en python

hay fuentes en python y mql4

https://github.com/darden1/tradingrrl

un poco más subliminalmente descriptivo:

http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf

https://raghavgoyal14.github.io/assets/ML_project/Final%20Report.pdf

Y en la de prueba y debe haber malos resultados, es en la de aprendizaje todo es hermoso... pero también el sistema en sí es bastante simple, de hecho utiliza un ratio de sharpe para el entrenamiento

también escriben que el RRL es mejor que el q-learning pero tengo mis dudas porque todo depende de la realización (lo que un agente aprende y el tipo de recompensas que obtiene)

 

Al igual que Maxim, estoy cansado de intentar entrenar al NS con las habilidades de una cucaracha. Probablemente volveré a entrenar lo más capaz: mi propio cerebro. Aunque es susceptible tanto a la emoción como a la fatiga. Y se aburrirá la mayor parte del tiempo mientras no ocurra nada. Y por aburrimiento (cuando quieres un impulso) a veces también empiezas a comerciar, y el 50% de las veces sale mal...
En general, también hay desventajas.

Puede que sea la nostalgia de la primavera y que quiera algo de acción extrema. Puede que venda en una cuenta de mano y vuelva. Aunque sería mejor empezar a ganar.