Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 900
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¿tienes listo tu grial? con una IA))
pues eso... ya son oligarcas ))
Por supuesto, Maximko siempre logra su objetivo.
por supuesto, Maximko siempre hace el trabajo
)))
eso es todo... Abandonamos todos nuestros robots y nos ponemos a la cola del robot inteligente maravilloso.
)))
eso es todo... dejamos todos nuestros robots, nos ponemos a la cola del robot inteligente maravilloso.
Ya estoy a mitad de camino del búnker suizo con guardias paramilitares, siguiendo a Alexander con sus polvorientas bolsas llenas de billetes, ¡ni hablar!
Alexander_K2 de otro hilo
Ahora estoy considerando la posibilidad de llamar al shell de python directamente a través de winapi y enviar comandos a python desde el bot, no sé si es posible. R y dll no los digiero y no se sabe como y no se quiere trabajar con ellos, aunque el python no es necesario (mirando artículos y trabajos de veteranos) cada vez menos ganas de meterse en el ajo - 500000 paquetes y la salida es la misma que del bot en 2 MA
Vincularse con un monstruo así sería útil para muchos, pero no para muchos bajo la fuerza.
Si quisiera utilizar 10 MAs con el paso 16 y hacer un predictor - para cada uno de los precios abiertos por encima / debajo de un MA y uno más - número de este MA mientras que la numeración de todos los MAs de la parte superior a la parte inferior, describiría el mercado?
Hice un pequeño experimento con la caída de modelos enteros (se dan 10 modelos en total). A partir de 2018.04.01
Sin abandono:
Además marcó con números cuántos modelos al azar se fueron, el resto cayó:
Bueno, algo de esto resulta ser el caso. Probablemente no sea muy revelador, ya que el modelo ha quedado bastante bien sin los abandonos. Y los modelos son demasiado parecidos entre sí, lo que es malo, hay que revisar el algoritmo de aprendizaje (la teoría de juegos puede ayudar). Pero todavía aparece cierta flexibilidad en las opciones.
¡Se ve bien! Parada en uno (1 modelo).
Enlazar con un monstruo así sería útil para muchos, pero no muchos pueden hacerlo.
Y en cuanto a las MAs, me estaba quedando dormido pensando, ¿qué pasa si tomamos 10 MAs con 16 pasos y hacemos un predictor - para cada uno - el precio abierto por encima/debajo de la MA y uno más - número de MA al numerar todas las MAs desde la parte superior a la inferior del gráfico, describirá tal modelo el mercado?
Esa no es la forma de plantear la pregunta. Experimentos, experimentos... ...porque nada en teoría es obvio. En seis meses he probado unas cien variantes diferentes de ST, y da miedo pensarlo.
El historial de la rama almacena mucha información sobre cómo no hacer (y a veces cómo hacer) bastante útil.
Enlazar con un monstruo así sería útil para muchos, pero no muchos pueden hacerlo.
Qué pasa con las MAs, estaba pensando mientras me quedaba dormido. ¿Qué pasa si tomo 10 flechas con 16 pasos y hago un predictor - para cada uno de los precios abiertos por encima/debajo de la MA y uno más - número de MA al numerar todas las MAs desde la parte superior del gráfico hasta la parte inferior, describirá tal modelo el mercado?
Hubo un artículo hace unos 10 años con un experimento de este tipo con MA de 2 a 100.
Y creo que se llama ventilador, si no me equivoco...
Parece que resuelve todos los problemas de comunicación de mql4 con diferentes idiomas. Hay incluso un código para R. Aquí está el esquema.
La descripción completa consta de tres partes:
https://blog.darwinex.com/zeromq-interface-python-r-metatrader4/
https://blog.darwinex.com/zeromq-trade-execution-metatrader-zmq2/
https://blog.darwinex.com/zeromq-transaction-reporting-metatrader-zmq3/
Aprobado:
¿Por qué ZeroMQ?
1. Permite alos programadores conectar cualquier código con cualquier otro código, de diversas maneras.
2.Elimina la dependencia del usuario deMetaTrader sólo de la tecnología soportada por MetaTrader (características, indicadores, construcciones de lenguaje, bibliotecas, etc.).
3.Los operadores pueden desarrollar indicadores y estrategias en C/C#/C++, Python, R y Java (por nombrar algunos), y desplegarlos en el mercado a través de MetaTrader 4.
Aproveche los conjuntos de herramientasde aprendizaje automático en Python y R para el análisis de datos complejos y el desarrollo de estrategias, a la vez que interactúa con MetaTrader 4 para la ejecución y gestión de operaciones.
5.ZeroMQ puede utilizarse como una capa de transporte de alto rendimiento en sistemas comerciales distribuidos y sofisticados que, de otro modo, serían difíciles de implementar en MQL.
6. Losdiferentes componentes de la estrategia pueden ser construidos en diferentes lenguajes si es necesario, y dialogar sin problemas entre sí a través de protocolos TCP, en proceso, interproceso o multidifusión.
7.Múltiples patrones de comunicación y funcionamiento desconectado.
Este es el código
Y aquí está el código para r