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

Aleksey Vyazmikin 2022.10.31 12:00 #28091

mytarmailS #:
Si Alexei quisiera pensar y escuchar, tardaría dos minutos con mi guión....

Interesante juicio de valor. No escuchaste lo que te escribí. ¿Necesitas un ejemplo?

mytarmailS 2022.10.31 12:15 #28092

Aleksey Vyazmikin #:

Interesante juicio de valor. No has oído lo que te he escrito. ¿Quieres un ejemplo?

sí, he leído ... tantos errores de pensamiento en no tantas líneas de texto que no he visto desde hace mucho tiempo ...

Dame un ejemplo).

Aleksey Vyazmikin 2022.10.31 12:43 #28093

mytarmailS #:
¿Sabes lo que es la correlación? Dices tantas tonterías que empiezo a temblar.

Aquí tienes un ejemplo de lo que digo: una muestra amarilla recortada y otra verde entera, piénsalo.

mytarmailS 2022.10.31 15:43 #28094

Aleksey Vyazmikin #:

He aquí un ejemplo de lo que digo: una muestra amarilla recortada y otra verde entera, para reflexionar.

Todavía no se te ha ocurrido que nadie entiende lo que significan tus signos, ¿quizás necesites significar el significado de los garabatos? ))

Aleksey Vyazmikin 2022.10.31 17:30 #28095

mytarmailS #:
Todavía no se te ha ocurrido que nadie entiende lo que significan tus signos, ¿quizás deberías significar el significado de los garabatos? ))

Creo que deberías ser más comedido. Deja las frustraciones de la vida para un compañero de copas o un cura.

Obviamente, Pn son predictores y K es el coeficiente de correlación. El ejemplo muestra cómo puede cambiar el coeficiente si el otro 50% de los datos cambia su consistencia. Tu planteamiento sólo puede aplicarse a datos estacionarios, con una correlación invariable, lo que no ocurre en nuestro caso. Así que te recomiendo que pienses antes de reírte.

No el Grial, sólo Regresión Bayesiana - ¿Alguien Comercio de demostración del

mytarmailS 2022.10.31 18:06 #28096

Aleksey Vyazmikin #:

Así que recomiendo pensar antes de insultar.

Sobre pensar....

La pregunta es ¿por qué pasar por todas las variantes de la correlación de los signos de 0,1 ... 0,2 ... 0,7 ... 0,8 aumentando así la matriz ya enorme de trabajo para el algoritmo?

Incluso el ruido aleatorio generado puede correlacionarse con el predictor en 0,6 y 0,8 , raramente más...

De ello se deduce que es estúpido tomar umbral de correlación inferior a 0,8, pero usted decidió hacer una sobremuestra completa, lo que demuestra que usted no piensa en lo que está haciendo....

Así que tengo derecho a reírme, creo que sí...

Aleksey Vyazmikin #:

Obviamente, Pn son predictores y K es el coeficiente de correlación.

Obviamente... ))))) esto es un escriba.... ¿Qué es obvio, me da vergüenza preguntar? ¿Qué algoritmo de decodificación debo aplicar para que sea obvio?

¿Acaso piensas lo que dices?

Aleksey Vyazmikin #:

Tu enfoque sólo se puede aplicar a datos estacionarios con dependencia invariable, que no es el caso aquí.

Este no es mi enfoque, sino el tuyo, y fue bastardeado inicialmente, y tres personas te lo contaron.

Inicializar y reinicializar automáticamente Deseos para MQL5 Cómo comprobar si una

Aleksey Vyazmikin 2022.10.31 19:15 #28097

mytarmailS #:

Acerca de Thinking....

La pregunta es ¿por qué buscar todas las variantes de correlación de signos de 0,1...0,2...0,7...0,8 aumentando así la ya enorme cantidad de trabajo para el algoritmo?

Incluso el ruido aleatorio generado puede correlacionar con el predictor por 0,6 y 0,8 , rara vez más ...

Se deduce que es estúpido tomar un umbral de correlación inferior a 0,8, pero decidiste hacer una sobremuestra completa, lo que demuestra que no piensas en lo que estás haciendo....

Lo único que digo es que estoy experimentando y sacando conclusiones.

mytarmailS #:

Obviamente )))))))) eso es una obviedad... ¿Cuál es la obviedad, me da vergüenza preguntar? ¿Qué algoritmo de decodificación debo aplicar para que sea obvio?

Por el contexto de la discusión es obvio.

mytarmailS #:

No es mi planteamiento, es el tuyo, y para empezar era macabro, y te lo han dicho tres personas.

¿Cuál es tu enfoque? ¿Cuál es mi enfoque? No entiendo de qué estás hablando.

Tú, en concreto, afirmaste que no se puede entrenar un modelo con una muestra: te equivocaste.

¡¡¡Es imposible ganar dinero Artículo VS Peep OOP vs. programación procedimental

iwelimorn 2022.10.31 19:22 #28098

Maxim Dmitrievsky #:

la memoria es una NS con pesos entrenados, la reentrenas a cada paso, mueves los pesos un poco... no mucho, tan lag.

y no puedes transferir eso al terminal.

Lo he probado, no funciona, todo se reduce a las señales de nuevo.

Por si os interesa, os tiro el diseño de un tester multidivisa con spread, lote primitivo y una pizca de apertura de posiciones de cierre con lote fraccionario.

Para que el tester funcione, hay que preparar un dataframe con columnas ['open', 'spread], y además lanzar un array numpy de formato x (n,2) con previsiones de probabilidades de compra/venta para cada nueva barra en señal. El probador funciona a partir de un bucle, a continuación se muestra un ejemplo de inicialización del uso del probador

symbols = ['EURUSD','GBPUSD']
points = [1 / mt5.symbol_info(s).point for s in symbols]

trade_agent = Agent()
for s, p in zip(symbols, points):
        trade_agent.create_symbol(s, p,max_positions=6)

for index, row in dataset.iterrows():
        sig = signal[index]
        prices = list(row.filter(like='open'))
        spreads = list(row.filter(like='spread'))

        if index != len(dataset) - 1:
            trade_agent.refresh(prices, [sig], spreads)
        else:
            trade_agent.stop = True

La lógica de negociación y el lote se pueden ajustar en el método transcript_sig del objeto Symbol.

    def transcript_sig(self,sig):
        act = 0
        lot = 1
        revers = 0
        if len(sig)==4:
            pass
        else:
            act = sig

        if revers<=0.5:
            if np.argmax(act) == 0:
                return 'buy',lot
            if np.argmax(act) == 1:
                return 'sell',lot
        else:
            if np.argmax(act) == 0:
                return 'sell',lot
            if np.argmax(act) == 1:
                return 'buy',lot


        return self.last_action,lot

Los resultados de la prueba están en el diccionario trade_history_data, para la prueba global y trade_symbol_data de cada símbolo.

        self.trade_history_data = {'step': [],
                                   'acc_profit': [],
                                   'acc_balance': [],
                                   'acc_equity': [],
                                   'lots_open': [],
                                   'R2_balance': [0,0,0,0]}

hay listas, si alguien quiere optimizar o cambiar algo - bienvenido)

Archivos adjuntos:

Tester.py 12 kb

Funciones útiles de KimIV Preguntas de un "tonto" Cómo armo mi asesor

mytarmailS 2022.10.31 19:31 #28099

Вы, в частности, утверждали, что модель на выборке нельзя будет обучить - Вы ошиблись.

?? ¿Dónde he dicho que

Boris 2022.11.01 05:06 #28100

¿Soy el único al que las palabras "algo-trading" y "alcohol-trading" le suenan casi idénticas?

como que te hace dudar

Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2810