Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2958
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Este problema se resuelve utilizando una función de pérdida adecuada al entrenar los modelos MO. Esto plantea dos problemas. El primero es técnico: las funciones de pérdida estándar de los paquetes MO sólo están relacionadas con la maximización de beneficios de forma indirecta, lo que obliga a crear funciones personalizadas. Esto es bastante difícil de hacer - es necesario tener un buen conocimiento de los paquetes MO a nivel de código. Si se resuelve este problema, entonces puede aparecer el segundo problema matemático, cuando la función de pérdida personalizada no es buena para entrenar el modelo.
Si alguien resuelve un problema tan difícil, es poco probable que comparta la solución.
Al parecer, vale la pena leer acerca de las funciones de pérdida. Si he entendido bien, resulta que, por ejemplo, en un mercado donde sólo se puede comprar la función de pérdida:
suma de la diferencia entre los precios de compra y venta, para los casos en que: "precio de compra" - "precio de venta" < 0.
En este caso obtenemos una suma con valor negativo, es decir, debería tender a 0 o al máximo. Para que tienda al mínimo antes de la suma de diferencias tenemos que poner un signo menos.
Respecto a que si alguien ha resuelto un problema tan difícil no vaya a compartir la solución, no contaba con ello, sólo quiero entender cómo maximizar el beneficio o ver como ejemplo al menos algún modelo (no importa si es rentable o no, sólo entender el marco general).
Y entonces, claro, creo que las funciones de pérdida personalizadas serán en general malas para entrenar un modelo porque no es la parte principal.
Optimiza tu estrategia (si te da pereza hacer otro margen) según el criterio de máximo beneficio, y luego entrénate con esta TS. O tomar cualquier TS rentable del mercado. El mismo entrenamiento con un profesor.
No diría que me da pereza hacer otras marcas, pruebo diferentes variantes y como no soy un senor en machine learning, cuando me viene alguna idea a la cabeza, intento encontrar al menos algunas variantes de ejemplos con intentos de conseguir el resultado.
Cuando traté de hacer una variante paramétrica de la solución con sus propios valores de los indicadores, pero resultó que hay tantas variantes del conjunto de valores de los indicadores que con la potencia de cálculo actual selección de parámetros se llevará a cabo casi 10 años)
Me sorprendió cuando leí la frase "tomar cualquier TS rentable del mercado". Yo ni siquiera considerar tal opción, ya que pensé que no estaban allí.
Ya lo he compartido tantas veces que en algún momento me harté de ello.....
No todo el mundo estaba familiarizado con el aprendizaje automático hace años. Si se releen tus posts, las discusiones deberían encontrarse en el mismo hilo/rama?
Aparentemente vale la pena tratar de darle sentido a las 3000 páginas del hilo mientras sigue creciendo.
Por lo visto, hay que intentar comprender las 3000 páginas del tema antes de que crezca.
Es mejor entender los artículos de Vladimir Perervenko y Maxim Dmitrievsky. Emplearás tu tiempo de forma más útil. El foro es sobre todo agua.
Comprenda mejor los artículos de Vladimir Perervenko y Maxim Dmitrievsky. Emplearás tu tiempo de forma más provechosa. El foro es sobre todo agua.
Gracias.
No todo el mundo estaba familiarizado con el aprendizaje automático hace años. Si se releen sus posts, las discusiones deberían encontrarse en el mismo hilo/rama?
Por lo visto, merece la pena intentar dar sentido a las 3000 páginas del hilo mientras sigue creciendo.
Su problema es un problema de optimización , la búsqueda de parámetros desconocidos
Este es el ÚNICO artículo que necesitas para estudiar https://www.mql5.com/ru/articles/2225.
Si quieres enseñar AMO para maximizar el beneficio y minimizar el drawdown:
necesitas
1) crear una función de fitness, una función que cuente los beneficios y las pérdidas de las señales de trading.
2) cualquier algoritmo AMO que generará señales para el comercio, para la función de fitness (p.1)
3) cualquier algoritmo de optimización (genético, enjambre de partículas, churn) - que generará señales como objetivos para AMO (punto 2).
El algoritmo es el siguiente
1) AO crea un objetivo para AMO
2) AMO aprende sobre este objetivo
3) AMO crea una previsión de señales comerciales
4) las señales comerciales son evaluadas por FF y producen un resultado
5) el resultado de FF es evaluado por AO y maximizado/minimizado aún más y así sucesivamente en un círculo hasta obtener un resultado aceptable.
==========
AO - algoritmo de optimización
AMO - algoritmo de aprendizaje automático
FF - función de adecuación
=========
ps. si quieres trabajar con neuronka y no con ningun AMO, puedes cambiar los pesos usando las herramientas AO, sin aprender el targeting.
Su problema es un problema de optimización, de búsqueda de parámetros desconocidos.
Aquí tienes el ÚNICO artículo que necesitas para estudiar https://www.mql5.com/ru/articles/2225
si quieres enseñar a la red a maximizar el beneficio y minimizar la reducción:
necesitas
1) crear una función de aptitud, una función que cuente los beneficios y las pérdidas de las señales de negociación.
2) cualquier algoritmo MO que generará señales para el comercio, para la función de fitness (p.1)
3) cualquier algoritmo de optimización (genético, enjambre de partículas, churn) - que generará señales como objetivos para AMO (p.2).
algoritmo así
1) AO crea un objetivo para AMO
AO - algoritmo de optimización
AMO - algoritmo de aprendizaje automático
FF: función de adecuación
¿Puede darme algún ejemplo de AMO? Tenía la impresión de que encontrar un profesor es un trabajo a destajo que se presta a la automatización.
¿Puede darme algún ejemplo de OA? Tenía la impresión de que encontrar un profesor era un trabajo a destajo y que se prestaba a la automatización.
Se puede...
Hay que hacerlo lo más sencillo y reproducible posible, si hay interés...
Llevaría un poco de tiempo.
puedes...
Necesitamos que el ejemplo sea lo más sencillo y reproducible posible, si hay interés...
necesitas un poco de tiempo
Me parece muy interesante. Mi búsqueda de un profesor es un proceso largo y doloroso.