Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1543
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Parece interesante, ¿lo has implementado tú mismo o hay alguna biblioteca? Me refiero al componente gráfico y a los cálculos financieros.
En cuanto a los resultados, parece que la rentabilidad y el Sharpe Ratio no son suficientes, ya que casi no hay margen para el deslizamiento y las comisiones, si es que las hay.
el probador para python, liba - hay muchos diferentes
En cuanto al resto - ahora conduzco con parámetros diferentes y mi entusiasmo ha desaparecido, el mismo sobreajuste que el bosque
no es difícil ver dónde hay una pista y dónde hay una prueba. Es decir, en esencia, nada ha cambiado, el catbusto no ha dado ninguna ventaja.
Más tarde probaré con lstm.
En cuanto a todo lo demás - ahora estoy compitiendo con diferentes parámetros y el entusiasmo se ha ido, el mismo sobreajuste que el bosque
¿Cuáles son las fichas y los objetivos?
¿Cuáles son las características y los objetivos?
los incrementos son normales, los objetivos son aleatorios de entrenamiento a entrenamiento, a través de diferentes pasos (como un zigzag con parámetros flotantes)
los incrementos son normales, dirigidos aleatoriamente de entrenamiento a entrenamiento, a través de diferentes pasos (como un zigzag con parámetros flotantes)
Vale
nunca he tenido buenos resultados con los retornos o incrementos, son demasiado ruidosos y no debería operar con ellos((
claramente
Tuve una mala experiencia con las devoluciones o incrementos, era demasiado ruidoso, no se puede operar así((.
Si tiene una, es de corta duración, o menos extendida. Si es así, duran poco, o se extienden menos.
Se puede tomar más orden y menos operaciones, pero no hay patrones normales. Si los hay, son de corta duración, o hay menos dispersión
Bueno, qué esperabas...
Por supuesto, se puede combatir el ruido de muchas maneras, pero se obtiene "sopa de hacha".
Bueno, qué esperabas...
sólo era interesante comparar los clasificadores
No he sacado mucho provecho de la captura de pantalla.
sólo era interesante comparar los clasificadores
No entendí mucho de la captura de pantalla.
clasificador - bosque, fichas - signos de impulso(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) objetivo - signo de dirección ZZ(10)
no hay nada que comparar, es una configuración de lame
clasificador - bosque, fichas - signos de impulso(10,20,40,80,160,640,1280,2560,5120) objetivo - signo de dirección ZZ(10)
¿Has probado a montar los fichajes y añadirlos a la muestra de entrenamiento? Es decir, hacer varias implementaciones del proceso con diferentes derivas, etc. lo único que no he hecho todavía
porque cuando tomamos las diferencias de los precios perdemos sumas, las fichas quedan incompletas. Montecarlo se puede arreglar... tal vez
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
¿Has probado a montar los fichajes y añadirlos a la muestra de entrenamiento? Es decir, hacer varias implementaciones del proceso con diferentes derivas, etc. lo único que no he hecho todavía
porque cuando tomamos las diferencias de los precios perdemos sumas, las fichas quedan incompletas. Montecarlo se puede arreglar... tal vez
https://programmingforfinance.com/2017/11/monte-carlo-simulations-of-future-stock-prices-in-python/
Probé muchas cosas, IMHO pronosticador para cambiar un signo para los incrementos futuros es una cosa triste, al menos nunca aprendí a hacer algo bueno con él, no se trata de peculiaridades de la configuración, pero cerca de la previsibilidad cero, que está completamente nivelado por los costos comerciales.
Los incrementos son de nivel "micro", como los movimientos de los átomos, mientras que el enfoque debe ser algo menos ruidoso, algo así como el seguimiento de la tendencia/la flotación, que el filtrado de los habituales inversos e impulsos.