Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 238
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Ahora he hecho una selección adecuada de los parámetros del modelo, entrenado, predicho, ahora tengo 0,69102. Con el último conjunto de datos era 0,69121, esta semana es mejor, pero se debe al azar, el modelo es esencialmente el mismo. La semana que viene me lanzará de nuevo a +-0,0002 en alguna parte.
Para mí este es el límite por ahora, mi modelo está entrenado en 21 predictores iniciales sin ningún tipo de trucos. Para el forex, por ejemplo, descargo diferentes indicadores del terminal y selecciono sus parámetros. Es decir, obtengo miles de indicadores de 4 predictores (ohlc), y luego los tamizo, dejando sólo treinta piezas y enseño el modelo.
Les he enviado otro archivo con todas las predicciones=0,5, puntuación = 0,69315, pueden utilizarlo para comparar.Lo ideal sería que de alguna manera hiciera miles de estos 21 predictores numerai y tamizara lo innecesario. Pero los indicadores funcionan con filas ohlc, pero no con unas tan uniformes, debería pensar cómo generar más nuevas a partir de ellas.
No....
Ya veo, entonces dejaré de desordenar el hilo
Voy a tener que averiguar cómo generar más nuevos de ellos.
Ahora he hecho una selección adecuada de los parámetros del modelo, entrenado, predicho, ahora tengo 0,69102. Con el último conjunto de datos era 0,69121...
y lo he perdido todo, es peor, 0,69120 mínimo en RF, he probado con MLP pero no funciona en absoluto.
SZS mira aquí frotar los puestos en algún tipo de algoritmo raro((
No sé qué hacer con ellos, pero todos lo hacen). Y todos terminan de la misma manera. Es normal + y el foro ha sido durante mucho tiempo un bazar. Y el experimento se puede hacer.
Más aún porque también hay aspectos positivos en ella. Sólo hay que ver cómo se construyen los árboles en los random y en los BP. Cómo se verá el modelo-ts
En diferentes aleatorios. Y así sucesivamente. Hace diez años ponía en las parrillas tanto mei como astroinduki, y los datos de las mareas en diferentes puertos del mundo, y las trayectorias migratorias de
de animales, etc., que a una persona normal no se le ocurriría). Escribe y utiliza lo que quieras, pero no saques conclusiones precipitadas.
#Generar al azar, al menos 10K observaciones
write.csv2(x, file = "D:/1.csv", row.names = FALSE, quote = FALSE) #escribir en el fichero 1.csv del disco D:/
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Qué ventana))) Por cierto este chelong aunque es inútil, pero hay momentos interesantes. Por ejemplo, la forma en que los concursantes cargan los datos de calibración,
lo que nos permite especular sobre el preprocesamiento de datos utilizado por los autores de la tarea...
Forrest ya no está, sólo estaba en los dos primeros posts, entonces escribí que empecé a seleccionar los patrones "a mi manera" la forma en que describí cuando buscaba buenos grupos - aka patrones...
Adjunto el patrón.
Este es un cohonen entrenado
lo alimentas con los últimos 10 valores del precio medio
MD <- precio medio
MD <- scale(MD,T,T) # normalizar así
library(SOMbrero) # ejecutar el paquete con el cohonen
MD[is.na(MD)] <- 0 # reemplazar posibles NAs
pred <- predecir(modelo,MD) predecir grupo
si el racimo es el número 41 (pred==41)entonces es una compra, deje de tomar al gusto...
pruébalo, tal vez te funcione
Pensando pero no se me ocurre ninguno)) , ¿Quién tiene algún pensamiento....
tenemos dos configuraciones de velas
De la imagen se desprende que en realidad el patrón de velas es el mismo, la diferencia está en la volatilidad, ¿cómo podemos llevar matemáticamente estos dos patrones al mismo patrón?
Puedes decir que sí, que debemos normalizarlo, pero el punto cero se desplaza, y esto es importante...
como en la foto.
Para explicarlo, imaginemos que queremos saber el color de la vela actual, la anterior y la previa lo que hacemos :
cerrar-abrir , cerrar[-1]-abrir[-1] , cerrar[-2]-abrir[-2]
Obtenemos un gráfico como el de la imagen "1", todo es claro y directo, todo por encima de cero es una vela blanca, todo por debajo de cero es una vela negra.
Ahora vamos a resolver el problema de la volatilidad (la que aparecía en el primer gráfico). Tenemos que normalizar el gráfico en un determinado rango, como se muestra en la imagen "2" , pero después de la normalización obtenemos un nuevo eje cero que no contiene ninguna información.
¿Cómo normalizar los datos para que "el cero sea justo" y se resuelva el problema de la volatilidad? ¿cuál es su opinión?
¿Cómo normalizar los datos para eliminar tanto el problema del "cero es justo" como el de la volatilidad? ¿cuál es su opinión?
Lo hice de esta manera -
En total tienes 8 puntos en el gráfico - O(0), H(0), L(0), C(0), O(1), H(1), L(1), C(1)
Además, a estos puntos O(0), H(0), L(0), C(0), O(1), H(1), L(1), C(1) se les puede asignar los valores en serie 1,2,3,4,5,6,7,8
OHLC - apertura, alta, baja, cierre
(0) y (1) - número de barra
Estos puntos se pueden ordenar en orden descendente de precio en el gráfico, de mayor a menor - H(0), H(1), O(0), C(1), L(0), C(0), O(1), L(1)
Y ahora H(0), H(1), O(0), C(1), O(0), L(0), O(1), L(1) se pueden convertir en un vector (2, 6, 1, 8, 3, 4, 1, 7), y se puede normalizar a 0-1 si es necesario.
Y resultará que ambas parcelas tendrán el mismo "patrón" (2, 6, 1, 8, 3, 4, 1, 7), que describe el orden en que estos puntos bajan en la parcela
Por desgracia, no he podido sacar ningún beneficio de esto. Con sólo 2 velas puede haber 40320 patrones. ¡Tres velas = (4*3)! = 479001600 patrones, etc. Siendo realistas, será menos, porque por ejemplo H siempre es más que O,H,L en la misma vela; y C es menos. Pero el número de patrones sigue siendo enorme.
Es decir, a cualquier configuración de velas se le puede asignar un vector de números, y utilizarlo para detectar configuraciones similares en el futuro. Pero el número de configuraciones posibles obtenidas de esta manera es tan grande que probablemente sea imposible encontrar algún patrón gráfico tras el cual el precio siempre vaya hacia arriba/hacia abajo. En la estrategia "Fractales de Bill Williams", por ejemplo, el patrón consta de 5 velas y sólo se negocian un par de combinaciones de todos los miles de millones posibles.
Aquí está un poco más claramente en la imagen, por ejemplo para 3 velas.
No, gracias)) Sólo sugerí los aleatorios de diferentes máquinas...
Usted no consigue la idea, puedo generar ruido y yo mismo un par de veces y no es necesario para empujar en diferentes máquinas)
La idea es la siguiente.
Estoy entrenando el modus operandi para los retrocesos y no hay tantos retrocesos en la historia de las cotizaciones... Las cotizaciones se mueven en ondas (waves) y de hecho si lo piensas el número de variantes para la inversión es bastante seguro, son diferentes mutaciones de cabeza y hombros, dobles tops, triples tops, etc.Y estas figuras aparecen no porque tengan alguna influencia mítica en el mercado, sino porque las propias variantes de los retrocesos son finitas en movimientos de ondas, ya sea así o asá, o nada más, y de hecho si construimos un gráfico del mercado o acumulado Random, o algo así con la estructura de ondas, veremos que los retrocesos ocurren con las mismas figuras, las mismas cabezas y hombros estarán en Random...
Así que aquí, en ese artículo que fue lanzado por D. Trader, el autor nos dijo que es posible generar algún muestreo similar para la red, además del muestreo que ya tenemos y por eso aumentamos la base de conocimiento de la red y así aumentamos la precisión de la red.
Como no hay muchos retrocesos en el mercado, descubrí que puedo obtener una base de conocimiento infinita de retrocesos a través de la aleatorización acumulativa...
¿Ves? No estoy buscando ningún poder mítico que pueda predecir el mercado ))))) Y probando esta teoría obtuve el resultado, que publiqué, ya que creo que el resultado es optimista.
¿Cómo normalizar los datos para que el cero sea justo y eliminar el problema de la volatilidad?
Así es como lo hice -
Gracias, lo intentaré....
Lo hice así...........
Si lo entiendo bien, el método es demasiado burdo...
Tomemos el patrón de vela simple más sencillo
Tenemos tres patrones.
todos ellos encajan en un patrón lógico
O<H , O<C , O>L
H>O , H>C , H>L
C>O , C>L , C<H
L<O , L<C , L<H
Si entiendo bien, su método clasifica las tres velas como un solo patrón, y esto no es bueno
¿cómo se normalizan los datos para que se elimine tanto el problema del "cero es justo" como el de la volatilidad?%?
¿cómo ha calculado exactamente la diferencia?
por ejemplo la diferencia entre alta y baja
a = alto
b = Cerrar
(a*100)/b así que...
no pude hacerlo así, la red es todo un infierno, incluso los colores de las velas se confunden
Si he entendido bien, el método es demasiado burdo.