Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3229
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Si no es suficiente, ¿qué buscas en MO cuando te alimentas en muchos años?
Bueno, yo pronostico cada barra. Algunas personas incluso pronostican 1 operación al día si se cumplen algunas condiciones, como tú. Es diferente para cada uno.
Cuestión teórica.
Condición.
Como resultado, hay una cierta historia, que definitivamente tiene una regularidad. Este historial puede tener la longitud que se desee.
Pregunta.
Si hablamos de MO, hay que separar las moscas de las chuletas:
1. hay un modelo de clasificación que predice el siguiente paso(s) con algún error
2. hay un Asesor Experto que utiliza el modelo de acuerdo con el punto 1 y las operaciones en la cuenta con algunos beneficios / pérdidas.
Soy capaz de crear modelos de clasificación según el punto 1 que dan menos del 20% de error. Este error de clasificación es aproximadamente el mismo en los cuatro archivos siguientes:
1. un fichero de entrenamiento obtenido por muestreo aleatorio del fichero original
2. un archivo de prueba obtenido como adición a una muestra aleatoria del archivo de formación
3. un archivo de validación obtenido como adición a una muestra aleatoria del archivo de formación y de prueba
4. Un fichero regular adicional con la secuencia habitual de precios.
Aquí en el sitio, he expuesto muchas veces las justificaciones teóricas de la estabilidad de este resultado.
Y sobre las cotizaciones, sobre los precios, es teóricamente imposible crear un Asesor Experto que opere con rentabilidad, porque las series financieras NO son estacionarias, es decir, no importa cualquier historia, con o sin sus trucos. Las series de precios iniciales NO PUEDEN servir para construir un sistema rentable. Y no sólo las series de precios (cotizaciones), sino también cualquier variedad de mashes.
Estamos planeando lanzar otro campeonato destinado a promover las redes neuronales:
La idea es buena.
Sin embargo, onnx es para la conversión del modelo, pero ¿cómo generar una fecha para ello? ¿O habrá predictores listos en la plantilla MQL5?
¡¡¡¡El 100% de los traders de MO dijeron YEEEEEEEEEEEEEEEEssss!!!!
99,9% de los comerciantes MO dijo - oh mierda ((( ¿qué diablos es onnx ))
¿Habrá algún requisito en cuanto a la complejidad de los modelos? ¿O se permite que los modelos sean tan sencillos que sea posible participar incluso con un modelo "MACD"?
es encontrar una solución para que podamos .
Las herramientas de IoT aún no han sido capaces de hacerlo sobre la marcha.
Y no lo harán.
He estado observando los resultados en este hilo.
Cada estrategia es un pips.
Me pregunto cómo se comportará un programa con un acuerdo a 1 año.
¿Habrá algún requisito en cuanto a la complejidad de los modelos? ¿O se permite que los modelos sean tan sencillos que sea posible participar incluso con un modelo "MACD"?
Las normas prohibirán la participación de estafadores.
El objetivo está claramente establecido - estimular el desarrollo de modelos ML para el trading, y no dar la oportunidad de ganar dinero a la vieja usanza, llenar scalpers triviales bajo la apariencia de modelos, etc.
Los estafadores estarán prohibidos por norma.
Cocina.
Cocina.
MetaQuotes-Demo.
Llevamos organizando campeonatos desde 2006 y sabemos muy bien que cualquier campeonato en condiciones ideales (p.ej. servidor demo) degenera en una empresa inútil cuando se permiten scalpers. Otras estrategias razonables quedan inmediatamente en el fondo.
Por eso siempre hemos eliminado los scalpers para que los participantes puedan competir en condiciones más o menos tranquilas.
El objetivo no es dar dinero fácil a otro scalper. El objetivo es estimular un desarrollo más activo de modelos serios de aprendizaje automático y su aplicación en MQL5.
Recomiendo mirar el mundo no desde el punto de vista de uno mismo y de sus estrategias personales de optimización. Señalé la función de la optimización de los campeonatos de inmediato.
Historia de los campeonatos de trading automatizado.
Los estafadores estarán prohibidos por norma.
El objetivo está claramente establecido - para estimular el desarrollo de modelos de ML para el comercio, y no para dar una oportunidad de hacer dinero en la vieja manera, verter scalpers banales bajo la apariencia de modelos y así sucesivamente.