Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 856
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¿Para mí? Ya he resuelto el problema. Ahora estoy pensando en otra cosa que hacer. Python o R. De momento no tengo ninguna idea nueva.
Hay que estudiar los dos, pero recuerda que sólo R tiene una puerta de entrada fiable y de confianza a MQL.
Pasar a un nuevo nivel - keras/tensorflow/. Hay tantas ideas que deberías tener suficientes conocimientos y tiempo para dominarlas.
Buena suerte,
Compruébalo, lo he sacado de la zona de contacto. ¡¡¡Información muy útil como parte de la comprensión del mercado!!!
Punto de bifurcación
Existe un concepto especial en termodinámica que puede adaptarse a casi cualquier sistema dinámico complejo. De vez en cuando, cualquier sistema de este tipo, ya sea el Estado, la economía o la psique humana, entra en un estado crítico de incertidumbre.
En este punto, el orden del sistema se ve amenazado y su desarrollo posterior puede seguir dos escenarios posibles: colapsar a un estado caótico o alcanzar un nivel cualitativamente nuevo de orden. Por ejemplo, un punto de bifurcación para un Estado puede llamarse un punto de inestabilidad política, para una economía - una crisis económica, y para una persona - un acontecimiento traumático.
En la teoría de la gestión se consideran tres tipos de sistemas:
Los sistemas no deterministas son sistemas que en algunos momentos pueden comportarse como deterministas (la gente marcha a la marcha "Adiós a Slavyanka") o aleatorios, por ejemplo, un flujo de personas en el metro: todo es aleatorio pero está bien descrito por la teoría del servicio de masas. Pero si se introduce alguna perturbación en esta multitud (¡Bomba!), el comportamiento posterior de todas estas personas no tiene nada que ver con el anterior.
Una de las características de los sistemas indeterminados es la participación humana en ellos.
Esto lo sabían muy bien en la ciencia soviética y a finales de los 60 en mi universidad en el departamento de Automática y Telemecánica había dos especialidades considerablemente diferentes: Sistemas Automatizados (8 grupos) y Sistemas Automatizados (6 grupos). Los graduados se distribuyeron en diferentes organizaciones.
Aprenda ambas cosas, pero recuerde que sólo la P tiene una puerta de entrada fiable y probada a la MQL.
Pase al siguiente nivel - keras/tensorflow/. Hay muchas ideas ahí, sólo el conocimiento y el tiempo suficiente para dominarlo.
Buena suerte
Una pasarela MQL fiable no es un problema de nada. Aquí hay un problema, pero es común a todas las pasarelas MQL.
Básicamente tanto R como Python ya los domino. Si me estoy familiarizando con los paquetes de módulos, la situación es peor.
Los módulos-paquetes en sí mismos no son ideas, sino sólo el aparato para aplicar las ideas. Y para las ideas basta con el conocimiento de los principios.
Es malo cuando no hay ideas en absoluto, no hay ideas en absoluto. Pero suele ocurrir cuando terminas un trabajo pero aún no has empezado otro.
Véase el paquetevarbvs . El paquete implementa algoritmos rápidos para ajustar modelos de selección de variables bayesianas y calcular los coeficientes de Bayes, en los que el resultado (o la variable de respuesta) se modela mediante regresión lineal o logística. Los algoritmos se basan en las aproximaciones variacionales descritas en "Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Inferencia variacional escalable para la selección de variables bayesianas en la regresión, y su precisión en los estudios de asociación genética" P. Carbonetto y M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, páginas 73-108). El software se ha aplicado a grandes conjuntos de datos con más de un millón de variables y miles de muestras.
Selecciona bien los predictores y construye buenos modelos.
Buena suerte
Gracias. Ya lo tengo en mi hucha. Como la velocidad - sólo 2 segundos (en comparación saget-rfe tarda 16 min. para ellos).
¡¡¡¡Hare COPY!!!! Hora de actuar.....
También se aconseja prestar atención a la función de pérdida para los problemas de regresión
Un nuevo libro sobre el aprendizaje profundo se publica en ruso:
Goodfellow Y., Bengio I., Courville A.Hay otro libro con el mismo título en ruso sobre el ozono - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Hay otro libro con el mismo nombre en ruso sobre el ozono - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Gracias. Lo adquirí antes. Es un manual.
Aconsejo a todo el mundo que trabaje en ello.
Buena suerte
el patrón varía caóticamente y las desviaciones en los patrones aumentan exponencialmente con el tiempo
cualquier aproximador (excepto, en parte, RNN o LSTM) no puede resolver estos problemas
Todos los artículos sobre estadísticas, con intentos de aplicarlas al mercado en su forma actual - pueden ser desechados y no prestarles ninguna atención
los principales esfuerzos deberían centrarse en los métodos de trabajo en un entorno no estacionario, uno de los cuales es el sugerido por Alexander (suponiendo que no se tengan características estacionarias que afecten al cociente, que no pueden extraerse del propio cociente, a-priori)Bravo. Comprender la esencia del problema te lleva a un nuevo nivel.
Tengo una idea: quizá la solución esté en cosas bastante sencillas como el análisis fundamental y la posición actual de los precios en relación con los mínimos y máximos históricos. En primer lugar, el precio de la moneda base está influenciado por factores de noticias, es difícil ponerlos en un código, no sé si hay tales Asesores Expertos en las noticias? Si es así, es más probable que hagan el análisis del Fondo. con los informes regulares de los bancos centrales de los países, cuya moneda es la BASE en el par - de hecho, hay una pequeña lista de indicadores, para evaluar la BASE de la moneda base: aquí obtenemos 1 parámetro - el debilitamiento o fortalecimiento motivado de la moneda base, según el análisis del Fondo. Del mismo modo, estudiamos el análisis del fondo de la moneda CONTROLADA. Los cambios finales, por ejemplo, la relación de los cambios de la BASE de cada moneda en el par según el análisis del Fondo, deben indicar a favor de esta o aquella BASE de la moneda en el par, y de esta manera se forma una señal. Las principales instituciones financieras redistribuyen los riesgos monetarios de acuerdo con este análisis, comprando o vendiendo divisas del país cuya economía se debilita según el análisis del Fondo. Tiene sentido. Todo esto se aplica a una estrategia a largo plazo.
El segundo indicador es la posición del precio del par de divisas en el aquí y ahora. Si realizamos la gradación por líneas horizontales, podemos establecer un cierto peso a cada una de dichas líneas para la compra y la venta, y aquí veo más adecuada la herramienta para el trading condicionado a medio plazo.
Y el tercer parámetro es, por supuesto, el indicador. Esta es una señal rápida. Pero no da ninguna predicción ya que has resumido correctamente las 854 páginas anteriores de este interesante tema.
La tarea - cómo relacionar una señal a largo plazo - BASE, a medio plazo - peso de una línea horizontal cerca de la cual el precio está aquí y ahora (que sea líneas de Fibonacci, por ejemplo) y el tercer parámetro - la señal del indicador.
Estos son los criterios que, en mi opinión, son los más importantes y que realmente pueden enseñar algo al sistema de trading NS. La única dificultad es que necesitas un equipo para ello - así que hazte amigos entre los financieros-fundamentalistas o macroeconomistas, que te ayudarán a elegir el algoritmo adecuado para procesar el flujo de datos de sus informes e interpretarlos adecuadamente, con referencia a tu sistema de comercio NS, por cierto para el análisis del comportamiento de los precios de las acciones también necesitarás un economista o financiero - estos son especialistas en temas económicos. Sujetos de la economía: el Estado, las personas jurídicas y los particulares.
Enseñar por la historia de las citas - bueno, de esta manera usted ha pasado con éxito, la experiencia se gana. Ahora entendemos que debemos tratar de sugerir al sistema el algoritmo de recopilación de datos para obtener al menos tres parámetros básicos, en el análisis de los cuales podemos mirar en el mañana (hacer una suposición, establecer los pesos de desarrollo de eventos (previsión) para las transacciones de diferente marco de tiempo) y el uso de estos parámetros de su sistema NS hará una decisión motivada de entrar en la compra o la venta, incluyendo la naturaleza de la operación - rápido, medio, largo - y la naturaleza se establece por algún nivel de toma de beneficios simple, el volumen o multiplicador.
Es así... Es complicado, pero no se busca lo fácil)))
La API del calendario parece haber sido anunciada, pero aún no está en MT5
así que sería interesante meter un fondo de noticias... no estoy seguro de que los resultados sean satisfactorios, pero por curiosidad
+ necesidad de buscar intensamente en Google nuevas investigaciones sobre el trabajo con la no estacionariedad. En RL esta investigación se está realizando intensamente en este momento, es decir, el tema sigue evolucionando, así que por ahora me quedo con él. El ejemplo más sencillo es el de las retroalimentaciones múltiples efectivas, analíticamente no se pueden calcular ni imaginar, así que sólo a través de múltiples experimentos :)