¿Hay algún patrón en el caos? ¡Intentemos encontrarlo! Aprendizaje automático a partir de una muestra concreta. - página 29
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Bueno, esto es puramente tu sistema, y no tiene nada que ver con los datos que di, porque no usaste ningún otro dato para el análisis, ¿verdad?
Te adjunto un fichero - por favor, aplica sobre él el modelo que has entrenado previamente - me interesa el resultado.
PR=183856 +trades=693 -trades=18
Con spread=0 y comisión=0.
¿Así que tu genética es responsable de los datos que se introducen en las entradas de la red? ¿Y los propios datos son el sesgo de la serie temporal?
Ya he escrito la respuesta a la primera pregunta ... :) No hay sesgo.
Saludos, RomFil.
Además, para las distintas partes de los gráficos necesitamos distintas profundidades de muestreo en la entrada de las redes neuronales. Es decir, las redes neuronales con distintas profundidades de muestreo tienen distinta precisión en distintas partes del gráfico. Por lo tanto, el comité "correcto" permite responder correctamente en toda la longitud de las muestras. Y, sobre todo, que sea la propia comisión la que determine esta corrección. Tal vez esto ya es los rudimentos de la IA ... :)
Interesante.
Yo mismo entrenar y comparar en 5,10,20,50 mil filas y cada uno opera de manera diferente con diferentes resultados. Combinarlos es una idea interesante. ¿Promedias?
Normalmente si promedias los diferentes modelos de trading, se contradicen y empiezan a operar con menos frecuencia, sólo cuando la mayoría está de acuerdo.
¿Cómo pueden 5-10 modelos determinar la corrección por sí mismos? ¿Se refiere a la media?
PR=183856 +trades=693 -trades=18
Con spread=0 y comisión=0.
Intenta aplicar el modelo sobre estos datos y no te torturaré más con ello :)
Bueno, esto es puramente tu sistema, y no tiene nada que ver con los datos que di, porque no usaste ningún otro dato para el análisis, ¿verdad?
Te adjunto un fichero - por favor, aplica sobre él el modelo que has entrenado previamente - me interesa el resultado.
Resultó que no importa qué datos ...
En realidad el gráfico formado por este algoritmo
parecerse a esto (y en cada ejecución se obtiene un gráfico diferente por razones conocidas):
Traine muestra los primeros 10000 valores, los 2000 restantes es una prueba.
El resultado es este
PR=406206 +trades=299 -trades=34
Este es el final de la historia. Todo lo mejor y los sueños se hacen realidad.
Saludos, RomFil.
Intenta aplicar el modelo sobre estos datos de nuevo y no te torturaré más con ello :)
PR=116823 +trades=977 -trades=16
La respuesta a la primera pregunta ya está escrita ... :) No hay desplazamiento.
Saludos, RomFil.
Tú mismo escribes " Sí, valores casi puros, diferentes profundidades, diferentes ventanas, etc. ".
El resultado es este:
PR=406206 +trades=299 -trades=34
Hay 2000 señales en el gráfico, pero tienes 333 en la descripción - o no entiendo algo otra vez....
Vale, si este es el gráfico de la última muestra, resulta que el modelo entrenado en EURUSD funciona perfectamente en 3 instrumentos de divisas diferentes, incluido el cruce. ¡Supongo que es hora de un Premio Nobel!
Este es el final de la historia. Todo lo mejor y los sueños se hacen realidad.
Saludos, RomFil.
Gracias por una velada tan interesante, ¡y todo lo mejor para usted!
PR=116823 +trades=977 -trades=16
shock, shock.
En realidad, el gráfico generado por este algoritmo tiene este aspecto (y en cada lanzamiento se obtiene un gráfico diferente por razones bien conocidas):
¿Gráfico aleatorio y entrenamiento sobre él?
Interesante.
Yo mismo enseño y comparo en líneas de 5,10,20,50k y cada uno opera de forma diferente con resultados diferentes. Combinarlos es una idea interesante. ¿Promedias?
Normalmente si promedias los modelos de trading, se contradicen y empiezan a operar con menos frecuencia, solo cuando la mayoría coinciden.
¿Cómo pueden 5-10 modelos determinar la corrección por sí mismos? ¿Se refiere a la media?
¡Usted hace las preguntas correctas! :)
Pero no revelaré este secreto. :) Pero sí diré una cosa, que el resultado de la propia comisión determina la "corrección" de tal o cual red. Nada de promedios.