¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 19

 
Sergey Pavlov #:

En primer lugar, hay una probabilidad sesgada de 10/20 y 99% neuronka no da (en el mejor de 50-70%). 99 o 100 sólo cuando el promedio. Y eso lo excluimos.

Bueno, bueno, bueno, cuánto neuronka da a quién depende del receptor. Decir que la probabilidad no es importante, pero sólo TP / SL relación es importante es para aquellos niños que no saben lo que es la expectativa matemática
 
mytarmailS #:

Estoy confundido.

Te recomendaría que te olvidaras de mql por ahora mientras estás en la fase de búsqueda....

Necesitas un lenguaje para prototipado rápido y con las herramientas adecuadas.

Entonces en un par de días de aprendizaje y un par de días de codificación podrás ejecutar un algoritmo que creará y buscará ideas y entonces podrás probar más ideas en un día que en toda una vida codificando en mql.



Gracias por los consejos voy a dejar este campo a usted y Maxim en el hilo MO

 
Ivan Butko #:



¿Y si le das un martillo a un robot? Supongamos que hay un robot japonés. Ya juega al baloncesto en Tokio, se comunica con los niñitos japoneses, ha aprendido a andar, a contestar, a espabilar, etc.

Ve, oye, reacciona. Y entonces le dan un martillo.



Lo coge y clava clavos con él. .... Y aquí le ponen en una suave silla de ordenador ante una mesa con tres monitores y le dicen: "¿Ves? - Hay todo tipo de gráficos. Tienes que ganar dinero con ellos.

Averígualo". Y así, con la participación de especialistas que le enseñaron todo, empieza a aprender a operar: pulsar botones y demás.

Y como también es un modelo lingüístico, también aprende de artículos temáticos disponibles públicamente, información sobre techanálisis, acción del precio, etc. Al final, todo se reduce al aprendizaje por refuerzo. El trabajo en forex se convierte en un juego, en el que el robot operará durante mucho tiempo en una demo en un probador manual, dibujando todo tipo de zonas, marcando picos, etc. Y, además, mejorará su habilidad.


Y, mejorar la habilidad. Aquí es donde tengo curiosidad por DQN, porque la máquina aprenderá a operar, sistemáticamente, sin memorizar la trayectoria de los precios. Como un principiante al que se le dice en un curso "cierra la parte derecha del gráfico y analiza sobre la historia"

DQN es q-learning con una red neuronal dentro en lugar de una tabla. Es decir, un simple algoritmo. En artículos de RL ya había hasta transformadores y modelos más rebuscados. El resultado es siempre el mismo, por razones conocidas. Para esto necesitas entender matstat. Estarás adivinando durante mucho tiempo. No existen herramientas específicas ya preparadas para Forex. Al final tendrá que preparar el algoritmo usted mismo.
 
Sergey Pavlov #:

Olvidé decir que la probabilidad de cerrar una operación en plus no es lo principal. Lo principal es lo que SL / TP debe ser. Y esto es lo principal para las neuronas. En fin, hay más preguntas que respuestas. Pero una cosa está clara SL=TP.



En mi memoria, todos los neuroncs listo como un producto (mercado y en el lado) tenía la misma propiedad - su SL fue siempre mayor que TP, pero no mucho. Incluso si no hay SL, un cierre fallido en la señal inversa fue acompañado por las pérdidas, que en promedio superó 1,5 veces el beneficio de cierre.

 
Dmytryi Nazarchuk #:
Bueno, bueno, bueno, cuánto da una neurona a quién depende del receptor. Las historias de que la probabilidad no es importante, sino que sólo lo es la relación TP/SL son para esos niños que no saben lo que es la expectativa matemática.

Es sólo mi opinión, pero SL=TP. Spread viola esta igualdad, y por lo tanto, si neuronka da 0,5+-, es decir, estadísticamente no hay manera de ganar, este par de divisas se excluye de la cartera.

 

Observe que los topes están presentes y agitan la curva de equilibrio, ¡PERO no hay promediado!

 
Maxim Dmitrievsky #:
DQN es q-learning con una red neuronal dentro en lugar de una tabla. Es decir, un algoritmo sencillo. En los artículos de RL había incluso transformadores y modelos más complicados. El resultado es siempre el mismo, por razones conocidas. Para esto necesitas entender matstat. Usted estará adivinando durante mucho tiempo. No hay herramientas específicas ya hechas para Forex. Al final tendrás que preparar tú mismo el algoritmo.

La aplicación parecía extraña. No podía leer los artículos en absoluto, como si el autor habla un idioma superior.

Pero, la descripción de la tecnología: "una red neuronal en la que hay muchas salidas y cada uno es responsable de una acción específica." ¿Dónde están estas acciones? ¿Por qué no hay ninguna acción para comprar 0,6 lotes?



Y no 0,01. ¿Por qué no hay acción "Cerrar parte de la posición, dejar 0,07 lote en el mercado", por qué no hay acción "abrir una posición adicional, el riesgo está justificado". Lote dinámico, TP-SL dinámico (o señal inversa), mantenimiento de la posición - no hay nada. En su lugar - compra-venta.

Todo. Aunque, recientemente hubo un artículo "Expectativa moral en Forex". Incluso allí trataron de explicar de alguna manera matemática la utilidad de lote dinámico y TP-SL dinámico.

Después de todo, un comerciante hace todo esto. Por lo tanto, me gustaría ver esta aplicación - para asegurarse de que todo no funciona al infierno. Voy a estudiar matstat y la esencia de MO.

 
Sergey Pavlov #:

Observe que los topes están presentes y agitan la curva de equilibrio, ¡PERO no hay promediado!

Me olvidé de preguntarle: y esto es ... hacia adelante, ¿verdad?

 
Sergey Pavlov #:

Observe que los topes están presentes y agitan la curva de equilibrio, ¡PERO no hay promediado!

Todos nos reímos, gracias.

No es promediar, es sólo enmascarar el ajuste.

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¿qué pasa con el equilibrio cuando el volumen disminuye?

¿y al mismo aumento?

para optimizar el algoritmo - sólo volúmenes fijos, sin promediar y sin bloqueos. de lo contrario obtendrás esto y aquello.

 
Ivan Butko #:

Olvidé preguntarte: ¿es un... un delantero, ¿verdad?

Es un probador. Y en un probador, puedes mostrar cualquier tipo de belleza.

Desafortunadamente, eso es verdad.

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La forma más fácil de alimentar barras digitalizadas a la entrada de la red neuronal. Simple y conveniente.