L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 17

 
SanSanych Fomenko:

Mon expérience de la spéculation boursière a commencé avec les chèques de Borovoy. Avant cela, j'ai passé 20 autres années à investir dans le secteur immobilier.

Et vous, au moment où les chèques sont nés ?

Ainsi, n'importe quelle mamie sur le marché peut être qualifiée de praticienne. Avez-vous une pratique de l'AT rentable ? Stat. significatives rentables TS - des milliers de transactions non superposées ?

George Soros, le qualifie de praticien de la TS rentable algorithmique! Il est un zéro absolu dans ce domaine. Vous êtes bien plus compétent que lui, sans sarcasme. Mais cela ne veut pas dire que vous n'êtes pas un théoricien.

 
mytarmailS:

Anton Zverev

N'ayons pas ce genre de conversation, les gens qui apprennent et partagent leurs expériences ici sont prêts à s'entraider, alors que vous prenez la position que vous êtes stupide et que je sais tout). Vous feriez mieux de m'aider à comprendre ce que vous pensez et ce que vous savez être juste.

Vous avez un ton inapproprié entre les lignes, pas dans le texte (lisez-le). Avec les développeurs et les modérateurs peut être, beaucoup plus sévères conversations, obtenir banni pour un jour / semaine pour insulter l'estime de soi)). Ne vous inquiétez pas, en somme. Je suis bon !

LeDr. Trader l'a su tout de suite. Il dit les choses comme elles sont. Donc, respect et admiration pour lui.

Ensuite, j'ai créé une sorte d'indicateur, j'ai pris la somme cumulée de tous les prix d'achat et aussi la somme des bénéfices, j'ai construit leur différence et j'ai obtenu un certain indice, lorsque je l'ai comparé au prix, il est apparu qu'il évoluait presque à l'inverse du prix, la corrélation était de -0,7 à -0,9, pour dire simplement que le marché va à l'encontre de ses propres statistiques, c'est quelque chose à penser et à reconsidérer...

C'est intéressant. Comment le reproduisez-vous ?
 

Il n'y a rien d'intéressant là-dedans, ce sont les conclusions elles-mêmes qui sont intéressantes...

ressemble à http://prntscr.com/aqg96r au mieux...

Et pour le reproduire, il faut écrire un code pour rechercher des modèles, puis l'exécuter pendant quelques jours pour traiter plusieurs années d'histoire.

 

Bonjour !

Quelqu'un a-t-il travaillé avec depmixS4 ? ou en général avec des modèles de Markov cachés dans R, j'ai une idée intéressante et j'ai quelques questions.

 
mytarmailS:

Bonjour !

Quelqu'un a-t-il travaillé avec le paquet depmixS4 ? ou en général avec des modèles de Markov cachés dans R, j'ai une idée intéressante et j'ai quelques questions.

Pas ( mais lira vos idées avec intérêt.
 
mytarmailS:

Il n'y a rien d'intéressant là-dedans, ce sont les conclusions elles-mêmes qui sont intéressantes...

ressemble à http://prntscr.com/aqg96r au mieux...

Pour le reproduire, il faut écrire un code de recherche de motifs, puis l'exécuter pendant quelques jours afin de traiter plusieurs années d'historique.

Le but de tout algorithme d'apprentissage automatique est de rechercher des modèles. J'ai donné un exemple avec les arbres ci-dessus. Vous pouvez les imprimer et voir quels modèles ont été trouvés. Pour 100 prédicteurs avec 18000 barres, cela prend quelques minutes.
 
SanSanych Fomenko:
Le but de tout algorithme d'apprentissage automatique est de rechercher des modèles. J'ai donné un exemple d'arbres ci-dessus. Vous pouvez les imprimer et voir quels motifs ont été trouvés. Pour 100 prédicteurs avec 18000 barres, cela prend quelques minutes.
SanSanych, je sais exactement de quoi vous parlez, soit vous n'étiez pas attentif, soit je ne l'ai pas bien décrit, mais en bref, ce que je faisais était de la classification et de la reconnaissance d'image et de la sélection de la meilleure caractéristique et du tableau croisé tout en un, encore mieux à mon avis... alors croyez-moi, j'ai travaillé sur cet algorithme pendant longtemps et je savais exactement ce que je faisais.
 
Alexey Burnakov:
Je ne le ferai pas (mais je lirai vos idées avec intérêt).

Hier, j'ai été inspiré par cet article ou ce blog https://forum.mql4.com/ru/26460 peu importe, l'idée est de diviser le graphique en fréquences, de leur imposer un système de trading et d'identifier uniquement les fréquences (parties du graphique) dans lesquelles le système gagne de l'argent, et d'utiliser ce système pour trader uniquement ces fréquences.

Je n'ai cessé de penser que cela pourrait être fait plus facilement et plus rapidement (pour l'auteur, il fallait 16 heures pour calculer une fréquence et l'auteur avait 500 fréquences).

Je me suis souvenu que j'avais l'habitude de m'intéresser, bien que très superficiellement, aux MMS (modèles de Markov cachés). Le SMM est utilisé pour la prévision probabiliste de processus non stationnaires, la reconnaissance vocale, j'ai même lu quelque part qu'ils avaient essayé de prévoir les taches solaires...

J'ai essayé de les appliquer au marché dans leur forme pure, comme un réseau ou une RF, comme une cible et aller de l'avant... Je n'ai pas obtenu de bons résultats, bien que certaines personnes en aient tiré quelque chose (par exemple http://www.quantalgos.ru/?p=1759).

L'idée du SMM est de diviser un objet en n états et d'estimer la probabilité de transition d'un état à un autre. Je propose de diviser le marché en un tas d'états, supposons 10, de couper du graphique toutes les sections qui correspondent à l'état №5 et de les coller ensemble, comme résultat (en théorie) nous obtenons une série stationnaire qui sera stable (en théorie).ses attributs, en l'évaluant même visuellement, il est possible de créer un système de trading sur cette série, de l'optimiser et lorsque la même condition de marché se reproduira, il pourra être tradé et devrait rapporter de l'argent (en théorie) car la nouvelle série aura les mêmes attributs que la précédente.

Pour commencer, il suffit de découper des sections d'un état et de les coller ensemble, puis de regarder visuellement et d'évaluer si l'état est stationnaire, puis si tout est "pair"), il faut ensuite examiner la qualité de la reconnaissance des nouveaux états, c'est-à-dire si l'état prédit numéro 5 correspond à l'ancien état trouvé numéro 5, si les deux tests disent "oui", alors il y a du sens à développer l'idée.

Je suis sûr de ne pas avoir dit quelque chose et quelque chose n'est pas clair, demandez, je répondrai si je connais la réponse).

Спектр активности и АЧХ мтс на примере советника Moving Average (Sergey) - MQL4 форум
Спектр активности и АЧХ мтс на примере советника Moving Average (Sergey) - MQL4 форум
  • www.mql5.com
Спектр активности и АЧХ мтс на примере советника Moving Average (Sergey) - MQL4 форум
 
mytarmailS:

Hier, j'ai été inspiré par cet article ou ce blog https://forum.mql4.com/ru/26460 peu importe, l'idée est de diviser le graphique en fréquences, de leur imposer un système de trading et d'identifier uniquement les fréquences (parties du graphique) dans lesquelles le système gagne de l'argent, et d'utiliser ce système pour trader uniquement ces fréquences.

Je n'ai cessé de penser que cela pourrait être fait plus facilement et plus rapidement (pour l'auteur, il fallait 16 heures pour calculer une fréquence et l'auteur avait 500 fréquences).

Je me suis souvenu que je m'étais essayé, bien que très superficiellement, aux MMS (modèles de Markov cachés). Le SMM est utilisé pour la prévision probabiliste de processus non stationnaires, la reconnaissance vocale, j'ai même lu quelque part qu'ils avaient essayé de prévoir les taches solaires...

J'ai essayé de les appliquer au marché dans leur forme pure, comme un réseau ou une RF, comme une cible et aller de l'avant... Je n'ai pas obtenu de bons résultats, bien que certaines personnes en aient tiré quelque chose (par exemple http://www.quantalgos.ru/?p=1759).

L'idée du SMM est de diviser un objet en n états et d'estimer la probabilité de transition d'un état à un autre. Je propose de diviser le marché en un tas d'états, supposons 10, de couper du graphique toutes les sections qui correspondent à l'état №5 et de les coller ensemble, comme résultat (en théorie) nous obtenons une série stationnaire qui sera stable (en théorie).ses attributs, en l'évaluant même visuellement, il est possible de créer un système de trading sur cette série, de l'optimiser et lorsque la même condition de marché se reproduira, il pourra être tradé et devrait rapporter de l'argent (en théorie) car la nouvelle série aura les mêmes attributs que la précédente.

Pour commencer, il suffit de découper des sections d'un état et de les coller ensemble, puis de regarder visuellement et d'évaluer s'il est stationnaire, puis si tout est "pair"), il faut ensuite prendre et regarder la qualité de la reconnaissance des nouveaux états, c'est-à-dire si l'état prédit numéro 5 correspond à l'ancien état trouvé numéro 5, si les deux tests disent "oui" alors il y a un sens à développer l'idée.

Je suis sûr que je n'ai pas dit quelque chose et que quelque chose n'est pas clair, demandez, je répondrai si je connais la réponse)

Vous pouvez diviser la série en parties (quantification) soit par regroupement, soit, par exemple, par convolution avec SKH (Kohonen). Et ensuite, on passe à l'expérimentation pure.
 
Alexey Burnakov:
Vous pouvez diviser la série en parties (quantification) soit par regroupement, soit, par exemple, par convolution en utilisant SKH (Kohonen). Et puis c'est une pure expérience.

Eh bien, disons que le marché correspond à l'amas № 5, la prochaine bougie sera l'amas № 18 et elle ne nous donnera rien car nous n'aurons pas le temps de négocier l'amas № 5, et en SMM il y a un concept d'état, l'état peut durer un certain temps

Ou peut-être que je ne comprends pas votre pensée ?