L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3225

 
fxsaber #:

En fait, j'ai désactivé YouTube.

C'est une ascèse trop sévère :)
Malheureusement, il n'y a pas de corrélation directe entre l'effort et les résultats en trading
 
fxsaber #:
Faire cela.
Ce que vous faites aux points 3 et 4 est une sorte de tentative personnelle et de qualité médiocre pour résoudre le problème de l'optimisation d'une fonction cible bruyante.

Vous essayez de trouver non pas un ensemble de paramètres, mais un groupe d'ensembles de paramètres proches.

Je pense que vous devriez vous documenter sur l'optimisation des fonctions bruitées, vous y trouverez peut-être quelque chose d'utile.

 
mytarmailS #:

Je pense que vous devriez lire un article sur l'optimisation des fonctions bruyantes, vous pourriez y trouver quelque chose d'utile.


S'agit-il de quelque chose de spécial, les "fonctions bruyantes" ?
Les fonctions optimisées des stratégies commerciales sont toutes bruyantes.
Il n'y en a pas de lisses et elles ne peuvent pas l'être en raison de la nature discrète des DEM et des actions discrètes des ST.
 
mytarmailS #:
Ce que vous faites aux points 3 et 4 est une sorte de tentative personnelle et pas très bonne de résoudre le problème de l'optimisation d'une fonction cible bruyante.
Vous essayez de trouver non pas un seul ensemble de paramètres, mais un groupe ou une grappe d'ensembles de paramètres proches.
Je pense que vous devriez vous documenter sur l'optimisation des fonctions bruitées, vous y trouverez peut-être quelque chose d'utile.

Je lirais plutôt quelque chose de pratique : comment trouver des modèles de marché (de la part de traders d'algo pratiquants).

ZY Vous avez participé à cette bonne discussion.

Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - Используйте АО как надстройка над кластеризацией, чтобы решить задачу поиска локальных экстремумов.
Обсуждение статьи "Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up — SSG)" - Используйте АО как надстройка над кластеризацией, чтобы решить задачу поиска локальных экстремумов.
  • 2023.03.20
  • www.mql5.com
Какой алгоритм лучше всего подходит для нахождения локальных экстремумов. Алгоритмов для решения задач поиска локалов в общем случае мне не известно. то разочарую - алгоритмов не существует для решения задач поиска локальных экстремумов в общем виде
 
fxsaber #:

Je lirais quelque chose de pratique : comment trouver des modèles de marché (par des traders d'algo en exercice).

Essayez d'écrire un EA.

Il a déjà l'air assez bon.

mais un angle de 45 degrés indique une direction de mouvement tout aussi probable - vers le haut ou vers le bas.

La probabilité d'acheter ou de vendre est donc la même, 50/50.

Je suppose que la cible de votre recherche devrait être une ligne qui va vers le haut et vers le bas.

mais

j'ai peut-être tort

 
Renat Akhtyamov #:

l'objectif de votre recherche

est de trouver une solution pour que vous puissiez

Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégies de trading

L'apprentissage automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et algo-trading

fxsaber, 2023.08.19 10:36 am

Créer beaucoup d'histoires de scalping. Et sur eux pour identifier les vulnérabilités du TS. Maintenant il n'y a bêtement pas assez de longueur d'historique pour ces vérifications. Il faut donc une génération adéquate.

Nous n'avons pas encore été en mesure de le faire avec des moyens MO à un coup d'œil rapide.

 
fxsaber #:
est de trouver une solution pour que nous puissions
.

Les outils d'OI n'ont pas encore été en mesure de le faire à la volée.

Il est souhaitable d'avoir plus d'informations initiales sur le TS, sinon nous obtenons une recherche d'inconnues avec approximativement ces dimensions de données

[1000][6930269], ce qui n'est pas très rapide.

au moins la durée moyenne de détention d'une transaction, ou le nombre moyen de ticks entre l'ouverture et la clôture pour limiter la zone de recherche

si un autre élément de l'historique est analysé avant la transaction, il devrait être inclus également


et je n'ai pas encore de supercalculateur sous la main :)

 
Maxim Dmitrievsky #:

Il est souhaitable d'avoir plus d'informations initiales sur le CT, sinon il s'agit d'une recherche de quelque chose d'inconnu avec approximativement ces dimensions de données.

[1000][6930269]

au moins le temps moyen de maintien de la transaction, ou le nombre moyen de ticks

Sur les écrans du TesterDashboard, les chiffres bleus sont : le profit en pips, le nombre de trades, PF, le profit moyen par trade.


Il ne s'agit pas du TS. Ici, nous avons un modèle dans le TSVR. Nous commençons à le générer, mais il n'est pas là. Probablement, ce n'est pas très bon pour le MO.

 
fxsaber #:

Sur les écrans du TesterDashboard, les chiffres bleus : profit en pips, nombre de trades, PF, profit moyen par trade.

Il ne s'agit pas du TS. Il y a un modèle dans le CEVR. Nous commençons à le générer, mais il n'est pas là. Probablement, ce n'est pas très bon pour le MO.

Votre TS ne recherche pas tous les modèles qui peuvent exister. C'est pourquoi vous devez le faire correspondre

Sinon par une autre approche, mais elle sera longue sur les ticks et plus tard )
 
Maxim Dmitrievsky #:

Il existe maintenant une certaine interconnectivité au sein des chaînes, d'une longueur de 100 ticks.

Je peux l'amener à une profondeur différente, si elle coïncide avec la durée de vie moyenne des positions de CT, cela devrait fonctionner, en théorie.

https://disk.yandex.ru/d/PnU3K-tUgmu-oA

dépendance avec la longueur de 1000 ticks

https://disk.yandex.ru/d/6F8FdUGthpnk3A

j'essaierai ensuite de comprendre l'approche et de faire des tests, mais j'ai réussi à accélérer les calculs.

Ca n'économise peut-être pas de mémoire dans les séquences, mais c'est rapide :)

Et avec une longueur de 5k, en plus de cela

https://disk.yandex.ru/d/1ypCrzYKk82XdA

TicksGM.csv.zip
TicksGM.csv.zip
  • disk.yandex.ru
Посмотреть и скачать с Яндекс Диска