L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1530

 
Maxim Dmitrievsky:
Le bonheur n'a pas besoin de raison

C'est vrai, il faut des antidépresseurs pour être heureux, mais la curiosité ne peut être satisfaite que par la recherche. Je me demande si mes données ou mon optimiseur fonctionnent. Je pense que c'est 50/50. Des données bien assorties avec un optimiseur parfaitement tolérable. Vous pouvez faire une analyse comparative entre les deux IA et calculer sans ambiguïté qui et quoi fonctionne.


Test pour l'optimiseur :

1. Sur mes données, votre NS a obtenu un meilleur résultat sur OOS. En faveur de votre optimiseur.

2. Sur mes données, votre NS a obtenu le même résultat sur OOS. Incertain.

3 Sur mes données, votre NS a obtenu un plus mauvais résultat sur la boucle de rétroaction. En faveur de l'optimiseur de Reshetov.


4. Reshetov a obtenu un meilleur résultat sur vos données sur OOS. En faveur de Reshetov.

5. Reshetov a obtenu le même résultat sur vos données sur les OOS. Indécis.

6. Reshetov a obtenu un résultat pire sur vos données sur OOS. En faveur de votre optimiseur.

Test des données :

Je par votre stratégie de base enregistrer mes données, vous par ma stratégie de base enregistrer vos données cela vous donne la possibilité de ne pas révéler la logique des entrées et de nouveau optimiser.

1. Si j'obtiens un meilleur résultat avec vos données qu'avec les miennes. En faveur de vos contributions.

2. Si j'obtiens le même résultat. Un match nul.

3. si j'obtiens un résultat moins bon, en faveur de mes apports.

Vous faites de même de votre côté. De cette façon, vous pouvez au moins essayer de déterminer, par rapport à l'autre chercheur, si votre approche est bonne en principe.

Le problème n'est pas aigre, il y a beaucoup à négocier, etc., mais si cette comparaison est effectuée, vous pouvez obtenir une estimation comparative de la puissance de votre TS par rapport à la mienne. Encore une fois, je ne dis pas que j'ai toujours raison. Pas du tout. SkyNet 2.0 est assez délicat à surveiller. Je comprends que ce sera un grand défi d'être comparé à des approches radicalement différentes, mais j'aimerais bien, c'est ennuyeux :-(

 
Mihail Marchukajtes:

C'est vrai, il faut des antidépresseurs pour être heureux, mais la curiosité ne peut être satisfaite que par la recherche. Je me demande si mes données ou mon optimiseur fonctionnent. Je pense que c'est 50/50. Des données bien assorties avec un optimiseur parfaitement tolérable. Vous pouvez faire une analyse comparative entre les deux IA et calculer sans ambiguïté qui et quoi fonctionne.


Test pour l'optimiseur :

1. Sur mes données, votre NS a obtenu un meilleur résultat sur OOS. En faveur de votre optimiseur.

2. Sur mes données, votre NS a obtenu le même résultat sur OOS. Incertain.

3 Sur mes données, votre NS a obtenu un plus mauvais résultat sur la boucle de rétroaction. En faveur de l'optimiseur Reshetov.

Prenez ce que vous voulez et regardez :) il n'est pas recommandé de manipuler les données des autres.

le plus proche du jpredictor SVM à noyau, ou plutôt, c'est la même chose. Essayez-le.

 
Intéressé par l'intégration avechttps://github.com/mlflow/mlflow/ et MT5 ?
mlflow/mlflow
mlflow/mlflow
  • mlflow
  • github.com
MLflow is a platform to streamline machine learning development, including tracking experiments, packaging code into reproducible runs, and sharing and deploying models. MLflow offers a set of lightweight APIs in that can used with any existing machine learning application or library (TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc), wherever you currently...
 

A lire

https://medium.com/towards-artificial-intelligence/a-simple-neural-attentive-meta-learner-snail-1e6b1d487623

https://arxiv.org/pdf/1707.03141.pdf

Les réseaux d'attention et les transformateurs sont à la mode ces jours-ci, ils disent mieux que le RNN

A Simple Neural Attentive Meta-Learner — SNAIL
A Simple Neural Attentive Meta-Learner — SNAIL
  • Sherwin Chen
  • medium.com
Traditional reinforcement learning algorithms train an agent to solve a single task, expecting it to generalize well to unseen samples from a similar data distribution. Meta-learning trains a meta-learner on the distribution of similar tasks, in the hopes of generalization to a novel but related tasks by learning a high-level strategy that...
 

Oh, mesdames et messieurs, oh... Le granit de la science est lourd, il est insupportable. Hélas, j'ai lu"The New Neural" - projet de moteur de réseau neuronal Open Source pour la plateforme MetaTrader 5, je l'ai lu pendant quelques mois, il faisait 100 pages, le soir après le travail, je ne peux pas suivre cette branche de >1500 pages pour le reste de ma vie, je n'ai pas eu de chance, j'ai essayé de lire sélectivement, je n'ai rien vu d'utile, bien que je suppose, peut-être que quelqu'un s'exprimait dans un langage fleuri ou métaphorique et je devais lire entre les lignes.

Que faire, mesdames et messieurs ? QUE FAISONS-NOUS ?

Donc, voici le plan, je connais un peu le C++ et pas tellement le mql, mais je veux vraiment faire quelque chose d'urgent. Je n'ai pas encore l'objectif d'obtenir des super profits, mais j'ai besoin d'une stabilité de 5-10% par mois pour commencer. Je pense que je vais commencer par la régression linéaire et la prévision de l'incrément suivant par plusieurs incréments précédents et le lancer dans le commerce. Quelles mesures dois-je prendre pour y parvenir ?

Par exemple, nous prenons un nombre d'incréments (x(t) - x(t-1)) de longueur 10, et le 11ème (x(t+1)) sera une variable que nous recherchons. Ensuite, nous effectuons une régression linéaire, obtenons une prévision, si la prévision est supérieure à zéro, nous ouvrons une position longue, si elle est inférieure, nous ouvrons une position courte. Il s'agit de l'application la plus directe de la RI dans le domaine du trading.

Que pensez-vous de ce plan ?

"Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5.
"Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5.
  • 2011.10.18
  • www.mql5.com
Общее обсуждение: "Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5.
 
kapelmann:

Plus de détails : nous prenons une série d'incréments (x(t) - x(t-1)) de longueur par exemple 10, et le 11ème (x(t+1)) sera la variable requise, puis nous exécutons une régression linéaire, obtenons une prévision, si la prévision est supérieure à zéro nous ouvrons long, si moins nous ouvrons short. Il s'agit de l'application la plus directe du MO dans le trading.

Il s'agit de l'application la plus directe de la MO dans le trading algorithmique - ReshetovMLP etRandom Forests prédisent les tendances, et vous parlez d'archaïsme économétrique...

AI
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  • www.mql5.com
AMkA Скользящая средняя по Кауффману с возможностью читать через iCustom, изменять цену, к которой применяется и способ расстановки точек: на базе пипсового фильтра или с расчётом стандартного отклонения. Сглаживание ряда Close с помощью преобразований Фурье Индикатор выделяет наиболее значимые гармоники движения, отбрасывая...
 
kapelmann:

Je ne sais pas si je vais vous contrarier ou pas, mais je vais quand même écrire juste pour considérer le % de profit par mois sans un drawdown maximum spécifié, c'est un chemin vers nulle part.

Je ne sais pas si vous serez déçu ou non, mais je dirai quand même que le pourcentage de profit par mois sans un drawdown maximum convenu est une voie à ne pas suivre.

je ne sais pas si vous êtes contrarié, mais je vais vous le dire).

 
Igor Makanu:

Je ne sais pas si je vais vous contrarier ou non, mais je vais écrire que le fait de se contenter de regarder le pourcentage de profit par mois sans avoir convenu d'un drawdown maximum est une voie sans issue.

Les gens font 100% de profit par mois avec un drawdown maximal ;)

Le drawdown est au moins deux fois inférieur au profit, même s'il serait préférable de ne pas avoir de drawdown du tout.

Kesha Rutov:

L'utilisation directe de la MO dans le trading algorithmique est ReshetovMLP et Random Forests prédit les tendances, tandis que vous parlez d'archaïsme économétrique.

Ce sont des méthodes avancées, MLP et RandomForest, mais "le chemin vers des milliers de LI, commence par le premier pas" :)

Les méthodes avancées sont confuses et alambiquées, vous ne pouvez pas les comprendre sans une bouteille ou des sels, alors que vous devez comprendre le principe, l'essentiel.

 
kapelmann:

Le drawdown est au moins égal à la moitié du profit, bien qu'il soit souhaitable qu'il n'y ait pas de drawdown du tout.

Ce sont des méthodes avancées, MLP et RandomForest, mais "le chemin vers des milliers de LY, commence par le premier pas" :)

Les méthodes avancées sont confuses, alambiquées, il est impossible d'y comprendre quelque chose sans une bouteille ou des sels, et il est nécessaire de comprendre le principe, l'essentiel.

N'encourageons pas l'alcoolisme et la toxicomanie. Les deux vont dans le marasme, pas dans la compréhension de ME.
 
Maxim Dmitrievsky:
Les forêts aléatoires prédisent les tendances - un lien skam d'un coq. N'y allez pas si vous ne voulez pas être banni pendant quelques heures pour avoir forcé le site mql. Veuillez demander aux modérateurs de le vérifier.

Je suppose que ce ne sont pas de bonnes personnes qui m'apprennent à gagner de l'argent, mais à prendre mon argent durement gagné à l'aide de liens d'escroquerie ! Mais il n'y a pas d'autre moyen, tu ne peux pas me tromper si facilement !