L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 16
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Pour la PE financière, nous devons distinguer un modèle, c'est-à-dire le comportement uniforme de la PE sur l'ensemble de la période disponible.
Les gars, je vous joins mon EA. Il montre la logique d'envoi et de réception des informations du système R.
Pour le faire fonctionner, vous devez copier la bibliothèque à partir d'ici : https://www.mql5.com/en/code/11112
Il y a des instructions dans le fichier mt4R.mqh.
Affirmation stupide. EURUSD il y a un an et EURUSD maintenant sont deux GP différents avec le même nom.
Profanation. Si vos EA ne tiennent pas sur l'EURUSD sont perdants sur une année hors échantillon, cela signifie que vous n'avez pas trouvé de modèle. Vous échangez du bruit.
Vos références estudiantines à la comparaison entre des pommes et des oranges sont bien sûr valables pour toute autre tâche, mais vous ne savez manifestement pas comment distinguer ces fruits sur le Marché.Vous voulez trouver des corrélations dans un seul BP. Et vous voulez trouver les interrelations qui doivent être présentes à tout moment dans cette BP.
Ces deux circonstances (en gras) semblent pour le moins étranges...
Exactement comme souligné en gras. Pour vous, cela semble étrange, alors que plusieurs personnes sur ce fil de discussion, tentent de résoudre ces mêmes problèmes. De plus, nous ne sommes pas les seuls au monde sur ce fil, car de nombreux outils à forte intensité de connaissances permettant de résoudre ces mêmes problèmes ont été inventés et mis en œuvre avant nous.
Donc.
1.être présent à tout moment
C'est le problème du réentraînement (overfitting) du modèle. Si notre modèle parvient à identifier certains schémas sur les données historiques disponibles qui sont garantis de se produire dans le futur, alors nous obtiendrons votreprésence à tout moment. Cela peut être réalisé en construisant le modèle sur des prédicteurs qui sont pertinents pour la variable cible. Voici un outil appelé "composantes principales" (un outil assez ancien) qui vous permet d'éliminer les déchets (bruit) des prédicteurs qui, à l'avenir, présenteront les mêmes caractéristiques que celles que nous trouvons dans les données historiques disponibles.
2. Vous voulez trouver des corrélations dans uneseule BP.
Il existe un ensemble assez large d'outils différents avec des idées différentes derrière eux pour trouver des corrélations. Nous parlons ici de NS, plus précisément de nnet. D'après mon expérience, c'est l'algorithme le moins efficace. Beaucoup plus efficace, et surtout plus évident, ada, randonforest, SVM, par ordre décroissant de performance.
Prenons randonforest comme le plus évident.
Quelle est l'idée ?
Par exemple, avec les valeurs des prédicteurs, nous apprenons à l'algorithme à prédire BUY et SELL. L'algorithme construit un arbre - combinaison de valeurs prédictives, appartenant à une barre. Un arbre prédit ACHETER, l'autre - VENDRE. Si nous entrons environ 5000 barres, l'algorithme trouvera 200 à 300 variétés d'arbres. Une augmentation supplémentaire du nombre de barres n'entraîne pas une augmentation du nombre d'arbres. Si nous résolvons le problème à l'étape 1, alors le modèle résultant prédira dans le futur avec à peu près la même erreur que sur les données historiques.
Pour les théoriciens ayant une expérience, on ne peut que souhaiter bonne chance dans la pratique.
Merci, ma chérie.
Nous avons eu quelques années de pratique aussi. C'est pourquoi nous nous tournons vers la théorie. Tu n'as pas encore saisi le grain de la vérité. Bonne chance à vous aussi.
Les premières leçons ressemblent plus à un tutoriel sur ce même cadre qu'à un cours sur l'analyse des données. Mais les présentateurs semblent adéquats, sans le typique "Je suis un gourou du Forex, je vais vous ouvrir les yeux et vous allez gagner des millions" comme dans beaucoup d'autres formations inutiles, ce qui donne l'espoir qu'ils diront des choses adéquates jusqu'à la fin.
C'est l'udacité, il n'y a pas de conneries là-dedans.
Pandas semble être l'une des librairies les plus populaires pour l'exploration de données. Python lui-même est un langage très pratique pour un large éventail de tâches.
Le trading rentable ne s'apprend pas. Ils vont vous apprendre à prendre des données, à construire un modèle sur celles-ci et à évaluer le résultat du modèle.
C'est l'udacité, il n'y a pas de conneries là-dedans.
Pandas est en quelque sorte l'une des librairies les plus populaires pour l'exploration de données, et Python lui-même est un langage très pratique pour un large éventail de tâches.
Personne ne va enseigner le trading rentable. Ils vont enseigner comment prendre des données, construire un modèle sur celles-ci et évaluer le résultat du modèle.
Les théoriciens expérimentés ne peuvent que leur souhaiter bonne chance dans la pratique.
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.
Vous êtes né avec les chèques ?
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.
Je suis d'accord avec vous pour dire qu'il ne suffit pas de donner le BP, il faut comprimer l'information et écarter les éléments inutiles qui empêchent une bonne décision, idéalement en ramenant à 0 ou 1 ces achats/ventes, c'est à direSi nous avons 10 indicateurs (auxquels je ne crois pas) et que nous en avons filtré 9, ne laissant que le RSI, cela ne sera pas suffisant car l'indicateur a une plage et il s'avère qu'il ne fonctionne pas avec des valeurs de -70 à 70, nous devons donc les compresser et ainsi de suite.. la question est de savoir comment s'y prendre.
J'y ai pensé, mais je n'ai pas encore assez de connaissances pour mettre en place un tel sélecteur...
Mon premier essai était il y a longtemps, j'ai fait une boucle en arrière à partir du prix actuel et j'ai cherché une situation presque identique dans le passé, puis ces situations ont été triées par le résultat, comment ils ont fini, par exemple, j'ai une situation actuelle, pour elle a été trouvé 10 analogues dans le passé 8 analogues se sont terminés par une croissance du prix, 2 se sont terminés par une baisse, donc il va augmenter ... Mais l'horreur )) est que cela s'est avéré être le contraire, le prix a très souvent et fortement chuté dans ces situations avec un fort biais vers l'achat, et ensuite souvent re-testé tick par tick....
J'ai ensuite créé ce type d'indicateur, j'ai pris la somme cumulée de tous les prix d'achat et également la somme des bénéfices, j'ai créé leur différence et j'ai obtenu un certain indice, lorsque je l'ai comparé au prix, il s'est avéré qu'il se déplace presque dans la direction opposée, la corrélation était de -0,7 à -0,9, donc pour parler simplement, le marché va à l'encontre de ses propres statistiques, c 'est quelque chose à penser et à reconsidérer.