L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 325
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Ouais. C'est cool.
Dans l'ensemble, pas mal.
Eh bien, c'est un neurone simple, il n'est pas capable d'apprendre autant d'informations, mais c'est intéressant.
Eh bien, c'est un neurone simple, il n'est simplement pas capable de maîtriser autant d'informations, mais sinon, oui, c'est intéressant.
Puis-je voir un schéma, sur une feuille de papier ? Qu'est-ce qui est dans les entrées, qu'est-ce qui est au milieu, et où est la sortie. Parce que j'ai déjà lu beaucoup de livres (suppresseurs de bruit, reconnaissance, etc.), mais je n'arrive pas à atteindre le marché).
https://c.mql5.com/3/126/RNN_MT5.zip
Il y a un conseiller et une description
https://c.mql5.com/3/126/RNN_MT5.zip
Il existe un conseiller expert et une description
Merci. Cela se fait de la même manière que le suppresseur de bruit neuronique. C'est exactement ce dont j'avais peur.
Supposons 10 échantillons d'une série de prix + supposons, 5 prédicteurs - 10*5=50 + leurs dérivés - 50 autres, 20 autres entrées d'informations supplémentaires. Total de 120 entrées au minimum. (Triste.)
Il est très difficile de compter de telles matrices pour un réseau multicouche, ou pour 1m TF, ou même à l'intérieur d'un chandelier.(
Et que signifie-t-il lorsque les résultats commencent à connaître des turbulences au cours de l'optimisation génétique ? :) le graphique devrait s'améliorer avec le temps
Je ne recommande pas d'opter pour le max-balance. Les échecs d'optimisation indiquent des problèmes avec des paramètres "marginaux". Essayez de comprendre la différence entre les paramètres dans la zone d'échec et les variantes qui sont légèrement à gauche sur l'image.
L'optimisation est très simple : il s'agit d'augmenter le critère d'optimisation et, en même temps, de vérifier de temps en temps les zones précédemment inexplorées "au cas où" afin de ne pas manquer la voie vers des résultats encore meilleurs (s'il y en a une).
On devrait observer un déplacement progressif du nuage de variantes vers le haut, avec quelques variantes rares dans la partie inférieure du graphique.
Merci. Cela se fait de la même manière qu'un suppresseur de bruit sur un neuronica. C'est exactement ce dont j'avais peur.
Supposons 10 échantillons d'une série de prix + supposons, 5 prédicteurs - 10*5=50 + leurs dérivés - 50 autres, 20 autres entrées d'informations supplémentaires. Total de 120 entrées au minimum. (Triste.)
Calculer de telles matrices pour un réseau multicouche, ou pour 1m TF, ou même à l'intérieur d'une bougie est trop lourd.
Oui, lorsque vous augmentez les paramètres d'entrée, les problèmes surviennent :) c'est pourquoi nous devons chercher à améliorer le noyau logique et non le nombre de couches.
Je ne recommande pas d'opter pour le max-balance. Les échecs d'optimisation indiquent des problèmes avec des paramètres "marginaux". Essayez de comprendre la différence entre les paramètres dans la zone d'échec et les variantes qui sont légèrement à gauche dans l'image.
L'optimisation est très simple : il s'agit d'augmenter le critère d'optimisation et, en même temps, de vérifier de temps en temps les zones précédemment inexplorées "au cas où" afin de ne pas manquer la voie vers des résultats encore meilleurs (s'il y en a une).
On devrait observer un déplacement progressif du nuage de variantes vers le haut, avec quelques variantes rares dans la partie inférieure du graphique.
Oui, quelque chose ne va pas avec l'optimisation du trailing stop, je vais réécrire la logique du bot et la vérifier à nouveau.
Je déconseille fortement d'opter pour les soldes maximaux. Les baisses d'optimisation indiquent des problèmes au niveau des paramètres "de bord".
Je suis tout à fait d'accord - l'optimisation est une chose très dangereuse : je me tiens fièrement au sommet en tant que millionnaire, alors que mon Depo se vide - c'est le résultat habituel de l'optimisation.
Les chiffres ci-dessus sont les soldes normaux - c'est une ligne. Et pourquoi une seule ligne avec une entrée aléatoire ? Si l'entrée est aléatoire, alors la ligne d'équilibre devrait également être aléatoire, enfermée dans des intervalles de confiance!
Un substitut aux intervalles de confiance pourrait être un graphique tridimensionnel (coloré) dans l'optimisation. Et si la balance est accompagnée de ce graphique issu de l'optimisation et que ce graphique tridimensionnel a à peu près la même couleur, le graal est proche. Sinon, les graphiques ne valent pas un sou.
Je suis tout à fait d'accord avec vous - l'optimisation est une chose très dangereuse : je me tiens fièrement au sommet en tant que millionnaire, alors que mon dépo est en chute libre.
Voici les soldes normaux ci-dessus - c'est une ligne. Pourquoi une seule ligne avec une entrée aléatoire ? Si l'entrée est aléatoire, alors la ligne d'équilibre devrait également être aléatoire, enfermée dans des intervalles de confiance!
Un substitut aux intervalles de confiance pourrait être un graphique tridimensionnel (coloré) dans l'optimisation. Et si la balance est accompagnée de ce graphique issu de l'optimisation et que ce graphique tridimensionnel a à peu près la même couleur, le graal est proche. Sinon, les graphiques ci-dessus ne valent pas un centime.
Dans notre cas, nous ajustons les poids des neurones via l'optimiseur, c'est tout... quelle différence cela fait-il qu'ils soient formés en logique ou via l'optimiseur... Et en termes de vitesse, je pense que l'apprentissage est beaucoup plus rapide dans le cloud grâce à l'optimiseur.
1000% en 2 mois, c'est mauvais ? :) a amélioré un peu ma logique.
Ici, c'est vrai, la plus grosse prime a été versée en avril. Depuis la mi-mai, il y a même une tendance constante
C'est une branche énorme.
Quelqu'un peut-il me donner un indice...
Je dispose de graphiques des mouvements de plusieurs paires de devises. Comment puis-je utiliser l'apprentissage automatique pour sélectionner des paramètres (lot, direction) pour ouvrir/fermer des ordres afin que le résultat soit dans le plus souvent possible ?
C'est-à-dire, que dois-je faire, comment dois-je former le programme ?