L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 856
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Pour moi ? J'ai déjà résolu le problème. Maintenant je pense à quelque chose d'autre à faire. Python ou R. Je n'ai pas encore de nouvelles idées.
Vous devez étudier les deux, mais n'oubliez pas que seul R dispose d'une passerelle fiable et sûre vers MQL.
Passez à un niveau supérieur - keras/tensorflow/. Il y a tellement d'idées que vous devez avoir suffisamment de connaissances et de temps pour les maîtriser.
Bonne chance,
Regarde, je l'ai sorti de la zone de contact. Des informations très utiles dans le cadre de la compréhension du marché ! !!
Point de bifurcation
Il existe un concept spécial en thermodynamique qui peut être adapté à presque tous les systèmes dynamiques complexes. De temps à autre, un tel système, qu'il s'agisse d'un État, d'une économie ou de la psyché humaine, entre dans un état critique d'incertitude.
À ce stade, l'ordre du système est menacé et son développement ultérieur peut suivre deux scénarios possibles : soit s'effondrer vers un état chaotique, soit atteindre un niveau d'ordre qualitativement nouveau. Par exemple, un point de bifurcation pour un État peut être appelé un arrêt complet de l'instabilité politique, pour une économie - une crise économique, et pour une personne - un événement traumatique.
Trois types de systèmes sont considérés dans la théorie de la gestion :
Les systèmes non déterministes sont des systèmes qui, à certains moments, peuvent se comporter de manière déterministe (les gens défilent à la marche "Adieu à Slavyanka") ou aléatoire, par exemple un flux de personnes dans le métro : tout est aléatoire mais bien décrit par la théorie du service de masse. Mais si une perturbation est introduite dans cette foule (bombe !), le comportement ultérieur de toutes ces personnes n'a rien à voir avec le précédent.
L'une des caractéristiques des systèmes indéterminés est l'implication de l'homme dans ces systèmes.
Ils le savaient très bien dans la science soviétique et à la fin des années 60, dans mon université, au département d'automatique et de télémécanique, il y avait deux spécialités considérablement différentes : les systèmes automatisés (8 groupes) et les systèmes automatisés (6 groupes). Les diplômés ont été répartis dans différentes organisations.
Apprenez les deux, mais n'oubliez pas que seul P dispose d'une passerelle fiable et éprouvée vers MQL.
Passez au niveau supérieur - keras/tensorflow/. Il y a tellement d'idées, il suffit d'avoir assez de connaissances et de temps pour les maîtriser.
Bonne chance
Une passerelle MQL fiable ne pose aucun problème. Il y a un problème ici, mais il est commun à toutes les passerelles MQL.
J'ai déjà une bonne maîtrise de R et de Python. Si je me familiarise avec les modules-packages, la situation est pire.
Les modules-packages ne sont pas des idées en soi, mais seulement des moyens de les mettre en œuvre. Et pour les idées, la connaissance des principes est suffisante.
C'est mauvais quand il n'y a pas d'idées du tout, pas d'idées du tout. Mais cela arrive souvent lorsque vous terminez un travail mais que vous n'en avez pas encore commencé un autre.
Voir le paquetvarbvs . Ce paquet met en œuvre des algorithmes rapides pour l'ajustement de modèles bayésiens de sélection de variables et le calcul de coefficients de Bayes, dans lesquels le résultat (ou la variable de réponse) est modélisé par une régression linéaire ou logistique. Les algorithmes sont basés sur les approximations variationnelles décrites dans le document" Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Inférence variationnelle évolutive pour la sélection bayésienne de variables dans la régression, et sa précision dans les études d'association génétique" P. Carbonetto et M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, pages 73-108). Le logiciel a été appliqué à de grands ensembles de données comportant plus d'un million de variables et des milliers d'échantillons.
Il sélectionne bien les prédicteurs et construit de bons modèles.
Bonne chance
Merci ! Je l'ai déjà dans ma tirelire. J'aime la rapidité - seulement 2 secondes (en comparaison saget-rfe prend 16 min. pour eux).
Lièvre COPY !!!! Il est temps d'agir.....
Il est également conseillé de prêter attention à la fonction de perte pour les problèmes de régression.
Un nouveau livre sur l'apprentissage profond est sorti en russe :
Goodfellow Y., Bengio I., Courville A.Il existe un autre livre portant le même titre en russe sur l'ozone - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/.
Il existe un autre livre portant le même nom en russe sur l'ozone - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/.
Merci. Je l'ai acquis plus tôt. C'est un manuel.
Je conseille à tout le monde de s'en sortir.
Bonne chance
le modèle varie de façon chaotique et les déviations dans les modèles augmentent de façon exponentielle avec le temps.
tout approximateur (sauf, en partie, RNN ou LSTM) ne peut pas résoudre de tels problèmes
Tous les articles sur les statistiques, avec des tentatives de les appliquer au marché sous leur forme actuelle - peuvent être jetés et n'y prêtent aucune attention
les efforts principaux devraient se concentrer sur les méthodes de travail dans un environnement non stationnaire, dont l'une est suggérée par Alexander (en supposant que vous n'avez pas de caractéristiques stationnaires affectant le quotient, qui ne peuvent être extraites du quotient lui-même, a-priori)Bravo. Comprendre l'essence du problème vous permet de passer à un autre niveau.
Voici une idée - peut-être que la solution réside dans des choses assez simples comme l'analyse fondamentale et la position actuelle du prix par rapport aux min et max historiques ? Tout d'abord, le prix de la devise de base est influencé par des facteurs d'actualité, il est difficile de les mettre dans un code, je ne sais pas s'il existe de tels Expert Advisors sur l'actualité. Si c'est le cas, il est très probable qu'ils effectuent l'analyse du fonds avec les rapports réguliers des banques centrales des pays, dont la monnaie est la BASIC dans la paire - en fait, il y a une petite liste d'indicateurs, pour évaluer la BASE de la monnaie de base : ici nous obtenons 1 paramètre - l'affaiblissement ou le renforcement motivé de la monnaie de base, selon l'analyse du fonds. De même, nous étudions l'analyse des fonds de la devise CONTRÔLÉE. Les changements finaux, par exemple le rapport des changements des BASE de chaque devise de la paire selon l'analyse des fonds, devraient indiquer en faveur de tel ou tel BASE de la devise de la paire, et ainsi un signal est formé. Les grandes institutions financières redistribuent les risques de change en fonction de cette analyse, en achetant ou en vendant les devises du pays dont l'économie s'affaiblit selon l'analyse du Fonds. C'est logique. Tout ceci s'applique à une stratégie à long terme.
Le deuxième indicateur est la position du prix de la paire de devises dans l'ici et maintenant. Si nous effectuons une gradation par des lignes horizontales, nous pouvons attribuer un certain poids à chacune de ces lignes pour l'achat et la vente, et je vois ici un outil plus approprié pour le trading conditionnel à moyen terme.
Et le troisième paramètre est bien sûr l'indicateur. C'est un signal rapide. Mais il ne donne aucune prédiction car vous avez correctement résumé les 854 pages précédentes de ce thème intéressant.
La tâche - comment relier un signal à long terme - BASO, à moyen terme - le poids de la ligne horizontale près de laquelle le prix est ici et maintenant (que ce soit les lignes de Fibonacci par exemple) et le troisième paramètre - le signal de l'indicateur.
Ce sont les critères qui, à mon avis, sont les plus importants et qui peuvent vraiment apprendre quelque chose au système de trading NS. La seule difficulté est que vous avez besoin d'une équipe pour cela - alors faites-vous des amis parmi les financiers-fondamentalistes ou les macroéconomistes, qui vous aideront à choisir le bon algorithme pour traiter le flux de données de leurs rapports et à les interpréter de manière appropriée, en référence à votre système de trading NS, d'ailleurs pour l'analyse du comportement du prix des actions vous aurez également besoin d'un économiste ou d'un financier - ce sont des spécialistes des sujets économiques. Les sujets de l'économie : l'État, les personnes morales et les personnes physiques.
Enseigner par l'histoire des citations - eh bien, de cette façon, vous avez réussi à passer, l'expérience est acquise. Nous comprenons maintenant que nous devrions essayer de suggérer au système l'algorithme de collecte de données pour obtenir au moins trois paramètres de base, dans l'analyse desquels nous pouvons nous projeter dans le futur (faire une hypothèse, définir les poids du développement des événements (prévisions) pour les transactions de différents cadres temporels) et en utilisant ces paramètres, votre système NS prendra une décision motivée d'entrer dans l'achat ou la vente, y compris la nature de la transaction - rapide, moyenne, longue - et la nature est définie par un simple niveau de prise de bénéfices, un volume ou un multiplicateur.
C'est comme ça... C'est compliqué, mais vous ne cherchez pas la facilité))))
L'API Calendrier semble avoir été annoncée, mais elle n'est pas encore dans MT5.
il serait donc intéressant de pousser un fond d'actualité... pas sûr que les résultats soient satisfaisants, mais par curiosité
+ besoin de googler intensément pour de nouvelles recherches sur le travail avec la non-stationnarité. À RL, ces recherches sont menées de manière intensive en ce moment, c'est-à-dire que le sujet est encore en pleine évolution, donc je ne m'en occupe pas pour le moment. L'exemple le plus simple est celui des rétroactions multiples efficaces, qui ne peuvent pas être calculées ou imaginées de manière analytique, mais seulement par le biais d'expériences multiples :)