L'apprentissage automatique pour les robots - page 10
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Intéressant de voir GBPJPY, EURJPY, AUDJPY. D'une certaine manière, il me semble que l'une de ces paires serait meilleure.
L'EA est-il en tendance ou plat ?
Dans cette expérience, je n'ai pas divisé par tendance et plat, mais dans d'autres expériences, j'ai observé que cela fonctionne de la même manière qu'avec la volatilité, le temps, les filtres de nouvelles, etc.
Mais tout cela doit être testé et affiné méthodiquement, pour cette raison j'ai proposé un sujet avec des modèles qui seraient clairement appliqués, édités, etc., bien que jusqu'à présent il y ait peu de volonté de participation pratique :)
Vous n'avez probablement pas effectué les tests sur MetaQuotes-Demo et avez également utilisé d'autres horizons temporels.
Je ne me suis entraîné que sur OHLC USDCHF H4 - c'est une expérience pour MetaQuotes-Demo car il a une grande base et les cotations des autres fournisseurs peuvent être très différentes.
Le problème de l'unification de l'apprentissage, afin que le conseiller expert ne soit pas sensible aux différences de cotations et qu'il résume les informations provenant de différents horizons temporels, est un autre problème.
Pour cela, j'expérimente des formules de définition de modèles d'entraînement et de caractéristiques intégrales des barres de prix.
Récemment, une solution intéressante a été suggérée par l'un des programmeurs de la partie anglaise du forum. Si vous avez des idées dans ce sens, proposez-les.
https://www.mql5.com/en/forum/281402/page4
Je n'ai qu'une seule direction - les technologies et systèmes de suivi de tendance et le fonctionnement automatique pendant la journée et la semaine de travail sur les paires de devises et les délais les plus rentables.
Je me concentre sur les technologies et systèmes de suivi des tendances et sur le travail automatique pendant la journée et la semaine de travail sur les paires de devises et les délais les plus rentables.
Eh bien, j'ai lu votre offre récemment avec la volonté de participer à la création de l'EA et je n'ai pas eu le temps de préparer une réponse avant que le message ne disparaisse... :)
Le fait est que les EA générés manuellement sont très difficiles à corriger. Premièrement, ils peuvent contenir des mégaoctets de code et je dois parfois utiliser un compilateur en ligne de commande, car l'optimisation intégrée dans l'éditeur est lente, et deuxièmement, il y a des tableaux de constantes et de facteurs de pondération qui sont difficiles à comprendre logiquement.
C'est pourquoi j'ai dû générer un nouvel EA minimisé avec une période d'apprentissage courte sur GBPUSD M15, un modèle à 3 barres et un modèle avec des arbres de décision, par exemple, pour vous montrer une certaine logique.
Voici quelques tests de cet EA pour différents instruments, horizons temporels et courtiers.
Mais pour résoudre la tâche principale de la MO - la prévision - nous avons besoin de plus d'expériences avec différentes données initiales, différents modèles, différents paramètres d'entraînement et des tests avancés. Finalement, nous devons comprendre et apprendre à utiliser la mémoire du marché ou faire en sorte qu'il n'y ait pas de mémoire du tout :)
J'ai lu récemment votre offre de participation à la création d'une EE et je n'ai pas eu le temps de préparer une réponse avant que le message ne disparaisse... :)
Tout d'abord, il peut s'agir de mégaoctets de code, je dois parfois utiliser un compilateur en ligne de commande, car l'éditeur intégré avec optimisation est lent, et ensuite, il s'agit d'un tableau de constantes, de facteurs de pondération, dont il est difficile de dégager un sens logique.
Par conséquent, à titre d'exemple, j'ai dû générer un nouveau conseiller expert minimisé avec une courte période d'apprentissage sur la paire GBPUSD M15, un modèle à 3 barres et un modèle d'arbre de décision, afin que vous puissiez au moins examiner la logique.
Voici quelques tests de cet EA sur différents instruments, horizons temporels et courtiers.
GBPUSD M30 RoboForex
EURUSD M15 InstaForex
GBPUSD M 15 Alpari
AUDUSD H1 MetaQuotes
Ces résultats donnent une preuve indirecte que le modèle EA a une certaine capacité de généralisation, mais pour résoudre la tâche principale du MO - la prédiction, nous avons besoin de plus d'expériences avec des données d'entrée, des modèles, des paramètres d'entraînement et des tests avancés différents, nous devons finalement comprendre et apprendre à utiliser la mémoire du marché ou finalement faire en sorte qu'il n'y ait pas de mémoire du tout :)
Je m'excuse pour mon message supprimé - je pensais que personne n'en avait besoin, alors je l'ai retiré ailleurs.
Quel gâchis vous avez fait de votre EA. Et ce, malgré le fait que tout est beaucoup plus facile et plus accessible.
Vous connaissez la nature du mouvement des prix dans le Forex, et les schémas les plus proches de ce mouvement - des Tendances ascendantes et descendantes de différentes longueurs et des Zigzags de volumes plus ou moins importants.
Et vous pouvez facilement coordonner vos achats et vos ventes avec le début et la fin de ces objets, et obtenir presque tous les bénéfices qui en résultent (moins les pertes dues à l'écart et à la qualité insuffisante du programme de travail).
Je m'excuse pour mon message supprimé - je pensais que personne n'en avait besoin, alors je l'ai mis de côté.
Vous avez fait beaucoup de bruit pour votre conseiller. Et ce malgré le fait que tout soit beaucoup plus facile et plus accessible.
Vous connaissez la nature du mouvement des prix dans le Forex, et les schémas les plus proches de ce mouvement - des Tendances ascendantes et descendantes de différentes longueurs et des Zigzags de volumes plus ou moins importants.
Et vous pouvez facilement faire correspondre vos achats et vos ventes au début et à la fin de ces objets et réaliser la quasi-totalité du profit qui en résulte (moins les pertes dues à l'écart et au manque de qualité du programme de travail).
Vous avez tout expliqué simplement, mais je vais essayer de simplifier, sans entrer dans la nature des mouvements de devises, des modèles, des tendances et du développement de programmes, car tout cela, IMHO, a été couvert maintes et maintes fois et on peut y penser sans fin.
Il est tout à fait différent d'utiliser l'apprentissage automatique pour suivre la mémoire du marché : il suffit d'apprendre au robot à négocier sur les pics et les creux de l'historique des prix.
Bien sûr, l'apprentissage doit être rapide et de qualité, et je risque de devoir le faire souvent, mais tout cela peut être résolu par une simple automatisation, d'autant plus que je l'ai déjà.
La seule chose qui reste à faire est de vérifier dans la pratique combien le robot formé peut négocier par inertie et à quelle fréquence il doit être modifié ou recyclé, et quelles parties de l'historique il doit prendre.
C'est comme descendre une pente et sauter d'un tremplin de ski, accélérer, sauter et voler aussi longtemps que possible, puis remonter la pente, ce qui est encore plus facile :)
Vous avez tout expliqué simplement, mais je vais essayer de simplifier, sans entrer dans la nature des mouvements de devises, les modèles, les tendances et le développement de programmes, parce que tout cela, IMHO, a été couvert maintes et maintes fois et on peut y penser sans fin.
Une autre chose est de s'asseoir sur la queue de la mémoire du marché sur l'apprentissage automatique, il n'y a rien à penser, il suffit d'apprendre au bot à trader sur les pics et les creux de l'histoire des prix.
Bien sûr, il faut l'enseigner rapidement et qualitativement, et il faut peut-être le faire souvent, mais tout cela peut être résolu par l'automatisation primitive, d'ailleurs, je l'ai déjà.
La seule chose qui reste à faire est de vérifier sur le terrain dans quelle mesure le robot formé peut négocier par inertie et à quelle fréquence il doit être modifié ou recyclé, et quelles parties de l'historique il doit étudier.
C'est comme descendre une pente et sauter d'un tremplin de ski, accélérer, sauter et voler aussi longtemps que possible, puis remonter la pente, ce qui est encore plus facile :)
Il s'agit peut-être aussi d'une certaine variante pour obtenir l'effet désiré. Essayez, peut-être que ça marchera.
En général, le plus souhaitable pour tout le monde ici est de passer de
Négocier autant que possible, ou mieux encore, TOUS les bénéfices de la journée et de chaque transaction,
et avec un minimum d'effort de votre temps et de votre argent.
Ivan Negreshniy:
Une autre chose à faire est de s'asseoir sur la queue de la mémoire du marché avec l'apprentissage automatique, il n'y a rien à penser, il suffit d'apprendre au robot à négocier sur les pics et les creux de l'historique des prix.
Pas par l'historique des prix, mais par incréments - ils forment le prix (l'intégrale de tous les incréments est en fait le prix du point de départ).
Heureusement, pour les experts en réseaux neuronaux, la 1ère condition de la prévision de Kolmogorov (espérance =0) pour une telle BP est tenue.
La deuxième condition - la stationnarité - n'est pas satisfaite.
Je propose d'entrer dans le NS, en plus des incréments eux-mêmes, leurs moments : variance, skewness, kurtosis... et le coefficient d'autocorrélation. Le SN est simplement obligé de trouver des régularités dans ce fatras.
J'ai lu récemment votre offre de participation à la création d'une EE et je n'ai pas eu le temps de préparer une réponse avant que le message ne disparaisse... :)
Tout d'abord, il peut s'agir de mégaoctets de code, je dois parfois utiliser un compilateur en ligne de commande, car l'éditeur intégré avec optimisation est lent, et ensuite, il s'agit d'un tableau de constantes, de facteurs de pondération, dont il est difficile de dégager un sens logique.
Par conséquent, à titre d'exemple, j'ai dû générer un nouveau conseiller expert minimisé avec une courte période d'apprentissage sur la paire GBPUSD M15, un modèle à 3 barres et un modèle d'arbre de décision, afin que vous puissiez au moins examiner la logique.
Voici quelques tests de cet EA pour différents instruments, horizons temporels et courtiers.
GBPUSD M30 RoboForex
EURUSD M15 InstaForex
GBPUSD M 15 Alpari
AUDUSD H1 MetaQuotes
Mais pour résoudre la tâche principale de la MO - la prévision - nous avons besoin de plus d'expériences avec différentes données d'entrée, modèles, paramètres d'entraînement et tests à terme, nous devons finalement comprendre et apprendre comment utiliser la mémoire du marché ou finalement faire en sorte qu'il n'y ait pas de mémoire du tout :)
Oubliez les prévisions - suivez le prix
L'image montre des points d'or et d'entrée, c'est-à-dire qu'un système suit toujours le prix.
Vous avez tout expliqué simplement, mais je vais essayer de simplifier, sans entrer dans la nature des mouvements de devises, les modèles, les tendances et le développement de programmes, parce que tout cela, IMHO, a été couvert maintes et maintes fois et on peut y penser sans fin.
La mémoire du marché sur l'apprentissage automatique est une autre chose, il n'y a rien à penser, il suffit d'apprendre au bot à trader sur les pics et les creux de l'historique des prix.
Bien sûr, l'apprentissage doit être rapide et de qualité, et je risque de devoir le faire souvent, mais tout cela peut être résolu par une simple automatisation, d'autant plus que je l'ai déjà.
Il ne reste plus qu'à découvrir dans la pratique combien de fois un robot entraîné peut commercer par inertie et combien de fois il doit être changé ou recyclé, et quelles parties de l'historique il doit étudier.
C'est comme descendre une pente et sauter d'un tremplin de ski, accélérer, sauter et voler aussi longtemps que possible, puis remonter la pente, ce qui est encore plus facile :)
Le marché est en constante évolution et le robot basé sur un seul algorithme échouera et laissera tout tomber.
Je n'en ai pas encore vu de meilleur.
Le marché est en constante évolution et le bot sur un seul algorithme échouera et fera tout tomber à l'eau...
Le marché est en constante évolution et le robot échouera avec un seul algorithme, ce qui le fera tomber à l'eau.