Croix MA auto-formée ! - page 8

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Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégies de trading

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Sergey Golubev, 2009.10.09 08:43

Réseau neuronal

Réseau neuronal : fils de discussion/développement

  1. Fil de discussion sur le développement de Better NN EA avec des indicateurs, des fichiers pdf, etc.
  2. Fil de discussion finalsur la meilleure NN EA
  3. Faire passer les réseaux neuronaux au niveau supérieur -fil de discussion très intéressant.
  4. Fil de discussion sur les réseaux neuronaux (bonne discussion publique)
  5. Comment construire un NN-EA dans MT4 : fil dediscussion utile pour les développeurs.
  6. Radial Basis Network (RBN) - As Fit Filter For Price :le fil de discussion

Réseau neuronal : Développement d'indicateurs et de systèmes

  1. Self-trained MA cross! :fil de développement pour la nouvelle génération des indicateurs
  2. Algorithme de Levenberg-Marquardt :fil de développement

Réseau neuronal : EAs

  1. CyberiaTrader EA :fil de discussion etfil des EAs.
  2. Fil de discussion sur les experts en auto-apprentissage avec les fichiers d'EAsici.
  3. Fil de discussionsur les EA d'intelligence artificielle : Comment "enseigner" et utiliser l'EA d'intelligence artificielle ("neurone") et fil de discussion sur l' intelligence artificielle.
  4. Fil de discussion sur l'EA et l'indicateur Forex_NN_Expert.
  5. SpiNNaker - Unfil de discussion sur les réseaux neuronaux.

Réseau neuronal : Les livres

  1. Que lire et où apprendre sur l'apprentissage automatique (10 livres gratuits) - l'article.

L'article

CodeBase


 

C'est très intéressant, j'aimerais contribuer mais je ne vois pas où nous en sommes. Avez-vous obtenu des résultats ?

Si vous voulez un EA auto-apprenant, nous avons besoin de réseaux neuronaux ou d'une approche similaire, une façon synthétique de réaliser quelque chose est de post-maintenir l'EA et de l'optimiser de façon continue.

Salutations

 

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Comment commencer avec MetaTrader et le forex, le début

Sergey Golubev, 2021.02.08 16:30

Développer un algorithme auto-adaptatif (1ère partie) : Trouver un modèle de base

Développer un algorithme auto-adaptatif (première partie) : Trouver un modèle de base


Tout algorithme de trading est généralement un outil qui peut apporter des bénéfices à un trader expérimenté ou détruire instantanément le dépôt d'un trader inexpérimenté. Le problème de la création d'un algorithme rentable et fiable est que nous ne pouvons pas comprendre ce qu'il faut faire pour gagner de l'argent et quelles sont les méthodes utilisées par les "traders à succès". Alors que le HFT, l'arbitrage, les stratégies d'option et les systèmes basés sur les écarts de calendrier disposent d'une base théorique solide indiquant clairement ce qu'il faut faire pour réaliser des bénéfices, les algorithmes basés sur l'analyse des prix et les données fondamentales sont beaucoup plus ambigus. Ce domaine ne dispose pas d'une base théorique à part entière qui décrirait la tarification, ce qui rend extrêmement difficile la création d'un algorithme de trading stable. Le trading devient ici un art, tandis que la science aide à tout systématiser.

Mais est-il possible de créer un algorithme de trading entièrement automatisé basé uniquement sur l'analyse des variations de prix, fonctionnant sur n'importe quel instrument de trading sans optimisation et sans qu'il soit nécessaire d'ajuster manuellement les paramètres pour chaque instrument de trading séparément ? Existe-t-il un algorithme que vous pouvez simplement appliquer au graphique d'un instrument de trading nécessaire afin qu'il définisse immédiatement des paramètres rentables pour celui-ci ?



 

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Sergey Golubev, 2021.02.19 18:08

Développement d'un algorithme auto-adaptatif (2ème partie) :Améliorer l'efficacité

Développement d'un algorithme auto-adaptatif (partie II) : Améliorer l'efficacité

Avant de lire cet article, je vous recommande d'étudier le premier article"Développer un algorithme auto-adaptatif (Partie I) : Trouver un modèle de base". Ce n'est pas nécessaire, car le point principal sera toujours clair, mais la lecture sera plus intéressante.

Dans l'article précédent, j'ai détecté un modèle simple et développé un algorithme très simple qui l'exploite. Mais cet algorithme n'a pas de structure flexible et il est absurde d'en attendre des résultats exceptionnels.

Nous devons l'améliorer considérablement pour qu'il devienne plus flexible et ajuste ses paramètres de fonctionnement en fonction de la situation du marché, afin qu'il soit possible d'obtenir de meilleurs résultats et une plus grande stabilité.


 
Ahmed Soliman:

Pensez-vous que c'est une idée réalisable ? Mettons-nous sur la table ronde !

Vous devriez trouver un moyen de définir si vous êtes dans une tendance ou non et comment il est censé réagir à un plat ou non, comment il calcule le StopLoss et TakeProfit en fonction des conditions du marché comme le volume de la tendance ou la volatilité.
 
Ahmed Soliman:

Vous pensez que c'est une idée réalisable ? Mettons-nous à table !

Vous devez définir l'algorithme pour reconnaître s'il y a une tendance ou non, comment il calcule le SL et le TP en fonction des paramètres du marché comme les volumes ou la volatilité et même impliquer des aspects statistiques pour dire si un modèle a fonctionné et si non comment il devrait alterner. Les idées ne sont pas le problème ici, la programmation l'est.
 

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Sergey Golubev, 2021.03.12 09:56

Algorithme auto-adaptatif (Partie III) : Abandon de l'optimisation

Algorithme auto-adaptatif (Partie III) : Abandon de l'optimisation

Avant de lire cet article, je vous recommande d'étudier le deuxième article de la série"Développer un algorithme auto-adaptatif (Partie II) : Améliorer l'efficacité". La méthodologie appliquée dans l'article actuel diffère considérablement de tout ce qui a été abordé précédemment, mais il sera utile de lire les articles précédents pour comprendre le sujet.


 

Cette stratégie, si elle fonctionnait, serait la même que l'intelligence artificielle.

Voilà ce qu'il en est : "trading automatisé non standard"


Elle fonctionne avec un accélérateur ou un indicateur génial, au lieu d'une MA, mais le principe est le même.

Faites un backtest en utilisant différentes données pour l'accélérateur (ou la MA), et ensuite utilisez les meilleures données pour le forward trading.

La seule différence est qu'au lieu d'être un "expert auto-adaptatif", on doit faire des backtests chaque semaine (jours) pour vérifier qu'on a toujours la meilleure valeur pour son EA.
Non-standard Automated Trading
Non-standard Automated Trading
  • www.mql5.com
Successful and comfortable trading using MT4 platform without detailed market analysis - is it possible? Can such trading be implemented in practice? I suppose, yes. Especially in terms of the automated trading!
 
ffoorr:

Cette stratégie, si elle fonctionnait, serait la même que l'intelligence artificielle.

Voilà ce qu'il en est : "trading automatisé non standard"


Elle fonctionne avec un accélérateur ou un indicateur génial, au lieu d'une MA, mais le principe est le même.

Faites un backtest en utilisant différentes données pour l'accélérateur (ou la MA), puis utilisez les meilleures données pour le forward trading.

La seule différence est qu'au lieu d'être un "expert auto-adaptatif", on doit faire des backtests chaque semaine (jours) pour vérifier qu'on a toujours la meilleure valeur pour son EA.

Intéressant.

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