L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 522

 
Ildottor Trader:

È molto pericoloso distribuire le classi a un insegnante a caso, come prendere qualche indicatore per creare classi di insegnanti e poi sostituire alcuni dei valori con NA.

Anche se ci sono buoni predittori e buone classi di insegnanti e il modello mantiene buoni risultati sui nuovi dati, qualsiasi tentativo di modificare i valori delle classi può rompere completamente il modello. Trovare degli indicatori per i predittori e un indicatore per le classi che mantenga il modello redditizio sui nuovi dati è un grande successo.

Raccomanderei di prendere due semplici classi per cominciare: il colore della prossima barra (cioè acquisto/vendita). Prendi almeno 10000 esempi di allenamento (barra della storia), addestra il modello e valuta il risultato sulle successive 10000 barre della storia (che erano sconosciute al modello durante l'allenamento). Quando riusciamo a trovare predittori che manterranno la precisione del modello allo stesso livello su dati vecchi e nuovi - si può iniziare a selezionare un indicatore per le classi di un insegnante. E si scoprirà che il modello non manterrà la precisione sui nuovi dati solo prendendo il primo indicatore disponibile. Perché alcuni indicatori possono servire per l'insegnante e altri no - non lo so.

Perché a caso? Qualsiasi indicatore - lo stesso zigzag dà comandi di acquisto/vendita quando si cambia direzione. E rimando tutti quelli intermedi a NA o alla classe di "attesa". Cioè non sostituisco la classe di acquisto/vendita con NA.

Sto sperimentando questo indicatore https://www.mql5.com/ru/code/903 in modalità TP-SL, che poi metto nella parte di trading dell'EA. Se qualcuno conosce qualche altro indicatore interessante per NA - mi mandi il link.

Sampler
Sampler
  • voti: 39
  • 2012.06.01
  • Serj
  • www.mql5.com
Индикатор (i_Sampler.mq5) рассчитывает идеальные входы, предназначен для обучения нейросети. Индикатор имеет два буфера: буфер 0 (зеленая линия на картинке) аналоговый сигнал, рассчитывается как отношение положительного и отрицательного отклонения цены за bars_future баров вперед, нормализованное в диапазон -1, +1; буфер 1 (двухцветная...
 
elibrario:

Perché a caso? Qualsiasi indicatore - lo stesso zigzag dà comandi di acquisto/vendita quando c'è un cambiamento di direzione. E rimando tutti quelli intermedi alla classe NA o "attesa". Cioè non sostituisco le classi di acquisto/vendita con la NA.

Sto sperimentando questo indicatore https://www.mql5.com/ru/code/903 in modalità TP-SL che poi inserisco nella parte di trading del mio Expert Advisor. Se qualcuno conosce altri indicatori interessanti per NS - mandatemi un link.


Lo svantaggio è che gli ingressi e le uscite di questo indicatore possono correlarsi male, è meglio inviare all'uscita la stessa cosa che all'ingresso, imho. Ma il fatto che le fermate siano prese in considerazione è forte.

Ho provato con e senza - con è peggio :)

 

Ho sperimentato ancora un po' con Softmax. Il problema si è rivelato essere il diverso numero di esempi di allenamento. Quando erano allineati e lo scambio andava in entrambe le direzioni.

Ma la regressione NS con uscita lineare si comporta ancora in modo robusto sui dati non allineati. In qualche modo mi sembra un metodo più affidabile.

 
Nessuno ha mai commentato questo:

Perché gli esempi di allenamento negli articoli non sono utilizzati per i momenti in cui non si deve fare nulla? Perché non fare nulla nei momenti giusti è anche importante, di solito questi momenti sono quando il commercio porterà ad una perdita.
Senza imparare a mettere in pausa, NS può iniziare a fare trading e perdere il deposito.

Aggiornamento: credo di aver capito dagli articoli... Si dovrebbe insegnare a NS non al momento del cambiamento del segno dello zigzag ma alla sua direzione. E poi usare il modulo di trading per rilevare i cambiamenti di direzione e fare trading in quei momenti. Questo è per lo ZigZag.
Ma l'indicatore di uscita iSampler (sopra) ha 3 classi inizialmente. E la terza classe (NA-attesa) non può essere semplicemente rimossa, altrimenti otterremo ciò che ho descritto, cioè il commercio in momenti in cui non vale la pena di commerciare.
 
elibrario:
Nessuno ha commentato:Update: Credo di aver capito dagli articoli... Non credo che dovremmo imparare NS non dal cambiamento del segno dello zigzag ma dalla sua direzione. E poi usare il modulo di trading per rilevare i cambiamenti di direzione e fare trading in quei momenti. Questo è per lo ZigZag.
Ma l'indicatore di uscita iSampler (sopra) ha 3 classi inizialmente. E la terza classe (NA-attesa) non può essere semplicemente rimossa, altrimenti otterremo ciò che ho descritto, cioè il commercio in momenti in cui non vale la pena di commerciare.

Questa si chiama "creatività pura", si può fare tutto quello che si vuole, tutto quello che serve è il tempo e il desiderio. Inoltre, sono sicuro che non c'è un approccio universale, ci sono raccomandazioni di base solo per il MO stesso, ma non per le strategie su di esso.

 
Il mio strumento di classificazione.
https://www.mql5.com/ru/blogs/post/712023
Задачи классификации временных рядов с утилитой ML-Assistant
Задачи классификации временных рядов с утилитой ML-Assistant
  • 2017.11.13
  • Aleksey Terentev
  • www.mql5.com
В последнее время машинное обучение (МО) становится все более известным в широких кругах. Конечно не обошло оно стороной и тех, кого интересует заработок спекуляциями на международных рынках различных специализаций. Действительно, эта сфера предоставляет огромное количество данных, которые изучаются уже достаточно давно математиками разного...
 

Grazie, buon indicatore, mi farà risparmiare tempo.

Ecco un esempio per R, la foresta viene addestrata sui dati, il modello viene salvato su file, e quando la predizione viene caricata da file e utilizzata.
r script deve essere salvato nei documenti, le impostazioni dell'indicatore caricate dal file ML-Assistant.set. E modificate i percorsi dei file e delle cartelle lì per voi.

Questo codice è adatto solo per mostrare come organizzare la comunicazione con R usando ML-Assistant. Tutto il resto è solo un modello senza senso, il processo di formazione del modello è primitivo e non sarà adatto per il forex, abbiamo bisogno di più crossvalidazione e selezione dei parametri del modello, così come gli indicatori e il target devono anche essere selezionati.

 

Ho visto l'argomento in alto e non ho potuto resistere ai miei 5 copechi. Sono stato nel topic dal 10.27 fino ad ora, e sono state 3 settimane di M15 pound......

È un peccato che l'immagine sul reale sia completamente diversa. In generale ho notato che è difficile andare meglio del TS. Di regola il risultato sull'account reale è un po' peggiore che nel tester.... E a volte è anche peggio.....

 

Un po' sull'approccio alla compressione e alla decorrelazione dei dati: PCA, SVD, Autoencoder

https://habrahabr.ru/post/275273/

http://math-info.hse.ru/f/2015-16/ling-mag-quant/lecture-pca.html

https://habrahabr.ru/post/304214/

L'autocodificatore è usato nel dithering, ma può essere sostituito dalla PCA, per esempio quando si vogliono usare molte caratteristiche, ma non si sa in anticipo quali sono più informative. Ci sono PCA e SVD in alglib. Naturalmente, non è certo che i metodi selezionino quelli più informativi, poiché trovano le componenti con la varianza più alta, ma almeno fanno un buon lavoro con la decorrelazione.
 
Mihail Marchukajtes:

Ho visto l'argomento in alto e non ho potuto resistere ai miei 5 copechi. Sono stato nel topic dal 10.27 fino ad ora, e sono state 3 settimane di M15 pound......

È un peccato che l'immagine sul reale sia completamente diversa. In generale ho notato che è difficile andare meglio del TS. Di regola il risultato sull'account reale è un po' peggiore che nel tester.... E a volte è anche peggio.....


Questo non è niente, è il solito ritocco, è già stato discusso 100 volte. È elementare e non ha alcuna utilità pratica nel forex.