L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 682
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I ) Prendiamo un neurone, lo facciamo commerciare sul mercato dal vivo, e allo stesso tempo prendiamo la sua configurazione. Fa impazzire il commerciante con i suoi profitti, comincia a muovere il prezzo contro di lui, ma è in qualche modo pronto per questo e scambia ancora al rialzo, il commerciante copia le operazioni all'interbancario per fare soldi, fa impazzire i robot di scambio, diventano muti e il mercato globale va a puttane. L'agente interagisce con l'ambiente. È il commercio con rinforzo. Penso che in un recente lunedì qualche google stava testando i loro nuovi robot di trading con i rinforzi, questo si adatta perfettamente.
Mi sembra che i rinforzi debbano comunque essere basati su dati storici. O vuoi scambiare robot con pesi casuali?
Imparare senza un insegnante e imparare con il rinforzo sono cose diverse.
La rappresentazione più semplice dell'apprendimento non supervisionato è l'auto-encoder, la rappresentazione più semplice dell'apprendimento di rinforzo è l'arena dove gli agenti intelligenti combattono per una risorsa finita.
O vuoi iniziare a fare trading di robot con pesi casuali?
Non voglio niente con il supporto ora, ho solo dato un esempio di ciò che è scritto nell'immagine.
Per quanto riguarda l'inizializzazione delle scale non so come farlo bene. Ma per esempio c'è un pacchetto rneat, lì primo set di neuroni è completamente casuale, il 99% di loro siederà in una transazione tutto il giorno. Poi in un ciclo la genetica creerà un nuovo insieme di neuroni basati su quelli passati di maggior successo, per un certo numero di tali cicli la maggior parte dei neuroni dovrebbe diventare più adeguata.
Signori! Qualcuno può darmi un esempio di di un vero affare, basato su una previsione NS? Anche uno non riuscito, ma con una descrizione completa - quanti input, quali input, quali output, profondità di previsione, ecc.
Ci sono ora servizi cloud per l'apprendimento automatico con un ambiente di sviluppo visivo. Puoi usare ML lì gratuitamente, senza entrare troppo nei dettagli.
Hai solo bisogno di avere i dati da addestrare. Hai un sacco di zecche, quindi non c'è nessun problema.
Prova questo:
https://studio.azureml.net
Non hai guardato la pagina precedente?))#6809
Scusa, Warlock... Sulla strada per il Graal ho iniziato ad agitarmi per qualcosa...
Aleksey Terentev - grazie!
Buon pomeriggio a tutti, sono un nuovo arrivato in questo sito e nel mercato delle tendenze. Sto studiando all'università. Ho ottenuto il mio diploma in Indicatori tecnici: Sistema di movimento direzionale. È possibile collegare questo tema con l'apprendimento automatico e quali nuove caratteristiche posso apportare? Vorrei ringraziarvi in anticipo.
Un diploma è solitamente scritto dopo 4-6 anni di studio (nel campo in cui si è studiato). Lei non è nuovo nel campo e dovrebbe essere più preparato di molte persone qui. O hai studiato qualcos'altro, e il diploma sul tema dei mercati (in cui, come scrivi, sei un novizio)?
È improbabile che sia legato agli indicatori dell'IM.
Non so se sia possibile renderlo nuovo, ma si può almeno dimostrare che questi indicatori sono ormai obsoleti.
Potresti provare a prevedere la direzione della prossima barra basandoti su questi indicatori.
Prendete l'eurusd h1 in un paio di mesi per esempio. Mettete i parametri dell'indicatore e i parametri del modello MO nella genetica. Addestrare un modello con K-fold crossvalidation nella funzione di fitness della genetica. Se la genetica trova i parametri adatti sia del modello che degli indicatori per un trading di successo - sarà un miracolo, ma molto probabilmente no.
E poi la stessa cosa ma per i prezzi del riso un decennio prima che questi indicatori fossero creati. Probabilmente l'indicatore funzionerà anche su quei dati. Sarà interessante vedere anno per anno come l'indicatore ha iniziato a indebolirsi prima di decollare.
Vizard_ , non darmi questo. SanSanych è uno dei pochi che lo prende e spiega cosa non fare. A differenza di molti che semplicemente seminano disinformazione e metodi errati.