L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1063
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Per me GDMH non sembra molto difficile da implementare se l'ho capito bene...Ma lo esaminerò di nuovo
1.Si calcola ogni polinomio prendendo un ciclo for e ottenendo la somma della moltiplicazione degli input del coefficiente e del valore dell'indicatore come ai*xi
2.Successivamente, alimentare il polinomio individuale all'input RDF e addestrarlo
3.Successivamente, calcolare il coefficiente ottimale utilizzando il metodo dei minimi quadrati
4. Successivamente, iterare l'intero processo continuamente durante il periodo di negoziazione
Se ho capito bene e se posso aiutarti in qualche modo, allora puoi scrivermi.
A proposito, ho dei buoni codici di esempio per Lotoptimisation() e money management() ecc. che possono essere molto utili se riesci a portare la precisione e il drawdown del sistema a un livello ragionevole. Il sistema non deve essere sempre accurato al 99%, ma il drawdown e le perdite consecutive contano molto.
Va bene, ma bisogna implementarlo correttamente: salvare i migliori modelli e coefficienti per i predittori, per il prossimo utilizzo
anche diversi metodi di gmdh - selezione genetica veloce o forza bruta (penso 1-st)
Inoltre, in questa nuova libreria è possibile aggiungere più agenti con diversi predittori e diverse impostazioni, il risultato sarà medio su tutti gli agentiTi è stato detto dal 4 che è un rantolo zoppo in tutte le implementazioni e ti uccide in poco tempo.
Trolling è trolling, ma se hai qualcosa e qualcuno ne ha bisogno, mandalo... Il progetto è aperto e non tuo))))
Non sono avido. È solo per principio, soprattutto perché gli ho già dato il link..... Lasciatelo a ..... Ho intenzione di finire il sonaglio, penso che Reshetov non abbia avuto tempo :-(((((. Ma avere un buon ottimizzatore in una scatola non è una cattiva idea. Ma ciò che è più figo di questo. Dove si possono davvero fare soldi è un progetto dimenticato da tempo, ma richiede programmatori, e dove trovarli? Qui non ci sono queste persone. A proposito, pensateci, ho un compleanno proprio nel giorno del programmatore. .....
Va bene, ma bisogna implementarlo correttamente: salvare il modello migliore e i coefficienti per i predittori, per il prossimo utilizzo
anche diversi metodi di gmdh - selezione genetica veloce o forza bruta (penso 1-st)
Inoltre, in questa nuova libreria è possibile aggiungere più agenti con diversi predittori e diverse impostazioni, il risultato sarà medio su tutti gli agentiPer salvare il modello migliore è necessario iterare il tutto per puntare a un particolare valore di "Sharp ratio" e "Recovery factor". Finché non raggiunge i risultati di ottimizzazione richiesti, non fare trading. L'ho già implementato nella vostra versione precedente. Se volete del codice di esempio, posso darlo.
Sì, certo, l'algoritmo genetico veloce. Ma, come ho detto sopra, non piazzare il trade fino a quando non raggiunge i risultati richiesti impostati nelle impostazioni di ingresso e quindi, non ha importanza.
Lasciatemi esplorare le possibilità di questa nuova libreria e vi darò un feedback.
In questa versione controllo gli errori di classificazione (o logloss) sul sottoinsieme di test, e scelgo il migliore. Questo modello lo salvo. Penso che funzioni bene, ma il kernel attuale fa schifo
E questa funzione sceglie il miglior modello sui predittori trasformati
Ok, ma come ripeterà l'iterazione? Voglio dire, è un processo una tantum o si ripeterà dopo ogni candela o ogni ora ecc?
Questa è la parte più importante.
Sto usando un software di terze parti sviluppato da me per iterare il tutto dato che non so come farlo in MQL5. Voglio dire che lo usavo nella tua versione precedente per controllare il "rapporto di nitidezza" dopo ogni completamento dell'ottimizzazione.
Avete fatto qualcosa di simile per iterare l'intero processo continuamente dopo un certo periodo di tempo?
Ma come ripeterà l'iterazione? Voglio dire, è un processo una tantum o si ripeterà dopo ogni candela o ogni ora ecc?
Questa è la parte più importante.
Sto usando un software di terze parti sviluppato da me per iterare il tutto dato che non so come farlo in MQL5.
Questo processo a 1 iterazione, in tester. Poi in quella funzione trasforma iterativamente i predittori e impara i modelli
Ho un'altra versione per optomisator, ma nella mia esperienza 1 iterazione è anche buona qui
Avete fatto qualcosa di simile per iterare l'intero processo continuamente dopo un certo periodo di tempo?
non ancora
se abbiamo un buon modello - lavorerà giorni e settimane, quindi l'auto-ottimizzazione non è un compito prioritarioquesto processo di 1 iterazione, in tester. Poi in quella funzione trasforma iterativamente i predittori e impara i modelli
Ho un'altra versione per optomisator, ma nella mia esperienza 1 iterazione è anche buona qui
Ma non credo che un modello possa funzionare sempre senza ottimizzazione. Specialmente, quando il mercato cambia il miglior modello può fallire terribilmente anche dopo un grande valore di rapporto acuto e altri fattori...
Allora penso che andrà bene se si ottimizza continuamente.
A proposito, questo è il codice sorgente di cui sto parlando:
input string OptimizationParameterCheckSettings="===Impostazioni per i parametri di ottimizzazione salvati===";
input bool OptimizationParameterCheck=true;
input double SharpRatioRequired=0.3;
Aggiungete questo codice nel tester:
filehnd=FileOpen("SharpRatio_"+_Symbol+(string)_Period+".txt",FILE_READ|FILE_WRITE|FILE_CSV|FILE_ANSI|FILE_COMMON);//--per salvare lo SharpRatio dell'ultima esecuzione
double SharpRatio=NormalizeDouble(TesterStatistics(STAT_SHARPE_RATIO),2);
FileWrite(filehnd,SharpRatio);
FileClose(filehnd);
Poi, all'interno della funzione start:
se(SharpRatioLastRun<SharpRatioRequired)
{
Comment("L'attuale politica di trading non soddisfa i requisiti di trading secondo gli ultimi risultati di ottimizzazione....Così il trading è stato fermato per un po' di tempo");
ritorno;
}
bel metodo, grazie!
bel metodo, grazie!
Ok, ma ripeto che dovreste considerare seriamente di aggiungere una qualche forma di ottimizzazione continua, altrimenti, è destinato a fallire. Perché come ho detto prima ho provato ogni combinazione di impostazioni, così come diversi indicatori e più timeframes e niente ha funzionato perfettamente così lontano.....
Ma quando itero continuamente, allora funzionava a volte bene. A proposito, ho la soluzione per il mio. Ma non mi piace questo metodo per farlo perché dovrebbe essere fatto da MQL5 e non so come farlo in MQL5.
Ok, ma ripeto che dovreste considerare seriamente di aggiungere una qualche forma di ottimizzazione continua, altrimenti, è destinato a fallire. Perché come ho detto prima ho provato ogni combinazione di impostazioni, così come diversi indicatori e più timeframes e niente ha funzionato perfettamente così lontano.....
Ma quando itero continuamente, allora funzionava a volte bene.
Perché i modelli fanno ancora schifo ^) con grandi errori, hanno bisogno di modelli che funzionano più a lungo
per esempio 2 mesi di apprendimento e 1 settimana di trading