L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1067

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I Basurman hanno ravvivato il forum. )
 
Scrivi più lentamente per favore, lo sto scrivendo. ) Forse è il momento di passare al russo? Non riesco a capire una parola che non conosco.
 
Grigoriy Chaunin:
Scrivi più lentamente per favore, lo sto scrivendo. ) Forse è il momento di passare al russo? Sono un analfabeta, quindi non capisco niente.
Sono d'accordo sui volumi.
 
Maxim Dmitrievsky:

sì, puoi cancellarlo

A proposito, questa versione dell'EA richiede molto tempo durante l'allenamento e quindi credo che non sia necessario riqualificare ogni giorno... ma deciderò comunque dopo aver visto il drawdown e le perdite consecutive...

Inoltre, hai qualche idea su come inserire valori casuali in RDF per l'allenamento? Voglio dire che non voglio dare in pasto a RDF nulla dei dati passati. Non so se è possibile in questa versione del RDF o no e quindi prima di procedere ho pensato di controllare con voi

Ecco il mio algoritmo che sto cercando di implementare:

1.No ottimizzazione

2. Nessuna formazione di dati passati

3. Nessun indicatore o nessuna alimentazione dei prezzi e niente

4. Solo usando simulazioni di candele casuali

5.Voglio dire che nel passo 4, un agente creerà lunghezze di candela casuali basate su un valore massimo impostato per la lunghezza della candela e le direzioni della candela (COMPRA o VENDI) e il secondo agente

prende quei valori di lunghezza della candela e la direzione come input per RDF ad ogni passo e piazza ordini di ACQUISTO e VENDITA e cercherà di massimizzare la ricompensa. In questo caso, la ricompensa sarà la somma o la sottrazione delle lunghezze delle candele dal punto di partenza.

6.Quindi possiamo semplicemente addestrare questo modello per milioni di candele di questo tipo con diverse variazioni in cui RDF imparerà a massimizzare i profitti direttamente e possiamo semplicemente mantenere l'addestramento ON...

Se è fattibile, l'unico ostacolo è solo la potenza di calcolo su quante simulazioni e controlli possiamo fare...

A proposito, ho il codice di esempio per la generazione di candele casuali e la direzione della candela (COMPRA o VENDI), ma non ho il modo visivo, ma solo valori. Così sto cercando come alimentare quei valori a RDF per la formazione e poi, dovrebbe usare quel modello durante il trading

 

Vedo che il mago punta ai borghesi. Ecco il mio inglese, allora.

Vi DURAKI

Come suona? Suono? :-)))))))

 
mytarmailS:

livelli....

livelli di lavoro....

Lo rifinisco un po' di più, e poi si può aggiungere un neuronc come filtro)

neurone?

Mi sembra che il forum locale (questo thread è interessato) si affidi all'apprendimento automatico come qualcosa che li salverà dal dover pensare

Se hai già un risultato visivamente buono, non puoi inventare un algoritmo del tipo "se questo"?

 
Mihail Marchukajtes:

Vedo che il mago punta ai borghesi. Ecco il mio inglese, allora.

Vi DURAKI

Come suona? Suono? :-)))))))

No, non funzionerà, deve essere internazionale: U LUSER!!!

))))

 
FxTrader562:

A proposito, questa versione dell'EA richiede molto tempo durante l'allenamento e quindi credo che non sia necessario riqualificare ogni giorno... ma deciderò comunque dopo aver visto il drawdown e le perdite consecutive...

Inoltre, hai qualche idea su come inserire valori casuali in RDF per l'allenamento? Voglio dire che non voglio dare in pasto a RDF nulla dei dati passati. Non so se è possibile in questa versione del RDF o no e quindi prima di procedere ho pensato di controllare con voi

Ecco il mio algoritmo che sto cercando di implementare:

1.No ottimizzazione

2. Nessuna formazione di dati passati

3. Nessun indicatore o nessuna alimentazione dei prezzi e niente

4. Solo usando simulazioni di candele casuali

5.Voglio dire che nel passo 4, un agente creerà lunghezze di candela casuali basate su un valore massimo impostato per la lunghezza della candela e le direzioni della candela (COMPRA o VENDI) e il secondo agente

prende quei valori di lunghezza della candela e la direzione come input per RDF ad ogni passo e piazza ordini di ACQUISTO e VENDITA e cercherà di massimizzare la ricompensa. In questo caso, la ricompensa sarà la somma o la sottrazione delle lunghezze delle candele dal punto di partenza.

6.Quindi possiamo semplicemente addestrare questo modello per milioni di candele di questo tipo con diverse variazioni in cui RDF imparerà a massimizzare i profitti direttamente e possiamo semplicemente mantenere l'addestramento ON...

Se è fattibile, l'unico ostacolo è solo la potenza di calcolo su quante simulazioni e controlli possiamo fare...

A proposito, ho il codice di esempio per la generazione di candele casuali e la direzione della candela (COMPRA o VENDI), ma non ho il modo visivo, ma solo valori. Quindi sto cercando come alimentare quei valori a RDF per la formazione e poi, dovrebbe usare quel modello durante il trading

Puoi semplicemente inserire valori di prezzo casuali invece dei prezzi di chiusura nella fase di apprendimento

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   
   if(learn==false)   
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      CopyClose(_Symbol,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector),ag1.agent[i].inpVector);
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
     
   else
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {
      for(int l=0;i<ArraySize(ag1.agent[l].inpVector);l++)
        {
         double pr[];
         CopyClose(_Symbol,0,rand(),1,pr);
         ag1.agent[i].inpVector[l] = pr[0];
        }   
   
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }
qualcosa del genere
 
Maxim Dmitrievsky:

Si può semplicemente comprare un prezzo casuale

Ok, ma sono confuso su alcuni dei codici che hai usato prima.

CRLAgents * ag1 = nuovo CRLAgents ("RlExp1iter", 5,100,50, regularize, learn);

e questo:

CopyClose (_Symbol, 0,0,100, ag1.agent [i] .inpVector);

Quindi se dobbiamo usare 100 candele in copyclose, giusto? Voglio dire che entrambe le candele e le caratteristiche sono le stesse. giusto?

O possiamo usare valori diversi per le caratteristiche e le candele?

A proposito, sto cercando di usare 1000 funzioni e la formazione è in corso da 1 ora.
 
FxTrader562:

Ok, ma sono confuso su alcuni dei codici prima di implementare qualcosa di mio:

CRLAgents *ag1=new CRLAgents("RlExp1iter",5,100,50,regularize,learn);

e questo:

CopyClose(_Symbol,0,0,100,ag1.agent[i].inpVector);

Quindi se dobbiamo usare 100 funzioni nel codice di cui sopra significa che dobbiamo usare 100 candele in copyclose. giusto?

O possiamo usare valori diversi per le caratteristiche e le candele?

Oppure puoi usare valori diversi per ogni predittore, il suo è solo un semplice esempio, ogni valore vicino = 1 valore di predittore divergente

1...106010611062106310641065106610671068106910701071107210731074...3399
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