L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1556

 
elibrario:

Da cosa è composto il deposito? Dai comandi di acquisto/vendita/attesa.

Questi comandi saranno insegnati al NS finale. E poi predirli. Su cosa dovrebbero essere addestrate le reti intermedie?

Qui potete semplicemente massimizzare i profitti.

Cioè, si identificano i punti di entrata e di uscita che si traducono in profitti. Il profitto potenzialmente più grande è ottenuto entrando nel punto di entrata identificato, più grande è il livello del segnale sull'uscita della griglia.

 
Eugeni Neumoin:

Qui potete semplicemente massimizzare i profitti.

Cioè, vengono identificate le posizioni di apertura e di chiusura che danno come risultato un profitto. Più profitto otteniamo potenzialmente entrando nel punto di entrata identificato, più alto è il livello del segnale all'uscita della griglia.

Questo è ciò che fa una griglia.
Quelli intermedi devono insegnare qualcosa di specifico. Se non c'è qualcosa di specifico, sono inutili.
 
elibrarius:

Da cosa è composto il deposito? Dai comandi di acquisto/vendita/attesa.

Questi comandi saranno insegnati al NS finale. E poi predirli.
Su cosa dovrebbero essere addestrate le reti intermedie? ZigZag? Affinché una rete impari qualcosa, ha bisogno che le venga mostrata la risposta. Quale algoritmo a zig zag e con quali parametri vorresti usare come segnale di allenamento?

Non ho bisogno di nessun algoritmo di zigzag. Il risultato qui è in qualche modo simile a quello usato in AlfaZero. La rete rileva i punti di ingresso da sola.

Tutti gli zigzag e tutti gli indicatori sono stampelle. Il mercato non è un sistema stazionario. I frattali appaiono in modi diversi e in tempi diversi. Tutti loro hanno un effetto simultaneo sul mercato.

E cos'è uno zigzag o un muving? È solo un passaggio di un flusso di dati attraverso un algoritmo che è un certo filtro. L'algoritmo non tiene conto della dimensione dei frattali risultanti. Macina solo le informazioni in qualcosa di mediocre. E se si alimenta questa media ospedaliera all'ingresso della rete, cioè di fatto si alimentano informazioni distorte all'ingresso, allora anche l'uscita non sarà del tutto adeguata. La bellezza delle reti neurali è che esse stesse identificano e classificano i frattali presenti nel segnale ricevuto.

 
Eugeni Neumoin:

Non è necessario un algoritmo a zig-zag. Qui si ottiene qualcosa di lontanamente simile a quello che viene usato in AlfaZero. La rete stessa identifica i punti di ingresso.

Tutti gli zigzag e tutti gli indicatori sono stampelle. Il mercato non è un sistema stazionario. I frattali appaiono in modi diversi e in tempi diversi. Tutti loro hanno un effetto simultaneo sul mercato.

E cos'è uno zigzag o un muving? È solo un passaggio di un flusso di dati attraverso un algoritmo che è un certo filtro. L'algoritmo non tiene conto della dimensione dei frattali risultanti. Macina solo le informazioni in qualcosa di mediocre. E se si alimenta questa media ospedaliera all'ingresso della rete, cioè di fatto si alimentano informazioni distorte all'ingresso, allora anche l'uscita non sarà del tutto adeguata. La bellezza delle reti neurali è che esse stesse individuano e classificano i frattali presenti nel segnale ricevuto.

Sono d'accordo.
Non c'è bisogno di reti intermedie, una sola rete farà tutto. Alla fine arriviamo a quello che abbiamo. Che nessuno ha un segnale decente per confermare il successo del MoD.
 
elibrario:
Sono d'accordo.
Cioè non c'è bisogno di reti intermedie, una sola rete farà tutto. Alla fine arriviamo a quello che abbiamo. Che nessuno ha un segnale decente per confermare il successo del MoD.
Forse sono efficaci per il lato delle banche e altri fondi. Quando per esempio una rete può comprare 1000 lotti e vedere come influisce sul prezzo, poi venderne 2000. E con tali test imparate a infilare i piccoli commercianti
 
Elibrarius:
Questo è fatto da una rete.
A quelli intermedi si dovrebbe insegnare qualcosa di concreto. Se non c'è niente di specifico, sono inutili.

Ogni rete identifica le aperture di posizione per potenziali profitti. E i segnali di queste reti sono alimentati, per esempio, a una rete full-link. Gruppi di ingressi da reti di tempi diversi ricevono segnali potenziali.

E la rete a maglie piene identifica dove è meglio aprire/chiudere le posizioni sulla base di ottenere il massimo tasso di aumento del deposito.

Se compriamo EUR 1-10-2000 e manteniamo la posizione fino al 1-07-2008 basandoci sul timeframe mensile, otterremo un profitto e non è necessariamente il massimo. Ma se apriamo operazioni di vendita e acquisto sul timeframe giornaliero, il profitto sarà potenzialmente maggiore. Una griglia completamente integrata è progettata per individuare i luoghi in cui si otterrà il massimo profitto.

E se apriamo su H4 o H1... o sui verbali. La griglia finale identificherà dove il profitto è migliore e prenderà in considerazione i segnali provenienti da timeframe superiori. Qui è redtrader.ru, per esempio, si può vedere come i segnali da diversi timeframes sono considerati. Ma lì tutto viene fatto manualmente.

Совершение сделок - Торговые операции - Справка по MetaTrader 5
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  • www.metatrader5.com
Торговая деятельность в платформе связана с формированием и отсылкой рыночных и отложенных ордеров для исполнения брокером, а также с управлением текущими позициями путем их модификации или закрытия. Платформа позволяет удобно просматривать торговую историю на счете, настраивать оповещения о событиях на рынке и многое другое. Открытие позиций...
 
Eugeni Neumoin:

Ogni rete identifica dove aprire posizioni per potenziali profitti. E i segnali di queste reti sono alimentati, per esempio, a una rete full-link. Gruppi di ingressi da reti di tempi diversi ricevono segnali potenziali.

E la rete a maglie piene identifica dove è meglio aprire/chiudere le posizioni sulla base di ottenere il massimo tasso di aumento del deposito.

Se compriamo EUR 1-10-2000 e manteniamo la posizione fino al 1-07-2008 basandoci sul timeframe mensile, otterremo un profitto e non è necessariamente il massimo. Ma se le operazioni di vendita e di acquisto saranno aperte durante questo periodo, per esempio, sul timeframe giornaliero, il profitto sarà potenzialmente maggiore. Una griglia completamente integrata è progettata per individuare i luoghi in cui si otterrà il massimo profitto.

E se apriamo su H4 o H1... o sui verbali. La griglia finale identificherà dove il profitto è migliore e prenderà in considerazione i segnali provenienti da timeframe superiori. Qui redtrader.ru, per esempio, è dove si può vedere come vengono considerati i segnali da diversi timeframe. Ma lì tutto viene fatto manualmente.

La tua idea è più o meno chiara ora. Grazie!
 
Purtroppo in tutto il tuo ragionamento c'è un errore madornale. Una parola è "se stessa". Purtroppo, questa è un'illusione la rete stessa non può fare nulla e fino a quando non si capisce non cambierà nulla.
C'è un tallone d'Achille in questo approccio. In effetti l'avete allenato e ha trovato un modello unico, ma non saprete mai cos'è, che aspetto ha e quali sono le condizioni per la sua formazione. Il principio della scatola nera. Quindi non sarà in grado di usarlo in futuro. E una volta che si riaddestra una rete questo modello sparirà nel nulla. Di conseguenza, si otterrà un modello unico che non possiamo ripetere per apprendere forzatamente esattamente l'insieme dei modelli interni precedentemente ottenuti dalla rete. E continuerà a generare modelli interni di semi-littering, perché non l'avete spiegato, e non gliene frega niente. Il denaro è tuo.
 
Mihail Marchukajtes:
Purtroppo in tutto il tuo ragionamento c'è un errore madornale. Una parola: "se stesso". Sfortunatamente, si tratta di un'idea sbagliata secondo la quale la rete stessa non può fare nulla e non cambierà nulla finché non la capirete.

Hai visto il link ad AlfaZero sopra. E quella griglia si è insegnata da sola a giocare a Go. E poi il team di DeepMind, usando idee simili, ha creato griglie che hanno iniziato a vincere in vari giochi per computer e non solo. Pensateci.

 
Eugeni Neumoin:

Hai visto il link ad AlfaZero sopra. E quella griglia si è insegnata da sola a giocare a Go. E poi il team di DeepMind, usando idee simili, ha creato griglie che hanno iniziato a vincere in vari giochi per computer e non solo. Pensateci.

Beh, sarebbe anche sul loro campo e il computer perderebbe. Shoo choo :-) In effetti, Alpha ha imparato a giocare giocando con se stessa ed ecco l'idea dell'affare. Anche nel nostro caso, c'è concorrenza tra acquirenti o venditori. Ora impostiamo le condizioni: I segnali dovrebbero alternare buy-sell-buy-sell. Ma allo stesso tempo, impostare la concorrenza tra acquisti e vendite per massimizzare i profitti. Di conseguenza, le frecce cercheranno di aumentare i loro profitti tendendo verso gli estremi. In altre parole, le diciamo. Sì, mettete i mestieri come volete, ma attenetevi a queste linee guida.

Nel processo di ottimizzazione, la freccia tornerà indietro verso l'estremo migliorando la sua posizione potrebbe non raggiungerlo per un paio di battute ma non perderà la sua rilevanza, mentre ZZ mette la freccia all'estremo stesso e cerca di attirare l'algoritmo di ottimizzazione lì dove non c'è generalizzazione. Cioè, quando la freccia raggiunge un estremo, è la chiave; quando è all'estremo stesso, non lo è. Questo è il motivo per cui ZZ non dovrebbe essere usato come obiettivo