L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1809
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Beh, quasi ogni altro articolo finisce con un test sui nuovi dati
Vladimir, potresti consigliare come insegnare AMO non in classificazione o regressione, ma in qualcosa di più ambiguo...
Non so come dovrebbe essere e quali valori dovrebbe prendere; non è importante per me, tutto quello che posso fare è descrivere una funzione leader e lasciare che AMO massimizzi un criterio di leader nella funzione leader, che ha creato
O è puramente un problema di ottimizzazione e non ha niente a che fare con l'AMO?
ok, ho solo pensato, che c'è una sintesi di tutto questo in un prodotto particolare con risultati evidenti (non necessariamente buoni).
Beh, è un articolo, è un riassunto in un prodotto, un prodotto informativo :)
Possiamo essere più vicini alla terra, dopo tutto?
Un pensiero sull'implementazione del mercato reale:
La cosa più sobria è un test molto semplice per iniziare.
C'è una famosa opzione binaria (google it) con una grande API e MetaTrader5. Puoi scaricare le loro vere quotazioni native e allenare il neuronet su di esse, e poi testare sul loro conto demo. Tutto è trasparente e comprensibile, non ci possono essere sciocchezze sulle loro piattaforme di trading binario, perché tutto è in MT5.
Con la rete neurale risolviamo un semplice compito "sopra/sotto" e guardiamo i risultati. Se non passiamo attraverso questa fase non è serio discutere dei decolli e degli arresti gestiti dalla neuronet. E inoltre i bei grafici dei backtest non sono significativi.
Qualsiasi neuronet darà una decina di segnali al giorno per le previsioni a breve termine, cioè non è difficile raccogliere 200-300 risultati alla settimana. Le considerazioni sulla necessità di testare per mesi e anni sono significative solo per le strategie "umane". Se una rete neurale è stata addestrata per un lungo periodo, funzionerà adeguatamente in qualsiasi mercato, solo il numero di segnali cambierà. Quando il mercato diventa inadeguato un neurone semplicemente smette di riconoscere i modelli legali e non dà segnali.
Se qualcuno ha un'esperienza reale suggerisco di seguire questa strada e non importa quanto sarà buono il risultato, la cosa principale è che questo risultato è reale, comprensibile, posorachny e non richiede molto tempo per i test e non è tecnicamente complicato.
Per iniziare a vincere sul binario, hai bisogno solo del 56% di operazioni di successo, non possiamo tutti noi accademici delle reti neurali qui ottenere un tale risultato sul MERCATO REALE?
Possiamo avvicinarci di più al terreno?
Un pensiero sull'implementazione del mercato reale:
Un test molto semplice è il miglior punto di partenza.
C'è una famosa opzione binaria (google it) con una grande API e MetaTrader5. Potete scaricare le loro vere quotazioni native e addestrare il neuronet su di esse, e poi testare sul loro conto demo. Tutto è trasparente e comprensibile, non ci può essere alcuna sciocchezza sulle loro piattaforme di trading binario perché tutto è in MT5.
Non l'ho mai provato, non lo farei mai.
Risolviamo un semplice compito "sopra/sotto" usando la neuronet e vediamo i risultati. Senza aver superato questa fase non è serio discutere dei decolli e degli arresti gestiti dalla neuronet. Anche i bei grafici di backtest sono inutili.
A causa dei continui cambiamenti nelle caratteristiche del mercato non puoi lavorare con parametri fissi, il tuo "raise/lower" è lo stesso per un certo periodo di tempo, diciamo 10 candele. È la stessa storia lì, lo stesso problema, solo moltiplicato per il numero di segni - quei 100+... Così il tuo "salire o scendere" diventa molto rapidamente inadeguato al mercato insieme ai segni... E tutto crollerà quasi immediatamente!
Naturalmente si può cercare di risolvere il problema della frattalità usando centinaia di dati con diversi periodi di tempo, come fai tu, o di addestrare un modello usando centinaia di dati con diversi periodi di tempo, come faccio io, ma è solo una stampella e una disattenzione, non è una soluzione efficace...
Voglio che la rete trovi l'optimum da sola, che determini da sola qual è l'obiettivo ottimale al momento, qual è il tratto ottimale al momento, sarà molto più efficace delle nostre stampelle che abbiamo ora.
Quando il mercato diventa inadeguato, la rete neurale semplicemente smette di riconoscere i modelli legali e non avverte.
Il mercato è sempre adeguato, il modello è inadeguato, per le ragioni descritte sopra !!!!
Perché perdere tempo a testare sulla demo? Non puoi simulare il trading nel tuo codice? Non è ottimale, non lo farei mai.
Perché non mi faccio illusioni. L'opzione binaria è una piattaforma che non giocherà a vostro favore.
Ora l'intero argomento delle reti neurali e del trading sembra già una masturbazione, forse è il momento di provarlo con una donna vera?
forse è il momento di provare con una donna vera.
Ho... Preferirei di no))
Ma seriamente, vuoi correre una settimana/mese su una demo invece di scrivere 5 righe di codice e testarlo sulla storia?
E se il mio robot non funziona, devo usare la demo per un mese per capirlo?
E se voglio provarlo tra 5 anni, dovrò giocarci nella demo per 5 anni?
Una specie di discorso senza via d'uscita, purtroppo...
Caso emblematico...
Nei miei backtest, ho avuto un risultato neuro del 95% nel test "sopra/sotto". Poi ho trovato un errore ed era il 67%. Poi l'ho eseguito su binario, il risultato è stato del 55%. Dopo questo stress, ho trovato un altro errore più fondamentale e ho ottenuto il 66% sul binario.
Conclusione, avete bisogno di un giudice indipendente, altrimenti vi ritroverete ad annaspare nelle vostre illusioni.
Doveva... Preferirei di no))
Ma seriamente, stai suggerendo di correre una settimana/mese di robot su una demo invece di scrivere 5 righe di codice e testarlo sulla storia?
Sì, questo è il modo e nessun altro modo!
mytarmailS:
Se non funziona, devo farlo funzionare su una demo per un mese per capirlo?
Di solito 3 giorni e tutto diventa chiaro
È meglio testare senza emozioni))) Una ragione in più per commerciare)))))))
Francamente, il tema dei predittori non è coperto. Così come la logica dei modelli, quali dovrebbero essere applicati quando, e qual è il criterio per la loro selezione.
Le raccomandazioni su come preparare i dati non hanno nulla a che fare con il risultato. Anche se non è un buon punto di partenza senza )))))