L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2884
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Ad esempio, possiamo trovare un pattern indipendente di tre candele, oltre 100 candele fa, e confrontarlo immediatamente con il penultimo prezzo di un cloze.
In altre parole, il modello capisce quali sono gli ultimi prezzi e capisce quali sono stati i prezzi precedenti, indipendentemente da quando....
Se siete interessati, posso inviarvi il codice, le funzioni, il modo in cui vengono ricercate le regole, le funzioni di fitness.
Mi lasci un messaggio e le darò un'occhiata. Potrebbe essere interessante.
è una combinazione di entrambi.
1) Le regole possono guardare alle ultime 10 candele (indicizzazione rigida [1 : 10] ).
2) le regole possono essere ricercate su tutti i dati indipendentemente dall'indice, è un ciclo [i], inoltre queste regole possono guardare non solo al loro indice ma anche a [i+n ].
1) Ho una dissonanza a causa della discrepanza tra ciò che lei chiama regole e ciò che di solito viene chiamato regole (nel trading). Di solito nel trading si tratta di regole di trading - apertura, chiusura o modifica del volume/direzione di una posizione. La questione è come la logica di trading si costruisce a partire dalle regole.
2) Indipendentemente dalla risposta al primo punto, esiste un problema con un insieme troppo ampio di regole iniziali per formare le regole della logica di trading. Il problema è che è possibile un overfitting. Da qualche parte sul forum ho già scritto, sull'esempio della scelta dell'"ora buona" della settimana, che anche scegliendo tra 120 varianti si ha la possibilità di "vedere" sempre un'opportunità di trading, che in realtà ovviamente non esiste. In linea di massima, i giochi di sovraselezione con SB possono essere pericolosi. È chiaro che il prezzo non è esattamente SB, ma le somiglianze sono troppo grandi per essere ignorate.
Mi lasci un messaggio e le darò un'occhiata. Potrebbe essere interessante.
Lo mando qui, perché non riesco a mandarlo su PM... (credo che dovremmo essere amici).
Ci sono solo due funzioni principali,
1) creazione della grammatica
2) come contare le regole nel data frame.
Fondamentalmente, non c'è bisogno di nient'altro...
Poi si prende il dataset e si esamina ogni frame di dati con la funzione 2).
otteniamo il risultato, valutiamo la funzione di fitness...
Cercherò di fare un esempio completo con una funzione di fitness se necessario, già un codice separato.
1) Ho una dissonanza a causa della discrepanza tra quelle che voi chiamate regole e quelle che di solito vengono chiamate regole (nel trading). Di solito nel trading si tratta di regole di trading - apertura, chiusura o modifica del volume/direzione di una posizione. La domanda è come si costruisce la logica di trading a partire dalle vostre regole.
2) Indipendentemente dalla risposta al primo punto, c'è un problema con un insieme troppo ampio di regole iniziali per formare le regole della logica di trading. Il problema è che è possibile un overfitting. Da qualche parte sul forum ho già scritto, sull'esempio della scelta dell'"ora buona" della settimana, che anche scegliendo tra 120 varianti si ha la possibilità di "vedere" sempre un'opportunità di trading, che in realtà ovviamente non esiste. In linea di massima, i giochi di sovraselezione con SB possono essere pericolosi. È chiaro che il prezzo non è esattamente SB, ma le somiglianze sono troppo grandi per essere ignorate.
1) Una regola è un'espressione, un codice.
2) Allora non si può applicare nulla di AMO perché si tratta di overfitting?
1) una regola è un'espressione, un codice
Si tratta di convertire queste regole in regole di logica commerciale. Secondo le mie ipotesi - come vengono costruiti i suggerimenti quando si utilizzano regole associative: "con la tua merce prendi tale e tale altra merce". In questo caso, si perde l'ordine delle cose, che non è importante per le merci nel cesto, ma per gli eventi sul grafico. E la relazione probabilità-frequenza tra gli eventi si riflette solo nella forma più semplice. Potrebbe valere la pena di esaminare le reti bayesiane.
2) Allora non si può applicare nulla all'AMO perché si tratta di overfitting?
Vedo due modi per affrontare questo problema (io stesso preferisco il secondo)
1) Convalida incrociata e avanti
2) Restrizione a un insieme ristretto di pattern che si verificano abbastanza spesso e che sono specificati da un piccolo numero di parametri.
1) La questione della conversione di queste regole in regole di logica commerciale.
2) Secondo le mie ipotesi, come si costruiscono le mance quando si usano regole associative: "con le vostre merci prendete tali e tali altre merci".
3) In questo caso, si perde l'ordine delle cose, che non è importante per le merci nel cesto, ma è importante per gli eventi sulla carta.
4) Ebbene, la relazione probabilità-frequenza tra gli eventi si riflette solo nella forma più semplice. Potrebbe essere utile prestare attenzione alle reti bayesiane.
1) Allora, di che tipo di regole stiamo parlando? Quelle associative sono una, quelle che costruisco con la grammatica sono un'altra, stai dicendo che non riesco a seguire il pensiero...
Non ci sono regole sulle "espressioni" nelle regole asociali. ci sono etichette di beni.
Nelle mie regole - regole, e ce ne sono molte, e devono funzionare nella sequenza in cui sono impostate, e ci sono anche regole di stop, cioè un algoritmo molto più complesso, su un piano molto....
2) Beh, sì, è così che è strutturato.
3) Beh questo è un giudizio soggettivo, non lo confuto né lo disconosco.
Per esempio, ho provato ad addestrare forrest e a priori (ace. right) ed è risultato che ace. right ha classificato mezzo punto percentuale peggio. Potete trarre le vostre conclusioni.
Anche per quanto riguarda la sequenza degli eventi, ci sono regole di ace. in cui la sequenza è presa in considerazione, e ti ho anche dato a suo tempo questo algoritmo, strano che tu l'abbia dimenticato....
4) Non so nulla delle reti bayesiane .
Ma algoritmi come le regole Ace dovrebbero essere provati.
O meglio, dovremmo sfruttare il loro concetto che i dati di input possono essere di dimensioni diverse e che ciò che è stato molto tempo fa può influenzare fortemente quello attuale.
Proprio come nel mercato, i prezzi che c'erano molto tempo fa influenzano direttamente il prezzo attuale....
Ad esempio, nell'operazione di oggi (che ho tranquillamente sbagliato) , l'entrata è stata effettuata da un livello che si trovava 4 ore fa rispetto al punto di entrata.
Come riconoscere questa situazione, almeno teoricamente, vedendo le ultime 10-20 candele? Non si può...
Come riconoscere questa situazione normalizzando i dati? Non si può.
E se si guardano i rendimenti? Si possono eliminare ancora più informazioni sui prezzi passati, in nessun modo e mai...
Ma i testardi Neptushniki gridano che i rendimenti sono sufficienti, in realtà si tratta di una diagnosi di demenza... Beh, non parliamone....
Quindi qui in ace. le regole possono ad esempio essere sostituite dalle etichette con i prezzi, e otterremo un algoritmo che cerca associazioni nei dati non strutturati, già bello?
Potreste fare le vostre cose.
Ma gli algoritmi come le regole dell'asso. dovrebbero essere sicuramente provati ad applicare.
Per essere più precisi, è necessario sfruttare il loro concetto che i dati di input possono essere di dimensioni diverse e che ciò che è avvenuto molto tempo fa può influenzare fortemente quello attuale.
Come nel mercato, i prezzi di molto tempo fa influenzano direttamente il prezzo attuale....
Per esempio, nell'operazione di oggi (che ho tranquillamente sbagliato) , l'entrata è stata effettuata da un livello che si trovava 4 ore fa rispetto al punto di entrata.
Come riconoscere questa situazione, almeno teoricamente, vedendo le ultime 10-20 candele? Non è possibile...
Come riconoscere questa situazione normalizzando i dati? Non è possibile.
E se si guardano i dati di ritorno? Più informazioni sui prezzi passati, non c'è modo e mai...
Ma i netturbini testardi gridano che i retournals sono sufficienti, in realtà si tratta di una diagnosi di demenza... ma non parliamone....
Quindi qui in ace. le regole possono essere per esempio le etichette possono essere sostituite dai prezzi, e otteniamo un algoritmo che cerca associazioni in dati non strutturati, già bello?
Potete fare le vostre cose.
Un approccio teorico interessante. Ma perché il picco successivo non viene preso in considerazione come ordine, lo capisco. Questo modello di azione non si adatta al momento attuale. Ho tentato di trovare delle analogie, ma ahimè, non c'è coerenza e penso che non sia possibile in linea di principio in ogni caso simile.
L'analogia sarebbe radicata nella varietà dei pattern di candele. Vale a dire nelle varianti OHLC in qualsiasi variante temporale.
L'approccio teorico è interessante, ma il motivo per cui il picco successivo non viene preso in considerazione come ordine mi è chiaro. Questo schema di azioni non si adatta al momento attuale.
Avete un modello di mercato, un approccio complesso/globale, un tentativo di spiegare l'intero mercato. Questo è molto bello, ma non posso ancora farlo.
Ho un approccio situazionale/locale, sotto forma di alcuni modelli locali, modelli, non va bene, ma non ne ho un altro, ancora...
Per farvi capire, non guardo nemmeno altri TF, solo 1m.
Ma è ancora possibile fare trading ))
L'analogia si baserà sulla varietà dei pattern candlestick. Cioè nelle varianti OHLC in qualsiasi variante temporale.
Penso che sia meglio prendere solo gli estremi
Lei ha un modello di mercato, un approccio completo/globale, un tentativo di spiegare l'intero mercato. È molto bello, io non sono ancora in grado di farlo.
Ho un approccio situazionale/locale, sotto forma di alcuni modelli locali, modelli, che non va bene, ma non ne ho un altro, ancora.....
Per farvi capire, non guardo nemmeno gli altri TF, solo 1m.
Ma è ancora possibile fare trading).
Penso che sia meglio prendere solo gli estremi.
Si può fare trading su qualsiasi TF. Il mercato nel suo pattern è lo stesso su qualsiasi TF.
Il modello è lo stesso, la dimensione del modello può differire.
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Prendere gli estremi è un'opzione allettante, ma come trovarli nello specifico è già stato combattuto da più di una generazione di trader). Esistono varianti anche per questo caso. Ma anche in questo caso non saranno perfette al 100%. A causa del comportamento non standard del mercato. Né il modus operandi né lo stregone possono essere d'aiuto in questo caso, solo lo stato attuale del mercato determina l'ulteriore comportamento.
Yusuf ha ragione sotto molti aspetti e sono d'accordo con lui, ma gli manca l'esperienza nella comprensione profonda dei mercati finanziari.
L'apprendimento automatico può stimare un modello di mercato e persino una sequenza di modelli, ma non il loro comportamento futuro garantito.
Gli estremi sono per i professionisti. Quelli che leggono tutto qui, ma tacciono).