L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1339
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Allora dovresti dedicarti all'arte, non alla scienza, perché la conoscenza scientifica è gerarchica, dal semplice al complesso e c'è continuità.
e i buoni programmatori e matematici hanno problemi di immaginazione, secondo te.
La fantasia è qualcosa di ingenuo. Il pensiero astratto è più corretto. Il culmine dell'astrattismo sono le formule matematiche e i concetti astratti, non la poltiglia nella mente di un particolare fantasista
quindi non mi posizionerei in modo che loro sono come dei matematici e io sono un fantasista e sono pieno di idee
+++
Senza offesa per Alexey - colpitemi a morte se capisco una parola di quello che scrive. Né gli obiettivi né i metodi per raggiungerli sono chiari o comprovati. Lo spirito di Teacher, che ha passato 15 anni sulle reti neurali e ora lavora in un autolavaggio, aleggia così su di lui.
Allora dovresti essere nell'arte, non nella scienza, perché la conoscenza scientifica è gerarchica, dal semplice al complesso e c'è continuità.
e i buoni programmatori e matematici hanno problemi di immaginazione, secondo te.
La fantasia è qualcosa di ingenuo. Il pensiero astratto è più corretto. Il culmine dell'astrattismo sono le formule matematiche e i concetti astratti, non la poltiglia nella mente di un particolare fantasista
quindi non mi posizionerei in modo che siano come dei matematici e io sono un sognatore e sono pieno di idee
Io non cerco giustificazioni scientifiche per le mie parole e i miei metodi - questo lo fate facilmente voi, riferendovi costantemente al fatto che è già stato fatto e inventato e dando nomi scientifici diversi.
E la fantasia e il pensiero astratto sono processi diversi - la fantasia è il processo di creazione, e l'astrazione è il processo (modo) di presentare le informazioni.
Non hai capito il punto - una persona ha dei punti di forza nella sua costituzione ed è il loro sviluppo che darà maggiore efficienza alla persona e alla causa in cui è impegnata.
Non sto dicendo che la matematica non è necessaria per il successo, al contrario, sto dicendo che hai bisogno di una persona ben versata in essa che possa aiutarti a capire le sfumature delle idee contenute nelle formule!
+++
Senza offesa per Alexei - mi colpisca se capisco una parola di quello che scrive. Né gli obiettivi né i metodi per raggiungerli sono chiari o comprovati. Lo spirito del Maestro, che ha passato 15 anni sulle reti neurali e ora lavora in un autolavaggio, aleggia su di lui.
Trova subito una messa a terra, o il tuono colpirà :) Il problema è che lei cerca conferme delle mie idee (su quali idee - un erbario?) in opere scientifiche, ed evidentemente non le trova, il che porta alla conclusione della loro assenza di validità non da parte dell'autore dell'idea, ma dell'autorevole opinione scientifica.
Non è nemmeno un anno che ho iniziato a fare MO e, come potete vedere, in qualche modo sto ottenendo modelli funzionanti, il che non è così male. Mi ci sono voluti tre anni per far funzionare il mio consulente forex. Uso il ritorno alla media come risultato dello smorzamento della tendenza - ci sono serie di EAs che lavorano per più di un anno - cercate il segnale. Dove posso trovare il suo segnale per stimare le sue prestazioni?
Trova urgentemente una messa a terra, o il tuono si romperà :) Il problema è che lei cerca il riconoscimento delle mie idee (su quali idee è un erbario?) in opere scientifiche, e apparentemente non le trova lì che porta a una conclusione di assenza della loro validità non dall'autore dell'idea, ma dall'autorevole opinione scientifica.
Non è nemmeno un anno che ho iniziato a fare MO e, come potete vedere, in qualche modo sto ottenendo modelli funzionanti, il che non è così male. Mi ci sono voluti tre anni per far funzionare il mio consulente forex. Uso il ritorno alla media come risultato dello smorzamento della tendenza - ci sono serie di EAs che lavorano per più di un anno - cercate il segnale. E dove posso trovare il suo segnale per valutare le sue prestazioni?
Il mio segnale è sul concorso. È circa il 30-40% al mese. Inoltre, con il metodo che abbiamo discusso una volta nel PM, solo raffinato. Cosa diavolo stai facendo nel NS? Questo è un mistero...
Perché un matematico dovrebbe aiutare un non-matematico spiegandogli le formule quando ha una mano molto più forte e una comprensione molto migliore di quello che sta succedendo?
potrebbe accondiscendere al fantasista.
Non sai di cosa stai scrivendo. Hai preso una soluzione forte già pronta sotto forma di catbust e hai iniziato a diluirla con le tue fantasie deboli, ecco cosa stai facendo. Naturalmente, per la legge dei grandi numeri alla fine si può inciampare su una buona soluzione di un problema, ma solo per caso
Hai un tale potere di astrazione che sei in grado di modellare le mie conoscenze e i miei pensieri sull'argomento? Ne dubito.
Un sacco di matematici (e altri detentori di conoscenze) che sono vincolati dalla conoscenza e hanno paura di contraddirla è lo psicotipo di una tale persona. Altrimenti, ogni persona che si è diplomata all'istituto continuerebbe a lavorare su lavori scientifici, e non esisterebbe a spese della remunerazione del datore di lavoro.
Realizzo le mie fantasie, le verifico e le miglioro - creo un sistema di produzione e selezione dei modelli, vedo le dinamiche, ed è troppo presto per parlare di vettore di movimento sbagliato.
Se nessuno è interessato alle mie scoperte, le lascerò inedite.
Il segnale che ho è sulla concorrenza. Qualcosa come il 30-40% al mese. Inoltre, secondo il metodo che abbiamo discusso una volta nel PM, solo raffinato. Cosa diavolo stai facendo nel NS? Questo è un mistero...
Ho iniziato a usare MO perché ho passato un anno a creare un Expert Advisor di tendenza, che funzionava perfettamente su dati storici, e nel 2018 ha iniziato a fallire su dati freschi e l'ho migliorato, ma ha continuato a perdere di nuovo. Ho deciso di usare MO per trovare le impostazioni ottimali per i filtri, che erano già nel mio EA, e ho iniziato a fare i predittori... In generale, MO mi ha aperto gli occhi sull'adattamento di qualsiasi strategia alla storia e, dato che è lungo e difficile da fare a mano, ho deciso di passare la mia esperienza di trading ai predittori e si è scoperto che potevo fare trading con essi senza inventare correlazioni furbe tra le idee (predittori). In generale, MO è uno strumento per combinare le osservazioni in una soluzione e io controllo e seleziono queste soluzioni, che formano il cosiddetto erbario. Cioè, a differenza di Maksim, io ho una strategia di base, che è migliorata grazie a IR.
Anticipo tutte le tue mosse in anticipo, perché ho attraversato questa fase ad un ritmo accelerato (sì, sì, la pista giusta è una sola).
So cosa manca per far funzionare qualcosa e consiglio la letteratura che ha gli elementi mancanti.
Non pretendo di essere un insegnante o un mentore, solo un'opinione. Se comincio a spiegare qualcosa che non capirete, ecco perché i libri.
Quindi la tua prossima mossa è quella di bilanciare correttamente i campioni e sbarazzarti dei mucchi di spazzatura (predittori).Le mie mosse immediate sulla carta tre ore fa sono di analizzare le foglie di catbusto e di analizzare la reattività dei modelli sul campione con l'obiettivo di combinarli ulteriormente. Con i campioni non c'è risposta, per il motivo che non abbiamo la stazionarietà e quindi non abbiamo la completezza delle osservazioni - ho un'idea di distribuzione uniforme delle diverse situazioni di trading sui campioni, ma finora non sono riuscito ad implementarla. E rimuovere i predittori non è ancora possibile - combinare i gruppi in uno - sì, è interessante da realizzare, ma non è chiaro come. Ecco perché sono per le combinazioni di predittori, sia forzate che casuali.
questo sparerà fuori ed è descritto nella letteratura come uno dei principali metodi di MO, il resto sono idee spazzatura
Bene, questo è buono, tutto quello che rimane è capire come classificare al meglio queste trame - ci sono una serie di idee, ma avrò bisogno di testare diverse opzioni e non so ancora come implementare la distribuzione stessa in MQL.
Il resto delle idee mi serve per capire il processo, il monitoraggio, la selezione dei modelli e le loro combinazioni, cioè non sono finalizzate separatamente al miglioramento dei modelli, ma piuttosto alla loro valutazione.
Bene, questo è buono, tutto quello che rimane è capire come classificare meglio queste aree - ci sono un certo numero di idee, ma avrò bisogno di testare diverse opzioni, e non sapendo ancora come implementare l'assegnazione stessa in MQL.
Il resto delle idee mi serve per capire il processo, il monitoraggio, la selezione dei modelli e le loro combinazioni, cioè non sono finalizzate separatamente al miglioramento dei modelli, ma piuttosto alla loro valutazione.
Onestamente, sono qui nella speranza che il tuo prossimo post sarà "ecco i primi risultati....", tutte le tue ricerche sono state applicate nella pratica, se non allora forse tutto il tuo lavoro al momento è una strada verso il nulla?
Per coloro che non hanno familiarità con python e R, c'è un generatore di batcode nell'appendice con impostazioni di base, passate attraverso Seed per ora
Il codice è chiuso, purtroppo, per la ragione di applicazione non la mia classe per il lavoro con le tabelle.
L'output conterrà 7 file:
_01_Train_All.txt //iniziare la formazione
_02_Rezultat_Exam.txt//Applica il modello sul campione di prova e salva i risultati in un file
_02_Rezultat_Test.txt//Applica il modello sul campione di validazione, salva i risultati in un file
_02_Rezultat_Train.txt//Applica il modello sul campione di allenamento, memorizza i risultati in un file
_03_Metrik_Exam.txt//Calcola le metriche del modello sul campione di prova
_03_Metrik_Test.txt///Calcola le metriche del modello sul campione di validazione
_03_Metrik_Train.txt///Calcola le metriche di un modello sul campione di allenamento
dovrebbe essere rinominato in bat. Gli ultimi 6 batnix possono essere eseguiti in parallelo per accelerare il processo, ma solo dopo che il primo batnix è finito - in modo che i modelli siano stati creati in quel momento.
In una directory con batnics dovrebbe esserci CatBoost stesso e 3 campioni.
Il nome dei file dei campioni
train.csv //Train
esame.csv//test
test.csv//Validation (usato per un arresto della formazione).
I campioni devono avere un'intestazione.
Le colonneLabel eAuxiliary dei campioni devono essere inserite in un file di testo separato senza estensione (non .txt).
Le colonne saranno numerate a partire da zero.
I file saranno messi nella directory Setup del progetto (da specificare nello script).
I modelli saranno creati in una sottodirectory del progetto chiamata "Rezultat", ci sarà una sottodirectory per ogni modello con il nome del file di setup con il target e il numero del modello.
Per me stesso svilupperò lo script, se è interessante, è pronto a condividere l'istanza compilata (posso e dare un codice sorgente, ma senza una classe di non compilare).
Scarica il file exe di CatBoost per lavorare con la linea di comando, puoi usare questo link per specificare correttamente la versione della release nelle impostazioni dello script.