L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2006
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Max, osservi le stesse condizioni nella demo e nel test?
Lo faccio, anche lo spread è più grande nella demo. C'è una trappola da qualche parte
Trovo difficile credere che si otterrà un risultato perfetto sui dati del periodo di prova, personalmente ho fallito
non c'è nessun treno di prova. Si scambia solo nel tester (buono). Scommetti sul vero - male.
non c'è nessun treno di prova. Si scambia solo nel tester (buono). Scommettere per davvero è un male.
Hai capito Python? Non funziona per me in Real, non so quale sia il problema. O posso buttare qui il codice sorgente? Forse qualcuno può curiosare ancora un po'.
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Ci sono 2 programmi nell'archivio. Il tester è solo per la configurazione del sistema, cioè testa la rete neurale su dati storici e restituisce il risultato come grafico di bilancio (come quantità accumulata di pips).
Il trader fa trading sul conto, pre-eseguendo il tester. Cambiando il seme, è possibile ottenere i migliori risultati dal tester. Inoltre, cambiando la configurazione del NS.
I risultati del tester e del trader non coincidono, il trader non mostra profitto per qualche motivo. O il commerciante o il tester ha un errore. Oppure c'è qualche ovvio errore/incapacità legato alla libreria NS stessa. Non sono riuscito a prenderlo (non ho tempo).
Biblioteca stessa con NS. Può essere usato per uso personale. Se trovate un bug, contattatemi (ci sono opzioni di miglioramento se il TC inizia a funzionare)
Cosa potete controllare:
Cambiando Seed si può ottenere un risultato plum? È possibile che sia uno dei parametri di adattamento.
Non si può, ma si può migliorare la curva
Almeno non ho ottenuto un risultato prugna.La preparazione dei dati nell'addestramento e nel lavoro differisce dalla stringa
prezzi = prices.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Non ho python e non ho esperienza con esso, non so cosa siano questi comandi. Perciò chiederò.
Ipotesi - forse il risultato saranno dati invertiti rispetto a ciò che otteniamo nel commercio reale?
La preparazione dei dati quando ci si allena e si lavora è diversa con una stringa
prezzi = prices.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()
Non ho python e non ho esperienza con esso, non so cosa siano questi comandi. Perciò chiederò.
Ipotesi - può essere che il risultato saranno dati invertiti rispetto a quello che otteniamo nel trading reale?
Qui reindicizziamo le barre per data e ora perché ci possono essere alcune barre mancanti nella storia per evitare buchi. Poi i valori vuoti vengono buttati via, e poi vengono detrenderizzati dalla MA.
Non ci sono omissioni nel commerciante, dal momento che vengono prese n ultime battute. Non dovrebbero essere invertiti.
Non credo che influirebbe molto. Ma possiamo rifarlo, vedi... grazie