L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 228
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In breve, -
1. Creare un algoritmo che raccolga flussi di valori di qualsiasi parametro (dati) di cui abbiamo bisogno e li faccia passare attraverso il ring buffer.
2. Passiamo i flussi di valori memorizzati nel ring buffer attraverso un filtro speciale, che li generalizza agli intervalli di questi valori.
3. Si crea un modello numerico generalizzato (per mezzo di intervalli) della natura del valore di ogni parametro nel ring buffer, e lo si scrive nel formato appropriato.
4. Questo modello viene inviato all'algoritmo statistico che raccoglie questi modelli.
5. Facciamo un loop attraverso il database che contiene i modelli (firme) di come cambiano i valori dei nostri parametri e troviamo il modello che meglio si adatta alla situazione attuale.
6. Si prende una decisione sul comportamento del sistema nella situazione catturata in questa firma (modello).
Lo formulerò più precisamente in seguito.
7. Test e perdita del deposito. Perché non possiamo semplicemente raccogliere qualsiasi flusso di valori e creare un Expert Advisor su di essi. Questi fili devono essere analizzati, è necessario scrivere le proprie moto per determinare se ognuno di essi o qualche combinazione di essi può essere affidabile.
Per esempio, potete prendere due indicatori MovingAverage e passare attraverso i passi 2-6 con loro. L'errore sarà scoperto solo al settimo passo.
Quindi c'è un altro passo da qualche parte tra 1 e 6 (ognuno decide dove e come farlo) che scarta i flussi di dati non adatti. Un'enorme parte di questo thread del forum è dedicata all'analisi di diversi modi per farlo.
Un'approssimazione è una generalizzazione dei valori. Cioè, si tratta di incapsulare diversi valori di dati all'interno di un intervallo scelto? Inoltre, è possibile creare un modello numerico che riassume il cambiamento di un valore in un periodo di tempo. Raccogliendo questi modelli, è possibile creare statistiche che possono essere utilizzate come base per decisioni e scelte di azioni.
Sto andando nella giusta direzione?
In poche parole.
1. Creiamo un algoritmo che raccoglie flussi di valori di qualsiasi parametro (dati) di cui abbiamo bisogno e li fa passare attraverso un ring buffer.
2. Lascia che i flussi di valori memorizzati nel ring buffer passino attraverso un filtro speciale, che li riassume portando alla gamma di questi valori.
3. Si crea un modello numerico generalizzato (per mezzo di intervalli) della natura del valore di ogni parametro nel ring buffer, e lo si scrive nel formato appropriato.
4. Questo modello viene inviato all'algoritmo statistico che raccoglie questi modelli.
5. Facciamo un loop attraverso il database che contiene modelli (firme) della natura dei cambiamenti dei valori dei nostri parametri e troviamo il modello che meglio si adatta alla situazione attuale.
6. Viene presa una decisione sul comportamento del sistema nella situazione catturata in questa firma (modello).
Lo formulerò più precisamente in seguito.
Purtroppo non stai pensando nella giusta direzione :(.
Hai chiesto di esporre l'essenza, in poche parole, cosa che ho fatto invano, pur sapendo che non ha senso e ti sei subito impegnato in proiezioni di questa visione "figurativa" sulla tua base di conoscenze, che purtroppo non porterà a nulla di buono. È come se mi facessi dire in due parole l'essenza della matanalisi e io dicessi sull'esempio delle serie temporali che la derivata è semplicemente la differenza di due valori vicini della serie, e l'integrale è la somma cumulativa e voi vi precipitereste subito a inge le equazioni di Navier-Stokes per l'idrodinamica. La situazione è più o meno la stessa. L'IO è l'intelligenza artificiale, è una scienza impressionante, grazie all'IO i motori di ricerca trovano ciò di cui abbiamo bisogno meglio di quanto vorremmo, grazie all'IO le macchine fanno diagnosi mediche meglio dei medici, grazie all'IO si trovano nuove particelle elementari nel collisore di adroni, l'IO gioca meglio a scacchi, GO e presto qualsiasi gioco in generale sarà giocato meglio. Ci vogliono almeno 5 anni per capire l'essenza del MO, uno su 20 con una mentalità tecnica.
Molto lodevole che non hai paura di fare errori e impaziente di combattere, è una mentalità molto buona, non perdere, ma allo stesso tempo cercare di valutare obiettivamente la quantità di lavoro necessario per padroneggiare questo essenzialmente l'area più difficile della conoscenza, guardare le lezioni, il mio consiglio a voi, è un primer.
Quello cheavete mostrato è una sorta di clustering ma con un insegnante
classificazione
Sì, è vero, è un errore di battitura)
Purtroppo non stai pensando nella giusta direzione :(
Lasciatelo provare, perché no, il suo cervello non è contaminato da dogmi e stereotipi, e improvvisamente troverà qualcosa di interessante?
Lasciamolo provare, perché no, il suo cervello non è contaminato da dogmi e stereotipi, e se trova qualcosa di interessante?
Non sta a me e a te decidere cosa può provare o meno, si tratta di conoscenze di base nel campo, senza le quali non ha senso nemmeno parlare di tutto questo.
A tutti coloro che studiano veramente IR.
Per favore, non mettetevi in discussioni inutili con persone che non conoscono e non vogliono conoscere questo campo del sapere. "Pionieri" che dichiarano: "Mostratemi, dimostratemi... E poi forse comincerò a imparare" su questo forum, il mare ne è pieno. Senza la minima idea dell'argomento, con massimalismo adolescenziale criticheranno e dimostreranno la sua inutilità. Non è possibile e non è necessario convincere le persone nell'importanza e nell'utilità di qualsiasi conoscenza se non sono cresciute fino ad essa.
Questa discussione non è solo inutile ma anche dannosa. Si alimenta il loro ego, si eleva la loro critica e li si incoraggia a fare ulteriori chiacchiere. Non possiamo vietare i post irrilevanti e sciocchi, ma possiamo e dobbiamo ignorarli.
Per chiunque voglia capire il machine learning e non sappia usare una ricerca su internet, ecco un suggerimento: iniziate da qui.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение
http://www.r2d3.us/Наглядное-Введение-в-Теорию-Машинного-Обучения/
http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Machine_Learning
http://datareview.info/article/vse-modeli-mashinnogo-obucheniya-imeyut-svoi-nedostatki/
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Questo thread sta diventando troppo grande e illeggibile. Propongo di iniziare un nuovo thread "RUserGroup" per discutere solo l'applicazione specifica di modelli di apprendimento automatico nel terminale MT4/5 in lingue che lo permettono senza problemi. Ne conosco due (R, Python). Discussioni da tenere con il codice fornito. Sono benvenuti anche esperti con esperienza in altre lingue.
Possiamo iniziare con un esempio di rete convoluzionale nei post precedenti.
Buona fortuna
Grazie a tutti per aver commentato il mio punto di vista indubbiamente dilettantesco. Non nego che questo argomento non mi è familiare. Forse le idee esposte ieri non hanno nulla a che vedere con l'apprendimento automatico, ma il forum non vieta di essere nerd e tessere sciocchezze pseudoscientifiche, cercando di capire un argomento complesso e importante. ) Non ho paura di apparire stupido e ignorante.
Credo che nessuna discussione sia inutile se fa pensare, andare oltre gli stereotipi e considerare nuovi approcci. È ugualmente utile sia per i principianti che per i professionisti esperti. L'unica cosa in cui mostro massimalismo è la mia avversione a questa posizione:
"Ci siederemo sul forum MQL, promuoveremo altri linguaggi come più avanzati e solleciteremo l'uso di metodi stampella per risolvere i problemi che MQL non riesce ad affrontare. Non implementeremo nuove funzionalità in MQL, aiutandolo a crescere - preferiamo rimproverarlo e criticarlo. Siamo bravi nell'apprendimento automatico, ma non siamo in grado di implementarlo in MQL, e quelli che vogliono provare sono solo degli ignoranti.
Penso che sia una posizione senza uscita. Non contribuisce né alla crescita personale né allo sviluppo della lingua o della piattaforma, e non aiuta nessuno di quelli che preferiscono MQL. Se ti interessa solo l'implementazione degli altri, perché discuterne qui? C'è un forum R. A cosa serve una tale discussione per lo sviluppo del MQL, se quelli che si considerano esperti non hanno intenzione di implementare nulla in esso? Inoltre, dissuadono gli altri dal farlo.
Sono ben consapevole del fatto che un argomento vasto e complesso non può essere oggetto di un "uno-due pugni", ma nello spirito di contraddire i propagandisti locali di altre lingue, propaganderò MQL e la possibilità di implementare nuove caratteristiche "non disponibili" in esso.
Quindi, un po' più tardi posterò comunque il mio concetto di apprendimento automatico.
E che io possa essere tempestato di pomodori marci).
perché ci sono alcuni appassionati che stanno riscrivendo la ruota su mql?
A proposito, recentemente qualcuno ha chiesto un semplice esempio con il NS, per qualche ragione nessuno ha ricordato il vecchio workaround di Reshetov. A proposito, lo stesso Reshetov, da quanto ho capito, non sta sviluppando affatto il suo progetto su µl.
https://www.mql5.com/ru/code/10289
https://www.mql5.com/ru/code/16727
https://www.mql5.com/ru/code/1104
Se ci sono persone che hanno già gettato alcune basi per l'implementazione del machine learning in MQL, allora il desiderio di alcune persone di promuovere altri linguaggi è ancora più incomprensibile. Dobbiamo solo continuare a sviluppare questa base.
Tutti i codici di cui sopra sono rifacimenti del lavoro di Reshetov, sul quale ci sono stati dibattiti 100500 anni fa - se fosse un NS o una schifezza autoprodotta.
La prova di questo è la quasi totale assenza di tali Expert Advisors nel mercato.
per cui non ci sono esempi di ns basati su mql nel pubblico dominio.
e questo dopo 6 anni di sviluppo della piattaforma e della lingua.
puoi diventare un pioniere)) benvenuto!