L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 319
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Grafici di profitto su 'pattern pattern vs rete neurale'.
Entrambi i modelli sono stati addestrati per scambiare eurusd sul lato positivo nell'ottobre 2016; lotto costante, senza stop o takeaway; sempre in un commercio lungo o corto; commercio sui prezzi di apertura H1. Trading sul grafico - ultimi 5 anni, incluso un mese di dati di formazione.
I modelli di apprendimento senza valutazione incrociata, hanno semplicemente spremuto il massimo profitto possibile dal prezzo.
C'è un posto sui grafici dove il server non ha dato tick normali, c'è una specie di prugna lì, quindi ignorate quel posto.
Ecco il neurone. Si può vedere chiaramente l'intervallo di tempo in cui è stato addestrato, è l'unico posto con profitto stabile.
Ed ecco il modello di riconoscimento dei modelli. Il risultato è negativo, ma è comunque meglio della neuronica. E ci sono molte volte in cui è stato redditizio per settimane. Ma poi è stato un fallimento.
È bello, ma non è chiaro cosa farci.
Conosco la risposta. Al momento non sono a casa. Più tardi sarò al mio computer e condividerò con voi i miei pensieri al riguardo.
Ecco un altro paio di grafici.
1) Neuron non può essere addestrato senza crossvalidazione, si riqualifica con una garanzia del 100%.
Ho preso gli stessi dati, li ho divisi in due parti per la formazione e la crossvalidazione. Potete vedere sul grafico che i profitti sui dati di allenamento non stanno salendo così velocemente ora, perché l'allenamento del modello si è fermato non appena il risultato sulla crossvalidazione ha iniziato a deteriorarsi. Non ha avuto il tempo di memorizzare tutti gli esempi di allenamento e in teoria dovrebbe ora commerciare per logica piuttosto che per memoria.
Ma non ha davvero influenzato il risultato complessivo, le perdite totali su 5 anni sono solo 80 euro in meno (~10% delle perdite totali).
2) Modello di modello. Poiché l'addestramento del modello su 1 mese di dati produce una sinusoide molto irregolare con un periodo di circa 2 mesi (ma non esattamente), vale la pena provare ad addestrare il modello su due mesi invece di uno.
Voglio che dopo sia un graal. Ma appare illogico e incomprensibile - intervalli di profitti e perdite di anni, a volte con passaggio brusco da uno all'altro. Qualcuno ha premuto un interruttore all'inizio del 2013 - e i modelli specifici utilizzati dal modello si sono accesi, anche se il modello non aveva affatto accesso ai prezzi prima dell'agosto 2016 quando è stato creato. E poi nel 2017 - qualcuno ha premuto di nuovo l'interruttore - e quei modelli hanno cominciato a drenare drammaticamente.
Se si addestra il modello su mesi diversi, su intervalli di lunghezza diversa - ogni volta si ottengono risultati sorprendenti e unici. A volte sono redditizi, ma non sappiamo mai quanto durano i modelli e se è probabile che un giorno falliscano. Forex non è una casualità costante, è un ambiente aggressivo che a volte si comporta contro le regole stabilite, solo per drenare più persone.
Ecco un altro paio di grafici.
1) Neuronka non può essere addestrato senza crossvalidazione, si riaddestra con una garanzia del 100%.
Ho preso gli stessi dati, li ho divisi in 2 parti per l'allenamento e la validazione incrociata. Potete vedere sul grafico che i profitti sui dati di allenamento non stanno aumentando così drammaticamente verso l'alto ora perché l'apprendimento del modello si è fermato non appena il risultato sulla crossvalidazione ha iniziato a deteriorarsi. Non ha avuto il tempo di memorizzare tutti gli esempi di allenamento e in teoria dovrebbe ora commerciare per logica piuttosto che per memoria.
Ma non ha davvero influenzato il risultato complessivo, le perdite totali su 5 anni sono solo 80 euro in meno (~10% delle perdite totali).
2) Modello di modello. Poiché l'addestramento del modello su 1 mese di dati produce una sinusoide molto irregolare con un periodo di circa 2 mesi (ma non esattamente), vale la pena provare ad addestrare il modello su due mesi invece di uno.
Voglio che dopo sia un graal. Ma appare illogico e incomprensibile - intervalli di profitti e perdite di anni, a volte con un passaggio brusco da uno all'altro. Qualcuno ha premuto un interruttore all'inizio del 2013 - e i modelli specifici utilizzati dal modello si sono accesi, anche se il modello non aveva alcun accesso ai prezzi prima dell'agosto 2016, quando è stato creato. E poi nel 2017 - qualcuno ha premuto di nuovo l'interruttore - e quei modelli hanno cominciato a drenare drammaticamente.
Se si addestra il modello su mesi diversi, su intervalli di lunghezza diversa - ogni volta si ottengono risultati sorprendenti e unici. A volte sono redditizi, ma non sappiamo mai quanto durano i modelli e se è probabile che un giorno falliscano. Forex non è la costante casualità, è un ambiente aggressivo che a volte si comporta contro le regole stabilite, solo per drenare più persone.
Sì sì, solo che anche il mio TS ha alti e bassi. In generale, è un perdente, ma ci sono periodi in cui prende e c'è un pensiero su questo later...... un po'...
Prova a rispecchiare Neuronka. Cosa si ottiene? Sarà in grado di comporre?
Prova a rispecchiare Neuronka. Cosa farà? Si comporrà?
No, anche peggio.
Volevo scrivere un lungo post sull'eqvità e mostrare come la mia NS dell'ottimizzatore Reshetova perde, ma non l'ha fatto, quindi scusatemi. Le linee indicano l'area di ottimizzazione, il lavoro dal primo gennaio ad oggi.
Ho notato da tempo che è sufficiente determinare il saldo azionario del TS e si può entrare, preferibilmente con un drawdown. In altre parole, diciamo che 10 TS stanno lavorando, ma dobbiamo scegliere quello che ha iniziato a riempirsi. Come regola lo faccio usando le linee di supporto e resistenza, sì sì hai ragione sulla curva di equilibrio.
Ma il fatto è questo. Hmm, non so nemmeno come dirlo. Il fatto è che tendiamo a ottimizzare la crescita del bilancio.
Cosa succede se impostiamo l'ottimizzatore in modo che cerchi l'inizio della crescita dell'equilibrio in questo modo.
Dopo tutto, un buon risultato dell'ottimizzazione è esattamente il tipo dopo il quale è iniziata la crescita del capitale.
Quindi ecco qui!!! fratelli carabattisti aiutatemi sarò felice insieme. Il fatto è che sequenta ha due parametri natroek, il primo varia da 4 a 10, il secondo circa lo stesso. Come risultato abbiamo circa 36 combinazioni o opzioni, e tenendo conto che il secondo parametro non può essere inferiore al primo è ancora meno. Così !!!! Chi potrebbe fare in modo che l'ottimizzatore (preferibilmente, MT4) trovi tali parametri che restituiscano il capitale come segue?
Cioè, l'inizio del set. Ci possono essere diverse opzioni in una sezione di ottimizzazione e dovremmo tenere d'occhio quella che è la migliore. Va più o meno così!!!!! Cosa ne pensate?
parametri, a cui il patrimonio netto assomiglierà
Questo è così contro ogni regola e logica che potrebbe anche funzionare.
Dobbiamo aggiungere un altro parametro all'Expert Advisor: la data di rottura.
Se l'Expert Advisor è ottimizzato da gennaio fino alla fine di marzo, allora la Breaking Date può essere impostata all'inizio di marzo. Poi, durante i test, quando si prende una decisione di trading, si dovrebbe commerciare nella direzione opposta, se la data del breakpoint non è stata ancora raggiunta. Di conseguenza, il grafico azionario salirà stabilmente seguendo l'ottimizzazione, ma sappiamo che la prima parte si fonderebbe effettivamente.
Si potrebbe anche fare un secondo parametro opzionale di tipo int, che sposterebbe la data della frattura. Non si sa in anticipo in quale data tutto dovrebbe iniziare a salire. E possiamo ottimizzarlo usando la genetica insieme ad altri parametri EA.
Il punto è che non stiamo parlando di NS, ma di Sequent, quindi guardate la sua equità con diversi valori di input nello stesso periodo di lavoro. Non l'ho ottimizzato, l'ho solo esaminato a mano.
5-5
6-6
7-7
Questo caso è ancora più interessante con il 4-8, stesso periodo. E funziona con uno stop-loss di 300 pips.
Questo è dal 1° gennaio ad oggi. Confesso che ho scelto l'ultima schermata con l'ottimizzatore, beh, ci sono solo 49 passaggi nell'ottimizzatore. Quindi, in effetti, devo imparare a scegliere correttamente i parametri necessari non dall'insieme senza dimensione, ma dall'insieme finito con una quantità così piccola di varianti. So..........