L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3250
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Ho dovuto pensare molto per capire come spiegarlo con le mie dita.
La risposta è naturalmente semplice come un uovo.
C'è stato un thread molto bello in cui ho pubblicato un post:
Ilfallimento alla fine del trading è dovuto al fatto che il test termina su posizioni non chiuse - MQL4 e MetaTrader 4 - MQL5
10 anni fa ho già fatto tali programmi, e non si dispone di tali profitti qui, nemmeno nei test
E nella vita reale questo EA è stato calpestato intorno a zero e nessuna crescita, assolutamente.
Quindi la conclusione è ovvia
il trading reale non sarà mai come il Graal di un tester.
che, tra le altre cose, è guidato dal MOSHKA
Ma per fare soldi in modo costante, e sempre di più, è necessario non fare previsioni, per niente.
è necessario comprendere e capire l'algoritmo, ovvero come funziona qualsiasi mercato con un prezzo fluttuante.
l'algoritmo è lo stesso, al 100%
e solo dopo avrete un'indicazione come questa, che enfatizzerà la possibilità di fare soldi.
Questo è lo scopo, dopo di che non ne avrete più bisogno.
;)
mentire?
No,
Sto allegando anche le cifre della vita reale.
e l'equilibrio con un meno, sicuramente non una demo ;))))))Inizialmente ero interessato a come cercare modelli in array multidimensionali senza MO.
È corretto dire che questo è il compito principale di MO?
Ho dovuto pensare molto per capire come spiegarlo sulle mie dita.
...grazie, la nostra opinione è molto preziosa per voi!
Sto ancora contando tutte le coppie possibili in una volta sola. Ci sono ancora molti input che voglio provare. Non c'è problema. È solo che in STUMPY è possibile calcolare approssimativamente e poi perfezionare. Si ottiene un'accelerazione notevole, oltre al parallelismo e alla GPU. Probabilmente passerò completamente a quel pacchetto.
L'importante è non dimenticare di segnalare i punti in cui i pesci non sono sicuramente presenti.
È corretto dire che questo è il compito principale del Ministero della Difesa?
Beh, essenzialmente sì
Il 3980 ha implementato i metodi Conjugate per i tipi complex, vector<complex> e matrix<complex>. Eseguono la coniugazione per i numeri complessi.
È stata inoltre aggiunta l'elaborazione dell'output del modello ONNX di tipo Sequenza di mappe. La funzionalità di ONNX Runtime è stata notevolmente migliorata.
E ora fornisce suggerimenti, super
Si scopre che si tratta di un array di strutture
Quindi ora non ci sono errori per out2. Lo ricontrollerò più tardi.
Penso che la correlazione sarà influenzata dai numeri più grandi in termini di valore abs. Ad esempio, una variazione dei volumi di 10000 e 10100, e sullo sfondo una variazione dei prezzi di 0,00040 e 0,00400, sarà microscopicamente piccola e avrà un effetto minimo sulla correlazione dell'intero insieme. Per testare questa ipotesi, farei una normalizzazione.
Ho un periodo di crescita regolare, quindi forse non ha alcun effetto.
Farò un tentativo.
)) L'ho visto anch'io
Inizialmente ero interessato a come cercare modelli in array multidimensionali senza MO. Finora non ho pensato a nulla di meglio che stipare tutte le misure in una sola e calcolare attraverso la correlazione (piuttosto veloce). Credo che a volte i valori debbano essere normalizzati in modo che non siano troppo diversi.
Seguendo le mie orme di 3-5 anni fa.....
Tutto quello che state facendo e pensando l'ho già postato qui, con grafici, pensieri... divertente....
Ho trovatodue soluzioni per la ricerca di modelli in dati multivariati, una senza MO e una con MO.
1) (SENZA MO)
Ridurre la dimensionalità dei dati a più dimensioni utilizzando un qualsiasi algoritmo di riduzione della dimensionalità PCA, t-sne, umap ecc.
Quindi si hanno 300 caratteristiche e si ottengono 2-5...10..., poi si confrontano i modelli per prossimità o clustering....
È una pratica riconosciuta per lavorare con i dati.
2) (CON MO)
(Approccio del mio autore) Abbiamo dati multivariati con, ad esempio, 200 caratteristiche.
1) Scegliamo il modello che vogliamo.
2) Addestriamo un modello di classificazione binario (questo pattern/ NON questo pattern), cioè sulla traccia abbiamo un'osservazione etichettata come "pattern" e molte osservazioni etichettate come "NON pattern".
3) Addestriamo il modello a distinguere tra pattern e NOT pattern.
4) Nel test facciamo un'inferenza probabilistica dal MO per la classe "pattern" e osserviamo i picchi di probabilità.
In questo modo possiamo aggirare elegantemente il problema delle caratteristiche multidimensionali e cercare i sotto-modelli di cui abbiamo bisogno.
È corretto dire che questo è il compito principale del Ministero della Difesa?
Non è corretto
E quindi, solo una controreplica.
La correlazione NON ha bisogno di essere normalizzata, non è una distanza euclidea, la normalizzazione è già incorporata nella correlazione.