L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 782
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
Non puoi avere una quantità enorme di strumenti diversi, sarai bloccato con ogni sorta di sciocchezze come acf e un sacco di altre cose. In R si sa solo che non funziona, mentre in MQL no, perché mancano gli strumenti.
In MQL è necessario eseguirlo sulla storia, in R sarà difficile da fare. Anche in questo caso, gli scambi possono essere visti visivamente. E la combinazione di R e MQL sarà probabilmente molto lenta nell'ottimizzatore?
In MQL è necessario eseguirlo sulla storia, in R sarebbe difficile da fare. Di nuovo, puoi vedere visivamente gli scambi. E la combinazione di R e MQL sarà probabilmente molto lenta nell'ottimizzatore?
La strada per la corsa è lunga. In primo luogo, dobbiamo selezionare l'opzione, e ce ne sono molte, e la cosa più importante qui è la velocità di attuazione dell'idea. Precisione, avere uno strumento a portata di mano...
C'è un'altra sfumatura: in R potete testare il modello in un modo che è impossibile in µl. Questi test daranno una giustificazione teorica per il futuro comportamento del TC. µl alla fine.
PS.
La grafica in R è molto più ricca, potete usarla al posto di µl, ma non ne vale la pena, non a quel livello. Ma vedere rapidamente come appare qualsiasi vettore o un insieme di vettori sovrapposti è uno starnuto e molto utile.
A ciascuno il suo e non c'è bisogno di confonderli.
C'è molta strada da fare prima della corsa. Per cominciare, devi scegliere un'opzione, e ce ne sono moltissime, e la cosa più importante qui è la velocità con cui puoi implementare l'idea. Attenzione, avere uno strumento a portata di mano...
C'è un'altra sfumatura: in R è possibile testare il modello in un modo che è impossibile in µl. Questi test daranno una giustificazione teorica per il futuro comportamento del TC. µl alla fine.
PS.
La grafica in R è molto più ricca, potete usarla al posto di µl, ma non ne vale la pena, non a quel livello. Ma vedere rapidamente come appare qualsiasi vettore o un insieme di vettori sovrapposti è uno starnuto e molto utile.
A ciascuno il suo e non c'è bisogno di confonderli.
Considerando quanto sopra. Mi sono chiesto per molto tempo se è possibile vedere in R, su tutta la storia, come si è avverata la previsione della stessa ARIMA, per cercare i periodi migliori per essa,
cioè selezionare le migliori impostazioni come in MQL? O almeno per scaricare questi dati in un file.
Non sto chiedendo a nessuno di scrivere qualcosa per me, ma mi sembra di essere un eccellente algoritmologo. Ricordo che uno dei miei tutor diceva che nelle aziende che creano software gli algoritmi sono valutati di più, perché inventano, mentre i programmatori implementano soltanto. Di regola, se una persona è impegnata, combina queste due qualità. Per una questione di principio, non posso e non voglio. Ma io sono un buon algoritmologo in termini di può buttare fuori idee su un progetto, il 99% dei quali sarà scartato dopo. Ma avete bisogno di una sola idea. :-)
Ora la cosa principale è decidere l'utilità. Dovrebbe essere semplice, ma il più flessibile possibile. Un gran numero di caratteristiche e funzioni.
Non ci crederete, per tutta la mia vita ho lavorato esclusivamente con la classificazione, e mi sono annoiato all'improvviso. Ho dovuto rifare tutto 3 volte durante la notte, perché l'errore nel calcolo della deviazione (htcgtrnelibrarius) ha comportato sempre di più, ma posso già vedere che la mia notte insonne non è stata vana. E ora sta diventando un po' noioso, e sarebbe interessante provare qualcosa di nuovo.
Regressione. Ci sono, ovviamente, delle differenze sia nell'approccio che nelle possibilità delle informazioni ottenute, MA i principi di un metodo possono essere interpretati nell'altro. Non fare errori grossolani e nascosti.
Perciò aspetto che siate determinati, perché vedo solo sempre più nuovi pacchetti, alcuni migliori e altri peggiori. Di nuovo, abbiamo bisogno di quello più flessibile.
Doc, Sanych, Trickster, anche, chiamiamo. Una specie di squadra di combattimento. Io muovo il metodo, voi lo implementate. Ma abbiamo bisogno di Assassini. Qui chino il capo di fronte a queste persone. L'urgenza delle decisioni è talvolta sorprendente. L'ho incontrato per la prima volta nel codice di Reshetov, quando ero ancora all'inizio della comprensione dei modelli e della loro disposizione. C'era un frammento di codice, che non riuscivo a capire a prima vista, e quando l'ho fatto scorrere nella mia testa passo dopo passo mi sono stupito di come l'ha fatto. Avrei potuto scriverlo tre volte più grande e sarebbe stato un po' glitch, ma era così semplice e preciso. C'era un tale trader klot ai tempi. Una volta ha detto che poteva "programmare l'inferno" ed era davvero bravo. Un programmatore davvero bravo. Ma è stato molto tempo fa.
Comunque, fatemi sapere se siete pronti a lavorare come una squadra e cominciamo. Sarà interessante. Classifik risolve il problema della regressione. :-) CLASSIFIQUE HA HA. E' esilarante. Come mi sono chiamato .... Questo è stato vicino a strapparmi lo stomaco!!!!!
Detto questo. Mi sono chiesto per molto tempo se è possibile vedere in R, su tutta la storia, come si è avverata una previsione della stessa ARIMA, per passare attraverso i periodi migliori per essa,
cioè per selezionare le migliori impostazioni come in MQL? O almeno reimpostare quei dati in un file.
In MQL è molto scomodo testare i modelli di regressione usando i mezzi standard, e ARIMA è solo un modello di regressione.
I modelli di classificazione danno una risposta in diverse classi - per esempio
"-1" e "1", o
"0" и "1",
"comprare" e "vendere",
"lungo" e "corto",
ecc.
Tutto questo può essere facilmente aggiunto alla logica di trading, guardare il grafico dei profitti e valutarlo con un rapporto di Sharpe per esempio.
I modelli di regressione non danno la direzione degli scambi, ma la previsione del prezzo stesso. E più la previsione è vicina al prezzo reale, meglio è. In MQL EA è ovviamente possibile fare trading secondo il principio "se la previsione è superiore al prezzo corrente, allora compro. Se la previsione è più bassa, significa che vendo. Ma mancherà completamente una metrica ancora più importante: quanto è vicina la previsione al prezzo attuale? Ci possono essere due modelli che danno la stessa direzione di trading, ma il secondo darà risposte più vicine al prezzo reale. In R, potete vederlo immediatamente attraverso la stima di R2 e prendere il modello corretto. E nel tester mql saranno identici per voi, questo è male.
> È possibile vedere in R, su tutta la storia, come si è avverata la previsione della stessa ARIMA, per cercare i periodi migliori per essa?
Sì, per esempio, salvando la storia delle barre da mt5 in un file csv, importandolo in R, e lì facendo scorrere la finestra di allenamento su un certo periodo e testandolo su quello successivo, e così via spostando ciclicamente la finestra di allenamento.
Sposto il metodo con cui lo implementate.
Grazie per l'offerta, ma passo. Ho anche una lista di idee per i decenni a venire.
È molto scomodo testare i modelli di regressione in MQL con mezzi standard, mentre ARIMA è un modello di regressione.
I modelli di classificazione danno una risposta in diverse classi - per esempio
"-1" e "1", o
"0" и "1",
"comprare" e "vendere",
"lungo" e "corto",
ecc.
Tutto questo può essere facilmente aggiunto alla logica di trading, guardare il grafico dei profitti e valutarlo con un rapporto di Sharpe per esempio.
I modelli di regressione non danno la direzione dello scambio, ma una previsione del prezzo stesso. E più la previsione è vicina al prezzo reale, meglio è. In MQL EA è ovviamente possibile fare trading secondo il principio "se la previsione è superiore al prezzo corrente, allora compro. Se la previsione è più bassa, significa che vendo. Ma mancherà completamente una metrica ancora più importante: quanto è vicina la previsione al prezzo attuale? Ci possono essere due modelli che danno la stessa direzione di trading, ma il secondo darà risposte più vicine al prezzo reale. In R, potete vederlo immediatamente attraverso la stima di R2 e prendere il modello corretto. E nel tester mql saranno identici per voi, questo è male.
> È possibile vedere in R, su tutta la storia, come si è avverata la previsione della stessa ARIMA, per cercare i periodi migliori per essa?
Sì, per esempio, salvando la cronologia delle barre da mt5 in un file csv, importarla in R, e poi usare una finestra scorrevole per allenarsi su una sezione e testarla su quella successiva, e spostare ciclicamente la finestra di allenamento.
Va bene Doc. La regressione dà non solo la direzione del movimento, ma anche il grado di quel movimento, al contrario della classificazione, che dà solo la direzione. Non è un po' sfacciato da parte della regressione conoscere il futuro che non è certo???? La classificazione non permette che.....
Allora, cosa ne dite del mio suggerimento di cui sopra?
Pubblicamente, in questo thread. Passo dopo passo. Sarò l'impresario e farò anche il balletto su tuo consiglio. Così per dire, aiuterò il mio amico e me stesso :-)
Grazie per l'offerta, ma la rifiuto. Anch'io ho una lista di idee per i decenni a venire.
Non si ottiene l'espediente dell'esperienza di un ingegnere di classificazione nella direzione della regressione......
Da me idee sul livello di algoritmi che applicherete ai vostri modelli. I vostri TC e le indicazioni. Ma con una condizione!!!!! Pubblicazione dei risultati in ogni fase.....
Tutti sono benvenuti, ma solo i programmatori esperti senza domande stupide che cosa è la diffusione!!!! :-) Op.... di nuovo divertente :-)
Regressione. Ci sono ovviamente differenze sia nell'approccio che nella capacità delle informazioni ottenute, MA i principi di un metodo possono essere interpretati nell'altro. Non fare errori grossolani e nascosti.
Perciò aspetto che siate determinati, perché vedo solo sempre più nuovi pacchetti, alcuni migliori e altri peggiori. Di nuovo, dobbiamo essere il più flessibile possibile.
Se non mi sbaglio, la differenza principale è che nessuno è mai tornato da quelli che sono andati ai "pacchetti".
non hai niente finché non hai un'idea solida - tutto quello che hai fatto in tutti questi anni - niente.
perché tu sei andato in giro con le tue presunte buone caratteristiche ma è solo il software che è buono, non le tue caratteristiche...
i modelli esistono nel mondo reale, non nel mondo dei pacchetti, quindi cercateli, e se li trovate, potete anche codificarli voi stessi
meglio ancora, lascia perdere