L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 856
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Per me? Ho già risolto il problema. Ora sto pensando a qualcos'altro da fare. Python o R. Per ora non ho nuove idee.
Dovete studiarli entrambi, ma ricordate che solo R ha un gateway affidabile e fidato per MQL.
Vai ad un nuovo livello - keras/tensorflow/. Ci sono così tante idee che dovresti avere abbastanza conoscenze e tempo per padroneggiarle.
Buona fortuna,
Controlla, l'ho tolto dall'area di contatto. Informazioni molto utili come parte della comprensione del mercato!!!
Punto di biforcazione
C'è un concetto speciale in termodinamica che può essere adattato a quasi tutti i sistemi dinamici complessi. Di tanto in tanto qualsiasi sistema di questo tipo, sia esso lo stato, l'economia o la psiche umana, entra in uno stato critico di incertezza.
A questo punto l'ordine del sistema è minacciato e il suo ulteriore sviluppo può seguire due possibili scenari: o collassare in uno stato caotico o raggiungere un livello qualitativamente nuovo di ordine. Per esempio, un punto di biforcazione per uno stato può essere chiamato un arresto completo di instabilità politica, per un'economia - una crisi economica, e per una persona - un evento traumatico.
Tre tipi di sistemi sono considerati nella teoria della gestione:
I sistemi non deterministici sono sistemi che in alcuni momenti possono comportarsi come deterministici (la gente marcia alla marcia "Addio alla Slavyanka") o casuali, per esempio un flusso di persone nella metropolitana: tutto è casuale ma ben descritto dalla teoria del servizio di massa. Ma se qualche perturbazione viene introdotta in questa folla (Bomba!), allora l'ulteriore comportamento di tutte queste persone non ha nulla a che fare con quello precedente.
Una delle caratteristiche dei sistemi indeterminati è il coinvolgimento umano in essi.
Lo sapevano molto bene nella scienza sovietica e alla fine degli anni '60 nella mia università al dipartimento di Automatica e Telemeccanica c'erano due specialità notevolmente diverse: Sistemi Automatizzati (8 gruppi) e Sistemi Automatizzati (6 gruppi). I laureati sono stati distribuiti in diverse organizzazioni.
Imparate entrambi, ma ricordate che solo P ha una porta d'accesso affidabile e provata per il MQL.
Vai al livello successivo - keras/tensorflow/. Ci sono così tante idee, solo abbastanza conoscenze e tempo per padroneggiarle.
Buona fortuna
Un gateway MQL affidabile non è un problema per niente. C'è un problema qui, ma è comune a tutti i gateway MQL.
Fondamentalmente ho già una buona padronanza sia di R che di Python. Se mi sto familiarizzando con i pacchetti-modulo, la situazione è peggiore.
I moduli-pacchetti in sé non sono idee, ma solo l'apparato per implementare le idee. E per le idee è sufficiente la conoscenza dei principi.
È brutto quando non ci sono idee, nessuna idea. Ma succede spesso quando si finisce un lavoro ma non se ne è ancora iniziato uno nuovo.
Si veda il pacchettovarbvs . Il pacchetto implementa algoritmi veloci per l'adattamento di modelli bayesiani di selezione delle variabili e il calcolo dei coefficienti di Bayes, in cui l'esito (o variabile di risposta) è modellato usando la regressione lineare o logistica. Gli algoritmi sono basati sulle approssimazioni variazionali descritte in "Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" ("Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" P. Carbonetto e M. Stephens, Analisi Bayesiana 7, 2012, pagine 73-108). Il software è stato applicato a grandi serie di dati con oltre un milione di variabili e migliaia di campioni.
Seleziona bene i predittori e costruisce buoni modelli.
Buona fortuna
Grazie! Ce l'ho già nel mio salvadanaio. Come la velocità - solo 2 secondi (in confronto saget-rfe impiega 16 minuti per loro).
Hare COPY!!!! Tempo per l'azione.....
Si consiglia inoltre di prestare attenzione alla funzione di perdita per i problemi di regressione
Un nuovo libro sull'apprendimento profondo è uscito in russo:
Goodfellow Y., Bengio I., Courville A.C'è un altro libro con lo stesso titolo in russo sull'ozono - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
C'è un altro libro con lo stesso nome in russo sull'ozono - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Grazie. L'ho acquistato prima. È un manuale.
Consiglio a tutti di lavorarci sopra.
Buona fortuna
il modello varia caoticamente e le deviazioni nei modelli aumentano esponenzialmente con il tempo
qualsiasi approssimatore (tranne, in parte, RNN o LSTM) non può risolvere tali problemi
Tutti gli articoli sulle statistiche, con i tentativi di applicarle al mercato nella loro forma attuale - possono essere buttati via e non prestarvi attenzione
gli sforzi principali dovrebbero concentrarsi sui metodi di lavoro in un ambiente non stazionario, uno dei quali è suggerito da Alexander (supponendo di non avere caratteristiche stazionarie che influenzano il quoziente, che non possono essere estratte dal quoziente stesso, a-priori)Bravo. Capire l'essenza del problema ti porta ad un nuovo livello.
Ecco un'idea - forse la soluzione sta in cose abbastanza semplici come l'analisi fondamentale e la posizione attuale del prezzo in relazione al min e max storico? Prima di tutto, il prezzo della valuta di base è influenzato da fattori di notizie, è difficile metterli in un codice, non so se ci sono tali consulenti sulle notizie? Se è così, è molto probabile che eseguano l'analisi del fondo con i rapporti regolari delle banche centrali dei paesi, la cui valuta è la BASE nella coppia - infatti, c'è una piccola lista di indicatori, per valutare la BASE della valuta di base: qui si ottiene 1 parametro - l'indebolimento o il rafforzamento motivato della valuta di base, secondo l'analisi del fondo. Allo stesso modo, studiamo l'analisi del fondo della valuta CONTROLLATA. I cambiamenti finali, ad esempio il rapporto dei cambiamenti del BASE di ogni valuta nella coppia secondo l'analisi del Fondo, dovrebbero indicare a favore di questo o quel BASE della valuta nella coppia, e così si forma un segnale. Le grandi istituzioni finanziarie ridistribuiscono i rischi valutari in base a questa analisi, comprando o vendendo le valute del paese la cui economia si sta indebolendo secondo l'analisi del Fondo. Ha senso. Tutto questo vale per una strategia a lungo termine.
Il secondo indicatore è la posizione del prezzo della coppia di valute nel qui e ora. Se effettuiamo la gradazione per linee orizzontali, possiamo impostare un certo peso a ciascuna di queste linee per l'acquisto e la vendita, e qui vedo uno strumento più adatto per il trading a medio termine condizionato.
E il terzo parametro è naturalmente l'indicatore. Questo è un segnale veloce. Ma non dà nessuna previsione come lei ha riassunto correttamente le 854 pagine precedenti di questo interessante tema.
Il compito - come mettere in relazione un segnale a lungo termine - BASE, medio termine - peso di una linea orizzontale vicino alla quale il prezzo è qui e ora (sia linee di Fibonacci per esempio) e il terzo parametro - il segnale dall'indicatore.
Questi sono i criteri che, secondo me, sono i più importanti e possono davvero insegnare qualcosa al sistema di trading NS. L'unica difficoltà è che avete bisogno di una squadra per questo - quindi fatevi degli amici tra i finanzieri-fondamentalisti o macroeconomisti, che vi aiuteranno a scegliere il giusto algoritmo per l'elaborazione del flusso di dati dei loro rapporti e ad interpretarli in modo appropriato, con riferimento al vostro sistema di trading NS, tra l'altro per l'analisi del comportamento dei prezzi delle azioni avrete anche bisogno di un economista o finanziere - questi sono specialisti in materie economiche. Soggetti dell'economia: lo Stato, le persone giuridiche e gli individui.
Insegnare con la storia delle citazioni - bene, in questo modo si è passati con successo, l'esperienza è acquisita. Ora capiamo che dovremmo cercare di suggerire al sistema l'algoritmo di raccolta dei dati per ottenere almeno tre parametri di base, nell'analisi dei quali possiamo guardare al domani (fare una supposizione, impostare i pesi dello sviluppo degli eventi (previsione) per le transazioni di diversi time frame) e utilizzando questi parametri il vostro sistema NS prenderà una decisione motivata di entrare in acquisto o vendita, compresa la natura dell'affare - veloce, medio, lungo - e la natura è impostata da qualche semplice livello di take profit, volume o moltiplicatore.
È così... È complicato, ma tu non stai cercando vie facili)))
Sembra che l'API del calendario sia stata annunciata, ma non è ancora in MT5
quindi sarebbe interessante spingere uno sfondo di notizie... non so se i risultati sarebbero soddisfacenti, ma per curiosità
+ bisogno di googlare intensamente per nuove ricerche sul lavoro con la non stazionarietà. In RL questa ricerca si sta facendo intensamente al momento, cioè l'argomento è ancora in evoluzione, quindi per ora me ne sto seduto. L'esempio più semplice è il feedbacks manifold effettivo, analiticamente non può essere calcolato o immaginato, quindi solo attraverso esperimenti multipli :)