L'uso dell'intelligenza artificiale in MTS

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Discutendo l'uso dell'intelligenza artificiale nelle strategie di trading in generale e il mio Expert Advisor in particolare il cui codice può essere scaricatoQUI. I risultati del backtest sono nello screenshot qui sotto.



Ci vuole molto tempo per ottimizzare l'Expert Advisor e solo con l'uso di algoritmi genetici. I parametri di input per selezionare i coefficienti di ponderazione: x1, x2, x3 e x4 sono limitati a valori da 0 a 200. Il parametro sl è uno stop loss in pip. Il capitale e la gestione del rischio non sono utilizzati.
 

Equivale a smussare l'AC usando un filtro cifrato con alcune caratteristiche. I coefficienti di lisciatura non sono bilanciati, il che equivale a un mattone sul pulsante di acquisto. Il mattone (+ es. stocastico) funziona molto bene da solo, se solo si sa quando comprarlo e quando venderlo. Inoltre, tenendo conto che l'AC può scendere 2 volte in 21 battute e la presenza di 4 parametri ottimizzabili......))))

Ma per me fa luce su come funzionano le reti neurali e perché non sono così efficienti come si vorrebbe.

Avevo un hobby all'inizio del periodo creativo - scrivere EAs per lavorare su m1 basati sui risultati dell'ultima settimana (7200 barre, contro 66000) - fino a 300 percentuali a settimana sono stati mostrati nel tester.....

Mi chiedo quante armoniche il prezzo deve essere decomposto in una serie di Fourier per ottenere un graal dopo l'ottimizzazione?

 
Integer:

Equivale a smussare l'AC usando un filtro cifrato con alcune caratteristiche. I coefficienti di lisciatura non sono bilanciati, il che equivale a un mattone sul pulsante di acquisto. Il mattone (+ es. stocastico) funziona molto bene da solo, se solo si sa quando comprarlo e quando venderlo. Inoltre, tenendo conto che l'AC può scendere 2 volte durante 21 bar e la presenza di 4 parametri ottimizzabili......))))

Ma per me fa luce su come funzionano le reti neurali e perché non sono così efficienti come vorremmo.

Avevo un hobby all'inizio del periodo creativo - scrivere EAs per lavorare su m1 basati sui risultati dell'ultima settimana (7200 barre, contro 66000) - fino a 300 percentuali a settimana sono stati mostrati nel tester.....

Mi chiedo quante armoniche il prezzo deve essere decomposto in una serie di Fourier per ottenere un graal dopo l'ottimizzazione?

Le reti neurali sono efficaci solo quando gli oggetti identificati sono linearmente separabili, cioè quando una classe di oggetti può essere separata da un'altra nello spazio delle caratteristiche da un piano descritto da un'equazione lineare.

Per quanto riguarda l'oscillatore AC, l'Expert Advisor non guarda solo il suo ultimo valore (le decisioni basate sugli ultimi valori sono più spesso usate nell'analisi tecnica), ma studia la storia, cioè quali sono stati altri 3 valori dell'indicatore in passato. È interessato al comportamento dell'oscillatore per il processo decisionale. Questo stesso comportamento arriva all'ingresso della rete neurale. E sull'output otteniamo Buy o Sell.

Un'altra nuova caratteristica non è l'addestramento standard delle reti neurali, ma la selezione dei pesi su dati storici utilizzando l'algoritmo genetico. Ho provato entrambe le varianti. La genetica dà un risultato leggermente peggiore e più lento nel tempo. Ma non c'è un algoritmo neuronico incorporato e l'apprendimento in MT4. Ma c'è un'ottimizzazione basata sulla genetica. E alcuni ricercatori in questo settore si sono resi conto che l'apprendimento dinamico non è molto adeguato se la situazione cambia drasticamente. Se i tori prevalgono nel mercato, il sistema si riqualificherà sulla tendenza toro e dimenticherà la tendenza ribassista. E viceversa. Samuel A. L. 1959, "Some studies in machine learning using the game of checkers" (IBM J. Research and Devepopmend 3: 210 - 229), ha incontrato e descritto per primo questa mostruosità. Ha osservato che se il suo programma aveva un avversario professionista, passava gradualmente a un gioco di livello professionale. Ma se l'avversario era un principiante, allora il programma "dimenticava" il livello precedente e iniziava a passare al gioco primitivo. Quindi probabilmente non ha senso insegnare dinamicamente al neurone i propri errori e le proprie perdite. È più facile passarlo attraverso la storia, per sviluppare una strategia di trading adeguata al mercato.

Per quanto riguarda i Graal, non è necessario essere molto intelligenti. Hai solo bisogno di soddisfare una serie di condizioni:

1. Il sistema deve aprire posizioni senza alcuno stoploss, o con stoploss ad una distanza molto grande, in modo che la probabilità del loro funzionamento sia vicina allo 0.
2. Un potente filtro basato su diversi indicatori con condizioni di attivazione separate da un AND logico (&&). E per tirare un sacco di parametri di ingresso di questi indicatori molto nelle impostazioni esterne MTS, in modo che solo poche posizioni sono state aperte durante diversi anni di dati storici sui test.
3. A tutto questo aggiungete il capitale e la gestione del rischio con una frazione aumentata
 
prendere il valore di 4 punti, moltiplicare ogni valore per un fattore, sommarlo - cosa non è lo smoothing di un filtro?
 
Non capisco come si possa discutere seriamente una strategia che produce 44 affari in 2 anni... Ci sono troppo poche statistiche!
 
Mathemat:
Non capisco come si possa discutere seriamente una strategia che produce 44 affari in 2 anni... Troppe poche statistiche!
Ci sono davvero solo 44 scambi, e molte altre chiamate alla funzione Perceptron. Qui si applicano i risparmi di spesa e di tempo. Cioè diciamo che abbiamo una posizione aperta. MTS legge la rete neurale. Se la rete segnala che il movimento della quotazione deve essere invertito così come la posizione aperta, MTS invertirà la posizione. Se il perceptron ci informa che le quotazioni continueranno a muoversi nella stessa direzione rispetto all'ordine, MTS stringe solo lo Stop Loss - trailing stop (lo stesso che chiudere una posizione avendo fissato il profitto e aprirne una nuova ma con una perdita tirata giù. E se apriamo una nuova posizione, dopo aver chiuso la precedente, perdiamo su spread e commissioni). Perché il sistema di trading non fornisce takeprofits, quindi deve funzionare sulle tendenze e cercare di rilevare i momenti di inversione. Poiché le inversioni su uno strumento di tendenza solo 1 pc. per tendenza (se la tendenza stessa non è laterale, naturalmente), otteniamo una quantità così piccola di operazioni. Più precisamente, ci sono un po' più accordi che inversioni, perché il sistema a volte è sbagliato.
 
Integer:
prendiamo il valore di 4 punti, moltiplichiamo ogni valore per un coefficiente, sommiamo - cosa non è lo smoothing di un filtro?
Se prendiamo i valori di un certo numero di punti e moltiplichiamo ciascuno di essi per la sua costante corrispondente e otteniamo il risultato, questa azione si chiama equazione lineare in matematica:

a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn = d

E lo smoothing richiede una ricorsione, cioè qualche valore noto viene usato per calcolare il valore smoothed:

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn


 
Reshetov писал (а):
Integer ha scritto:
prendiamo il valore di 4 punti, moltiplichiamo ogni valore per un coefficiente, sommiamo - cosa non è lo smoothing di un filtro?
Se prendiamo i valori di un certo numero di punti e moltiplichiamo ciascuno di essi per la sua costante corrispondente e otteniamo il risultato, questa azione si chiama equazione lineare in matematica:

a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn = d

E lo smoothing richiede una ricorsione, cioè qualche valore noto viene usato per calcolare il valore smoothed:

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn





Avete sentito parlare delle medie mobili ponderate lineari?
 

Qualunque cosa sia, ha diritto alla vita. L'idea può non essere nuova, ma è molto interessante, e intelligentemente implementata, e... è in grado di realizzare un profitto. Ho condotto diversi test in avanti dopo "l'apprendimento", i risultati sono incoraggianti. Molte grazie all'autore.

 
Figar0:

Qualunque cosa sia, ha diritto alla vita. L'idea potrebbe non essere nuova, ma è molto interessante, e intelligentemente implementata, e... è in grado di realizzare un profitto. Ho condotto diversi test in avanti dopo "l'apprendimento", i risultati sono incoraggianti. Molte grazie all'autore.

L'ho postato per trovare almeno un commerciante che cercasse di verificarlo nella pratica invece di molestare l'autore. Tanto più che il codice è affidabile e funzionante, e non qualche graal sviluppato frettolosamente, che accidentalmente mostra enormi profitti nei test. Il risultato sul conto reale è quasi, ma non sempre inferiore all'estremo del test, ma è stabile.

E discutere con i gundos sul fatto che i neuroni siano efficaci o meno, beh, è solo una perdita di tempo. Io la espongo secondo il principio: se la vuoi, puoi averla, ma se non la vuoi vedere. Ma con la speranza che si trovi qualcuno che conosca queste cose e possa migliorare il codice o suggerire un'idea più interessante per risolvere il problema.
 
Integer:
Reshetov:
Intero:
prendiamo il valore di 4 punti, moltiplichiamo ogni valore per un coefficiente, sommiamo - cosa non è lo smoothing di un filtro?
Se prendiamo i valori di un certo numero di punti e moltiplichiamo ciascuno di essi per la sua costante corrispondente e otteniamo il risultato, questa azione si chiama equazione lineare in matematica:

a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn = d

E lo smoothing richiede una ricorsione, cioè qualche valore noto viene usato per calcolare il valore smoothed:

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ... + an * wn





Avete sentito parlare delle medie mobili ponderate lineari?
Prenditi una pausa. Peccato che il forum non preveda gli ignoramenti per gli interlocutori molto fastidiosi.
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