トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 3227

 
fxsaber #:

最適化グラフを見れば、検索プロセスがどれだけ大変なものかがわかるようだ。それではどうぞ。

オリジナルシリーズのパターン探索のグラフ。

正直なところ、目立った違いは見られない。このグラフは何も面白いことを教えてくれないようだ。

 
fxsaber #:

残念ながら、これらはすべて実現と検証が必要な仮説である。

マキシム・ドミトリエフスキーは 彼の選択肢を試している。

もちろん、すべてのアプローチにはテストが必要です。

サンプルから時系列を生成する別のPythonメソッドを紹介 しよう。

このトピックは興味深いのだが、まだ十分な時間を割くことができない。

 
Aleksey Vyazmikin #:

トピックは興味深いが、今のところ十分な時間を割く機会がない。

Kaggleならやってくれるだろうか......。

 
私たちは、ニューラルネットワークの普及を目的とした別の選手権を立ち上げる予定です:
1) ダウンロード可能なmodel.onnx付きMQL5ロボットテンプレートを提供する。
2) 5ヶ月間、参加者はmodel.onnx形式でモジュールをアップロードする。
3) 毎日、4つの主要為替レートの2023.01.01から現在までの履歴を自動的に実行する。
4) 毎日の参加者ランキングが発表される。
5) 5ヶ月間の参加者蓄積の予備期間終了後、1ヶ月以内に実際の取引期間を開始する。
6) 1ヶ月間の成績により優勝者を決定する。
7) 弊社からの賞金30,000ドルは、15,000ドル、10,000ドル、5,000ドルの3名に分配されます。
8) チャンピオンシップ終了後、開発者の知的財産を保護するため、すべてのモデルファイルが消去されることを保証します。

チャンピオンシップの目的は、トレーディングにおける機械学習の開発を刺激することのみである。プログラムは、単一の変更不可能なMQL5テンプレート+ model.onnxとしてのみ提供されます。
 
素晴らしい!
 
Renat Fatkhullin #:
6) 当選者は1ヶ月以内の結果に基づいて決定される。

ランダム性が賞品に負けている?クローズドなLONGサンプルがある場合、なぜKaggleの方法を使わないのですか?そうすれば、OnTesterはすぐに勝者を表示します。

 
Renat Fatkhullin #:
3) 4つの主要為替レートにおいて、2023.01.01から現在までの履歴が毎日自動的に実行される。

私たちはアルゴ取引からは程遠いので、MQ-デモ相場は非常に低い収益性を持っていることをお知らせします。大雑把に言えば、もし私が未来を知っているならば、MQ-demoで完全な約定があれば100ユーロ、XXX-demoでは1000ユーロを稼ぐことができます。これは、多くの既存の(キッチンではなく、実際の取引)パターンを単に試すことができないことを示唆している。

したがって、例えば、結果の統計的有意性が非常に高いスキャルパーを引き付けたい場合は、MQ-demoの引用元で何かを変更する必要があります。現在、それは多くの研究には適していません。

 
Renat Fatkhullin #:
3) 2023.01.01から現在までの履歴を4つの主要為替レートで 毎日自動的に実行する。
同じシグナルを見て、リーダーがどのシンボルで主に取引しているかを見てください。
 
fxsaber #:


最適化グラフを見れば、検索プロセスがどれだけ大変なものかがわかるようだ。それではどうぞ。


このグラフは何のためにあるのか?

さて、あなたが歴史からいくつかのパターンを見つけ、同様のパターンを生成する方法を学んだとしよう

なぜか?

私たちはこのような繰り返しグラフを必要としている。まさにその後に、未来に。すべての経済科学は、分析と予測の2つの部分に分けることができる。しかし、すべての金融データは定常的なものではないため、分析から予測は生まれない。

だからMOモデルなのだ。

どのMOモデルも、過去のデータからパターンや類似のプロットを見つけることに長けている。MOにおいて基本的なことは、これらのパターン-PATTERNS-は、先生の将来の価値に従って配置されるということです。このようなアプローチが可能なのはMOEだけである。

ところで、GARCHでは、数学的パターンを探し、見つかったパターンが変化しないことを願いながら、将来を予測する。

 
Renat Fatkhullin #:
3) 4つの主要為替レートにおいて、2023.01.01から現在までの履歴が毎日自動的に実行される。

1つのモデルが異なる通貨でうまく機能する可能性は低く、むしろ通貨ごとに異なるモデルが必要です。

理由: