ロボットのための機械学習 - ページ 10

 
forexman77:

GBPJPY、EURJPY、AUDJPYが面白い。なんとなく、このペアのどちらかがいいような気がするんです。

EAがトレンドなのかフラットなのか?

今回の実験では、トレンドとフラットで分けていませんが、他の実験では、ボラティリティ、時間、ニュースフィルターなどと同じように動作することが確認されています。

しかし、このすべては、方法論的にテストし、洗練されるべきである、この理由のために私は明らかに適用されるテンプレートとトピックを提案し、編集など、これまでのところ、実用的な参加に喜んでいるいくつかありますが:)。

 
Ivan Negreshniy:

MetaQuotes-Demoでテストを実行せず、他のタイムフレームも使用したのではないでしょうか。

私はOHLC USDCHF H4でしかトレーニングしていません - MetaQuotes-Demoには大きなベースがあり、他のプロバイダーからの相場は非常に異なる可能性があるので、これは実験的なものです。

また、Expert Advisorが相場の違いに敏感でなく、異なる時間軸の情報をまとめるため、学習の統一が課題である。

そのために、私はトレーニングパターンを定義する公式や、価格バーの特性を積分する方法を試しています。

最近、フォーラムの英語パートで、あるプログラマーから興味深い解決策が提案されましたが、もしこの方向で何かアイデアがあれば、提案してください。

https://www.mql5.com/en/forum/281402/page4

私は、トレンドフォローの技術とシステム、そして最も収益性の高い通貨ペアと時間枠での営業日および営業週における自動運用という一つの方向性を持っています。

 
aleger:

私は、トレンドフォローの技術とシステム、そして最も収益性の高い通貨ペアと時間枠について、営業日および営業週の中で自動売買を行うという1点に焦点を合わせています。

さて、先日EA作成に参加する意思を持ったあなたの申し出を読み、返信を用意する間もなくメッセージが消えてしまいましたが... :)

手作業で生成されたEAは、修正が非常に困難です。第一に、数メガバイトのコードが含まれることがあり、エディタに組み込まれた最適化が遅いため、コマンドラインコンパイラを使用しなければならないことがありますし、第二に、定数と重み付け要素の配列があり、論理的に理解することが困難です。

そのため、例えばGBPUSD M15、3バーパターン、決定木によるモデルで、学習期間の短い最小限のEAを新たに生成し、ロジックをお見せする必要があったのです。

ここでは、このEAをさまざまな金融商品、時間枠、ブローカーでテストしています。

GBPUSD M30 RoboForex

EURUSD M15 InstaForex EURUSD M15 InstaForex

GBPUSD M15 アルパリ

AUDUSD H1 MetaQuotes

しかし、MOの主要な課題である予測を解決するためには、さまざまな初期データ、モデル、学習パラメータ、フォワードテストなどの実験を重ねる必要があります。 最終的には、市場の記憶を理解し利用することを学ぶか、記憶が全くないことを確認する必要があります)

ファイル:
gbpusd.mq4  158 kb
 
Ivan Negreshniy:

さて、最近EA制作への参加表明を読んだのですが、返信を用意する間もなくメッセージが消えてしまいました... :)

機械が生成したEAを手作業で修正するのは非常に難しいということです。 まず、コードが数メガバイトになることがあり、最適化機能付きの内蔵エディタが遅いので、コマンドラインのコンパイラを使わなければならないことがあること、次に、定数と重み付け係数の配列で、論理的に意味を持たせるのが難しいということです。

そこで、例として、GBPUSD M15、3バーパターン、決定木モデルで、学習期間の短いExpert Advisorを新たに最小化して生成し、少なくともロジックには目を通すことができるようにしました。

ここでは、このEAをさまざまな商品、時間枠、ブローカーでテストしています。

GBPUSD M30 RoboForex

EURUSD M15 InstaForex

GBPUSD M15 アルパリ

AUDUSD H1 MetaQuotes

これらの結果は、EAモデルがある程度の汎化能力を持っていることを間接的に証明しています。しかし、MOの主なタスクである予測を解決するには、異なる入力データ、モデル、学習パラメータ、フォワードテストなど、より多くの実験が必要です。)

削除した投稿は申し訳ありません。誰も必要としていないと思ったので、どこかに削除しておきました。

なんとEAにしたんですね。しかも、すべてがより簡単に、よりアクセスしやすくなっているにもかかわらず、です。

FXの値動きの 性質や、この動きに最も近いパターン(長さの異なる上昇・下降トレンドや、ボリュームの大小によるジグザグ)をご存じでしょう。

そして、これらのオブジェクトの始まりと終わりに合わせて売買を行うことが容易にでき、その結果得られる利益のほとんどを得ることができます(スプレッドや作業プログラムの品質不足による損失を差し引きます)。

 
aleger:

削除した投稿をお詫びします。誰も必要としていないと思ったので、しまっておいたのです。

顧問のために騒いでくれたんですね。しかも、あらゆることがより簡単に、より身近になったにもかかわらず、です。

外国為替における値動きの 性質や、この動きの最も近いパターン、つまり、あらゆる長さの上昇トレンドや下降トレンド、出来高の多いまたは少ないジグザグをご存知でしょう。

そして、これらのオブジェクトの開始と終了に買いや売りを簡単に合わせることができ、その結果得られる利益のほとんどすべてを得ることができます(スプレッドや作業プログラムの品質不足による損失は差し引きます)。

あなたはすべてをシンプルに説明していますが、私は、通貨の 動き、モデル、トレンド、プログラム開発の本質には立ち入らずに、シンプルにしようと思います。なぜなら、それらすべては、IMHOが何度も何度も取り上げ、際限なく考えることができるからです。

機械学習で市場の記憶を追うのは全く別の問題で、価格履歴の山と谷で取引するようにロボットに教えればよいのです。

もちろん、学習は迅速かつ高品質でなければなりませんし、頻繁に行わなければならないかもしれませんが、これらはすべて簡単な自動化で解決できます。特に、私はすでにそれを持っていますから。

あとは、学習したロボットがどの程度惰性で取引できるのか、どの程度の頻度で変更・再教育が必要なのか、履歴のどの部分を取るのかを実際に確認するのみである。

下り坂を下ってスキーのジャンプ台から飛び降りるようなもので、加速してジャンプして思い切り飛んで、また上り坂に戻る、これがもっと簡単なんです:)。

 
Ivan Negreshniy:

あなたはすべてを簡単に説明していますが、私は、通貨の 動き、パターン、トレンド、プログラム開発の本質に立ち入ることなく、簡略化しようと思っています。

もう一つは、機械学習で市場の記憶の尾に座ることです。考えることは何もなく、ただ価格履歴のピークと谷で取引するようにボットに教えます。

もちろん、早く、質的に教えなければならないし、何度もやらなければならないかもしれませんが、これらはすべて原始的な自動化で解決できますし、ましてや私はすでに持っているのです。

あとは訓練したロボットがどれだけ惰性で取引できるか、どの程度の頻度で変更・再教育が必要なのか、履歴のどの部分を勉強すればいいのか、実践で確認するのみである。

下り坂を下ってスキーのジャンプ台から飛び降りるようなもので、加速してジャンプして思い切り飛んで、また上り坂に戻る、これがもっと簡単なんです:)。

これも、ある種の効果を得るための亜種なのかもしれません。試してみると、何かうまくいくかもしれませんよ。

一般的に、ここにいる皆さんにとって最も望ましいのは、「から」です。

できるだけ多くの取引、あるいはさらに良いのは、その日のすべての利益と各取引です。

そして、自分の時間とお金を最小限の努力で。

 

Ivan Negreshniy:

もう一つは、機械学習で市場の記憶の尾に座ることです。何も考える必要はなく、ただ価格履歴の山と谷で取引するようにボットに教えます。


価格の履歴ではなく、増分によって、価格を形成する(すべての増分の積分が、実際には出発点からの価格となる)。

幸い、ニューラルネットワークの専門家にとっては、このようなBPに対するコルモゴロフの予測の第1条件(期待値=0)が成立している。

第二の条件である定常性が満たされていない。

NSには、増分値の他に、分散、歪度、尖度などのモーメントを入力することを提案します。と自己相関 係数がある。NSは、このガラクタの中に規則性を見出すしかないのである。

 
Ivan Negreshniy:

さて、最近EA制作への参加表明を読んだのですが、返信を用意する間もなくメッセージが消えてしまいました... :)

機械が生成したEAを手作業で修正するのは非常に難しいということです。 まず、コードが数メガバイトになることがあり、最適化機能付きの内蔵エディタが遅いので、コマンドラインのコンパイラを使わなければならないことがあること、次に、定数と重み付け係数の配列で、論理的に意味を持たせるのが難しいことが挙げられます。

そこで、例として、GBPUSD M15、3バーパターン、決定木モデルで、学習期間の短いExpert Advisorを新たに最小化して生成し、少なくともロジックには目を通すことができるようにしました。

ここでは、このEAを様々な商品、時間枠、ブローカーでテストしています。

GBPUSD M30 RoboForex

EURUSD M15 InstaForex

GBPUSD M15 アルパリ

AUDUSD H1 MetaQuotes

しかし、MOの主要なタスクである予測を解決するためには、さまざまな入力データ、モデル、学習パラメータ、フォワードテストなどの実験を重ね、少なくとも市場の記憶の使い方を理解・習得し、最終的には記憶が全くないことを確認する必要があります :)

予測は不要 - 価格に従う

写真はゴールドとエントリーポイント、つまりどんなシステムも常に価格に追随していることを示しています。

 
Ivan Negreshniy:

あなたはすべてを簡単に説明していますが、私は、通貨の 動き、パターン、トレンド、プログラム開発の本質に立ち入ることなく、簡略化しようと思っています。

もう一つは、機械学習上の市場メモリの尾部に座って、考えることは何もありません、ちょうど価格履歴のピークと谷で取引するボットを教えてください。

もちろん、学習は迅速かつ高品質でなければなりませんし、頻繁に行わなければならないかもしれませんが、これらはすべて簡単な自動化で解決できますし、しかも、すでに持っています。

あとは訓練されたロボットがどれくらいの頻度で惰性で取引できるのか、またどれくらいの頻度で変更・再教育が必要なのか、履歴のどの部分を勉強すればいいのか、実際に調べるしかないですね。

下り坂を下ってスキーのジャンプ台から飛び降りるようなもので、加速してジャンプして思い切り飛んで、また上り坂に戻る、これがもっと簡単なんです:)。

市場は常に変化しており、一つのアルゴリズムに基づいたボットは失敗し、全てを水の泡にしてしまう。

これ以上のものはまだ見たことがありません。


 
Evgeniy Gutorov:

市場は常に変化しており、あるアルゴリズムに乗ったボットは失敗し、すべてを吹き飛ばすことになる......。

市場は常に変化しており、ボットは1つのアルゴリズムで失敗し、破綻してしまうのです。


つまり、ボットは手袋のように、相場が変わるたびに新しいボットとインジケータを同時に変えるべきだという話です:)