트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3224

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

유닛을 추가했습니다.

결과.

예, 증분은 독립적이지 않으므로 시퀀스 체인을 통해 모델링해야 합니다.

[Maxim Dmitrievsky]

이제 100 틱 길이의 체인 내에 약간의 상관 관계가 있습니다.

TC 포지션의 평균 수명과 일치한다면 다른 깊이로 만들 수 있습니다.

https://disk.yandex.ru/d/PnU3K-tUgmu-oA

[fxsaber]

트레이딩, 자동매매 시스템 및 트레이딩 전략 테스트에 관한 포럼

트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고 트레이딩

FXSABER, 2023.09.06 10:50 AM

#property script_show_inputs
#property link "https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3216#comment_49148211"

input string inFileName = "Ticks.bin";

void OnStart()
{
  MqlTick Ticks[];
  
  const int Size = (int)FileLoad(inFileName, Ticks);
  
  if (Size > 0)
  {
    const int Handle = FileOpen(inFileName + ".csv", FILE_WRITE | FILE_ANSI);
    
    if (Handle != INVALID_HANDLE)
    {
      for (int i = 0; i < Size; i++)
        FileWriteString(Handle, (string)Ticks[i].time + "." + IntegerToString(Ticks[i].time % 1000, 3, '0') + " " +
                                DoubleToString(Ticks[i].bid, 5) + " " + DoubleToString(Ticks[i].ask, 5) + "\n");
      
      FileClose(Handle);
    }
  }
}

CSV: 시간 입찰 요청.

이 위치에 오류가 있습니다: time_msc여야 합니다. 그러나 메시지 이후 결과에는 영향을 미치지 않습니다.

다음 세대에 타임스탬프가 올바르게 표시되도록 다시 시작해 주세요.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

이제 체인 내에 100 틱 길이의 상호 연결성이 있습니다.

다른 깊이로 만들 수 있으며, TC 위치의 평균 수명과 일치하면 이론상으로는 작동합니다.

https://disk.yandex.ru/d/PnU3K-tUgmu-oA

.

[Rorschach]

3 개의 분포를 만들 수 있습니다 (입찰에만 해당, 더 필요한 경우 요청).

매일 1시간 동안 틱을 취하고 결과 조각의 길이 분포를 만들면 이것이 첫 번째 분포입니다. 모든 조각을 1로 붙이고 연속으로 한 방향으로의 계열 분포를 찾습니다. 이것이 두 번째 분포입니다. 증분을 구하고 진폭의 분포를 찾습니다. 그리고 매 시간마다 계속합니다. 그런 다음 각 분포에 대해 PRNG를 만들어야 합니다.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

이제 체인 내에 100 틱 길이의 상호 연결성이 있습니다.

다른 깊이로 만들 수 있으며, TC 포지션의 평균 수명과 일치하면 이론상으로는 작동합니다.

에프엑스세이버 #:

무엇을 하시나요? 틱 또는 혼합 틱으로 훈련합니까?
0,07000은 6 백만 거래의 잔액입니까? 거래 당 1.16 e-8로?

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

.

글쎄요, 그런 식으로는 진지하게 접근하기 어려울 것 같네요.

[fxsaber]

Forester #:

뭐 하는 거예요?

이 작업을 하고 있습니다.

그림은이 글의 방법론을 사용한 최적화의 일부를 보여줍니다. 다음과 같이 얻었습니다.

1. 실제 틱 시세.
2. 간격(화면에서 두 개의 수직 파란색 선 사이)에 있는 TS의 최적화(MetaTrader 5) - 샘플이 수행되었습니다.
3. 최적화는 특별히 2000번의 GA(유전 알고리즘) 패스에 대해 중단되었으므로 최상의 결과 중 입력 매개변수 클라우드에 분산이 있었습니다.
4. 2000개 중 가장 좋은(MaxBalance 기준) 20개의 변형을 취하고 각각에 대해 더 넓은 간격으로 백테스트를 수행했습니다. 즉, 샘플의 왼쪽과 오른쪽에는 OOS(Out-of-Sample)가 포함되어 있습니다.

위 그림은 최종 결과를 보여줍니다. TS가 수익성이 있다고 말할 수 있는 기회인 것 같았습니다. 즉, OOS와 OOS를 구분할 수 있는 기준을 찾은 셈입니다!

[Maxim Dmitrievsky]

https://youtube.com/shorts/Xg87PU4kG2U?si=rA4q6yE0Rf9dMpn0

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:
h ttps:// youtube.com/shorts/Xg87PU4kG2U?si=rA4q6yE0Rf9dMpn0

저는 유튜브를 비 활성화했습니다.

아마도 알고리즘 트레이딩에서 결과를 개선하는 이 방법이 누군가에게 도움이 될 것입니다.

작동 중인 컴퓨터에서 %WinDir%\System32\Drivers\Etc\hosts 파일에 이러한 줄을 작성해야 합니다:

127.0.0.1 youtube.com www.youtube.com
127.0.0.1 t.me

그런 다음 명령을 실행합니다.

ipconfig /flushdns

언뜻 보기에 인터넷 리소스를 인위적으로 비활성화하는 이러한 이상한 방법이 긍정적인 효과를 가져오는 경우도 있습니다.