Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 123
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1. Ainda não tenho uma resposta, como é que o padrão é construído/definido/detectado? - Eu percebo que a pergunta é provavelmente demasiado íntima, não tens de responder.
Os padrões são amostras de uma amostra de treinamento. Ou seja, é uma linha em amostra: vários valores de preditores e pelo menos um valor de variável dependente.
Porque é que o mytarmailS chama padrões, ou seja, o que resulta da aprendizagem da máquina, não é claro?
2. U-turns nem sequer são uma resposta muito "dura", mas geralmente da categoria de "Não sei de onde e não sei o quê". Aqui está uma inversão na próxima vela, não? - mais um? - Não, errado! - Talvez na quarta vela haja uma inversão? - Sim, inverteu, foi 150 pontos e inverteu de volta, mas não, não foi uma inversão, mas uma correcção, embora tenha sido uma inversão... Não há maneira de definir "pivot"! - E, portanto, não há como ensiná-los, não apenas com antecedência, mas mesmo no momento atual.
Quanto a potenciais reversões, existem indicadores que podem marcar pontos no gráfico para elas (na maioria das vezes usando setas). O exemplo mais simples é o dos fractais de B. Williams. Os fractais de Williams, que são conhecidos por redesenhar. Neste caso podemos tentar prever, digamos, com a ajuda de um classificador, se um fractal é verdadeiro ou falso, e se será redesenhado (falso) ou se permanecerá no gráfico (verdadeiro). É bastante óbvio que se você predizer corretamente o verdadeiro fractal e entrar no mercado de acordo com o sinal, e sair no fractal seguinte, você pode fazer lucro. Ou perder dinheiro se a previsão se revelar falsa, mas sair do mercado sem esperar pelo próximo fractal, minimizando assim as perdas potenciais. Estou actualmente a trabalhar neste assunto.
Mihail Marchukajtes dos habitantes desta linha é especializado na classificação dos pontos de inversão pelo indicador tdsequenta
Mais um habitante deste fio, SanSanych Fomenko, tenta prever a inversão do ZigZag.
Os outros moradores tentam principalmente prever a cor da vela seguindo o padrão classificado.
Outro residente aqui, SanSanych Fomenko, está tentando prever as inversões do ZigZag.
Se eu olhar para os outros normalmente tento prever a cor do candelabro seguindo o padrão que eu classifiquei.
Eu não tentei prever as inversões ZZ. Há muitas razões para isso. Estou a prever a filiação de ombros da ZZ. Não gosto desta variável alvo, mas um erro de menos de 30% está bem comigo, pois esta previsão é apenas parte da TC.
Se eu tiver tempo, eu definitivamente vou tentar prever a inversão ZZ com alguns ajustes que foram feitos neste tópico.
1. Os padrões são exemplos de uma amostra de treinamento. Ou seja, são uma linha na amostra: vários valores de preditores e pelo menos um valor da variável dependente.
2. Porque é que o mytarmailS chama padrões, ou seja, o que sai da aprendizagem da máquina, não é totalmente claro?
Quanto a possíveis reversões, existem indicadores que podem marcar pontos no gráfico para elas (na maioria das vezes com setas). O exemplo mais simples é o dos fractais de B. Williams. Os fractais de Williams, que são conhecidos por redesenhar. Neste caso podemos tentar prever, digamos, com a ajuda de um classificador, se um fractal é verdadeiro ou falso, e se será redesenhado (falso) ou se permanecerá no gráfico (verdadeiro). É bastante óbvio que se você predizer corretamente o verdadeiro fractal e entrar no mercado de acordo com o sinal, e sair no fractal seguinte, você pode fazer lucro. Ou perder dinheiro se a previsão se revelar falsa, mas sair do mercado sem esperar pelo próximo fractal, minimizando assim as perdas potenciais. Estou actualmente a trabalhar neste assunto.
4. dos habitantes deste tópico, Mihail Marchukajtes é especializado na classificação dos pontos pivot de acordo com o indicador tdsequenta
5. Mais um habitante deste fio, SanSanych Fomenko, tenta prever os pontos de inversão por ZigZag.
6. Outros habitantes tentam muitas vezes prever a cor da vela, seguindo o padrão.
1. O que é um padrão - eu entendo, mas não sei o que é medido pelomytarmailS(quais são exatamente os indicadores ou o que mais), por isso pedi (para tentar me ajudar a determinar as causas dos problemas com o padrão).
2. Sim, não está claro.
3, 4, 5 Todas as ferramentas que nos permitem detectar uma inversão ou redesenhar ou fazê-lo com um atraso, e com um atraso variável. Eu não quero me concentrar em reversões, mas posso dizer com 100% de certeza que não é razoável (para dizer de forma branda) detectar reversões. Muito mais correto em termos de confiabilidade de detecção e simplicidade de descrição, é a abordagem descrita abaixo(você pode experimentar no tópico analisado), enquanto um fractal é detectado com um atraso de 2-3 velas, isso significa incerteza que deve ser evitada por todos os meios disponíveis na negociação.
6. A cor é 50/50. Independentemente do horizonte escolhido, é totalmente pouco prometedor.
ZS.
Portanto, vamos tentar entender o que é indeterminado nas cotações de mercado e o que pode ser representado como uma resposta clara e "suave" para uma rede, uma árvore, o TS clássico sobre indicadores ou o que quisermos usar para negociação. A questão é que após responder a estas perguntas, torna-se possível criar sistemas rentáveis não só em grelhas e outros métodos de MO, mas também em indicadores clássicos. Eu entendo que alguém vai dizer "me dê relatórios, monitore! - Eu não vou, experimente você mesmo, pense por si mesmo.
Então, vamos tentar descobrir o que é indefinido nas cotações de mercado e o que pode ser representado como uma resposta clara e ao mesmo tempo "suave" para uma grelha, uma árvore, o TS clássico sobre indicadores, ou o que quer que queiramos usar para negociar. A questão é que após responder a estas perguntas, torna-se possível criar sistemas rentáveis não só em grelhas e outros métodos de MO, mas também em indicadores clássicos. Eu entendo que alguém vai dizer "me dê relatórios, monitore! - Eu não vou, experimente você mesmo, pense por si mesmo.
Este é um ramo da aprendizagem de máquinas e não há nenhum problema com o redesenho descrito por você em princípio, porque nada é redesenhado na história.
O objectivo da aprendizagem mecânica é encontrar tais combinações de preditores na história que determinariam uma das classes da variável alvo. Se estamos a falar de florestas aleatórias, não são mais de 300 árvores (geralmente 50 a 100) que podem ser obtidas numa amostra de não mais de 5000 barras. Aumentar ainda mais a amostra não aumenta o número de árvores, ou seja, os tipos de árvores - "padrões" terminam para um determinado conjunto de preditores e variável-alvo
O principal problema está no sobretreinamento, onde no futuro as amostras de árvores disponíveis não prevêem corretamente a classe, ou melhor, prevêem a classe cada vez pior. Exatamente esta questão é considerada neste ramo: tentamos provar que as árvores obtidas irão ocorrer no futuro e o erro de classificação em amostras futuras será aproximadamente o mesmo que na amostra de treinamento.
Este tópico é sobre a aprendizagem da máquina e não há problema em redesenhar, porque nada é redesenhado na história.
O objectivo da aprendizagem mecânica é encontrar tais combinações de preditores na história que determinariam uma das classes da variável alvo. Se estamos a falar de florestas aleatórias, não são mais de 300 árvores (geralmente 50 a 100) que podem ser obtidas numa amostra de não mais de 5000 barras. Aumentar ainda mais a amostra não aumenta o número de árvores, ou seja, os tipos de árvores - "padrões" terminam para um determinado conjunto de preditores e variável-alvo
O principal problema está no sobretreinamento, onde no futuro as árvores disponíveis não prevêem a classe corretamente, ou melhor, prevêem a classe cada vez pior. Esta é a questão abordada neste tópico, nomeadamente, tentar provar que as árvores resultantes irão ocorrer no futuro e que o erro de classificação em amostras futuras será aproximadamente o mesmo que na amostra de treinamento.
Bem, foi mais ou menos o que eu pensei. Eu esperava uma reacção semelhante.
Yury Reshetov, se estiveres interessado, escreve-me uma mensagem pessoal, eu digo-te.
1. Ainda não tenho uma resposta, como é que o padrão é construído/definido/detectado? - Eu percebo que esta é provavelmente uma pergunta demasiado íntima, não se incomode a respondê-la.
Estou a tentar muitas coisas, combinações de velas + combinações de níveis, agrupamento de preços, ssa + agrupamento, indicadores com períodos adaptativos, Fourier, tenho uma ideia de como descrever as ondas Elliot de uma forma formalizada, e algumas ideias para a previsão de multidões, mas não sei como implementá-las, são todas demasiado complicadas
Os padrões são exemplos a partir de uma amostra de treinamento. Ou seja, é uma string numa amostra: vários valores de preditores e pelo menos um valor da variável dependente.
Porque é que o mytarmailS chama padrões, ou seja, o que resulta da aprendizagem da máquina, não é muito claro?
Não sabia que se chamava um padrão, vou ter isso em mente, obrigado.
Outro habitante desta zona, SanSanych Fomenko está a tentar prever as inversões por ZigZag.
Na verdade, estou encarregue das reversões ZZ.
Eu não quero me concentrar nas reversões, mas posso dizer com 100% de certeza que não é razoável (para dizer de forma branda) determinar as reversões. Muito mais correcta, tanto em termos de precisão de detecção como de simplicidade de descrição, é a abordagem que descreverei a seguir(pode experimentá-la no tópico em estudo)
Vá em frente, estou ansioso por isso, e também estaria interessado em ouvir as razões pelas quais as reviravoltas em ziguezague não são ás?
Bem, foi mais ou menos o que eu pensei. Eu estava à espera de uma reacção semelhante.
Yury Reshetov, se estás interessado, deixa-me uma linha e eu digo-te.
Bem, foi mais ou menos o que eu pensei. Eu estava à espera de uma reacção semelhante.
Não lhe dês atenção. Sanych pode ficar um pouco arrogante em suas tentativas de impor algumas regras pessoais e de "verdade última" do jogo aqui. A questão é que na aprendizagem de máquinas não há nenhuma ambiguidade e há muitos problemas não totalmente elaborados sobre o tema da aplicação de caixas pretas. É por isso que elas são "caixas negras", porque obviamente não são óbvias.
O objectivo deste tópico é discutir tudo o que tem a ver com a aprendizagem da máquina, independentemente de corresponder à sua visão do mundo ou de a contradizer. Há tantas opiniões quanto pessoas, e não há diferença no sabor ou na cor.
Se houver alguma confusão sobre o ML, então discuta-a aqui - ninguém o morderá por isso.
Os marinheiros que não têm dúvidas e aqueles que têm uma idéia clara de onde cavar e só querem medir pips, podem ir a um ramo: Aprendizagem de máquinas: teoria e prática (apenas comércio; acesso apenas para aqueles que têm um estado).
Andrey Dik:
Yury Reshetov, se você estiver interessado, escreva-me uma mensagem pessoal e eu lhe falarei sobre isso.
O método é o seguinte (tudo o que se segue aplica-se igualmente tanto ao ML como ao TS clássico).
A questão é livrar-se da incerteza, o que significa, por um lado, livrar-se do ajuste no treinamento e otimização e, por outro, formular sem ambigüidade os requisitos "suaves" para o sistema. TP e SL na entrada também é uma incerteza, por isso o usamos apenas para saída de emergência (depende da volatilidade do instrumento e selecionamo-lo empiricamente, de modo que 100% das operações são disparadas o mais raramente possível, idealmente - nunca. Prever todo o comércio, da entrada à saída. Consideramos que o resultado com um lucro excluindo o spread e as comissões é uma negociação bem sucedida (o funcionamento do sistema é determinado após verificar se o spread e as comissões são cobertos). Assim que o sinal de entrada é recebido, o sistema entra e depois espera por uma certa quantidade de barras (é determinado empiricamente e depende dos preditores e do instrumento). - Fecha o negócio, se estiver a perder, esperamos por mais um bar. Às vezes uso dois parâmetros: mínimo e máximo (se um comércio não é fechado após o número máximo de barras - é fechado de qualquer forma), e às vezes uso apenas um - o número mínimo de barras.
Muitas pessoas ficarão surpresas, mas muitos, mesmo sistemas aparentemente sem esperança, começam a funcionar, incluindo TS em varinhas, para não mencionar todos os tipos de sistemas com ML. O truque é não exigir de si e da máquina regras de ferro de TC, não tentar descrever completamente os movimentos do mercado e dar aquelas regras muito "suaves" para o ML. Além disso, livramo-nos do mau legado do mercado na forma de caudas pesadas (ou mais precisamente, as caudas deixam de importar), a falta de estacionariedade na BP deixa de importar - porque sabemos que as formas do mercado podem ser escaladas vertical e horizontalmente sem alterar as suas propriedades internas (e isto torna a vida extremamente difícil para os emleoners).
Escrevi sobre isso no 4º fórum, acho que no tópico Swinosaurs, sobre dois tipos de todos os TSs (com limites definidos e indefinidos), mas a idéia não foi completada lá. Agora tudo é mais claramente visível, ou assim...
Em geral, eu uso a minha regra ao desenvolver sistemas de trading: se as mudanças na lógica levam a aumentar a percentagem de variantes de parâmetros bem sucedidos entre todas as variantes possíveis, então é uma boa mudança (a probabilidade de escolher uma variante má para trading é reduzida, não importa como mudamos os parâmetros - estaremos no lado positivo). Esta abordagem permitiu aumentar muito esta quota no meu TS.
O método é o seguinte (tudo o que se segue aplica-se igualmente tanto ao ML como ao TS clássico).
A questão é livrar-se da incerteza, o que significa, por um lado, livrar-se do ajuste no treinamento e otimização e, por outro, formular sem ambigüidade os requisitos "suaves" para o sistema. TP e SL na entrada também é uma incerteza, por isso o usamos apenas para saída de emergência (depende da volatilidade do instrumento e selecionamo-lo empiricamente, de modo que 100% das operações são disparadas o mais raramente possível, idealmente - nunca. Prever todo o comércio, da entrada à saída. Consideramos que o resultado com um lucro excluindo o spread e as comissões é uma negociação bem sucedida (o funcionamento do sistema é determinado após verificar se o spread e as comissões são cobertos). Assim que o sinal de entrada é recebido, o sistema entra e espera por uma certa quantidade de barras (é determinado empiricamente e depende dos preditores e do instrumento). - Fecha o negócio, se estiver a perder, esperamos por mais um bar. Às vezes uso dois parâmetros: mínimo e máximo (se um comércio não é fechado após o número máximo de barras - é fechado de qualquer forma), e às vezes uso apenas um - o número mínimo de barras.
Muitas pessoas ficarão surpresas, mas muitos, mesmo sistemas aparentemente sem esperança, começam a funcionar, incluindo TS em varinhas, para não mencionar todos os tipos de sistemas com ML. O truque é não exigir de si e da máquina regras de ferro de TC, não tentar descrever completamente os movimentos do mercado e dar aquelas regras muito "suaves" para o ML. Além disso, livramo-nos do mau legado do mercado na forma de caudas pesadas (ou mais precisamente, as caudas deixam de importar), a falta de estacionaridade na BP deixa de importar - porque sabemos que as formas do mercado podem ser escaladas vertical e horizontalmente sem alterar as suas propriedades internas (e isto torna a vida incrivelmente difícil para os emleoners).
Escrevi sobre isso no 4º fórum, acho que no tópico Swinosaurs, sobre dois tipos de todos os TSs (com limites definidos e indefinidos), mas a idéia não foi completada lá. Agora tudo é mais claramente visível, ou assim...
Em geral, eu uso a minha regra ao desenvolver sistemas de trading: se as mudanças na lógica levam a aumentar a percentagem de variantes de parâmetros bem sucedidos entre todas as variantes possíveis, então é uma boa mudança (a probabilidade de escolher uma variante má para trading é reduzida, não importa como mudamos os parâmetros - estaremos no lado positivo). Esta abordagem permitiu aumentar esta quota no meu TS.