Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 311

 
Mihail Marchukajtes:
Mais uma vez, digo isto àqueles que querem e estão tentando entender, aqueles que estão no campo, se você tem algo a dizer, então diga algo inteligente ou pelo menos sobre o tópico!!!!

E qual é o modus operandi? ) Eu era demasiado tímido para perguntar.
 
Andrey:

Aprendizagem deMáquina

Agora percebo porque não conseguias perceber do que o Gerchik estava a falar. A chaleira não está a ferver:).

É muito cedo para ver e rever os seus cursos, comece com o maravilhoso livro "The Stock Market Grail or Adventures of the Trader Pinocchio", este é um bom ponto de partida para o seu nível.




Todos, Padawans na lista negra, spammed já :)
 
Andrey:
Você deve pelo menos ler este livro cuidadosamente, e depois manchar você mesmo e preencher as listas negras. Eu não sei o que fazer com isso.

Você deve pelo menos fazer um par de negócios lucrativos primeiro e depois dar conselhos... Ou começar com um taxista, ir desde um zé-ninguém até um grande Guru... Porque esse soldado é mau...
 
Andrei:


PS: Você sabe onde Muhanchikov trabalha?

No Arsager? Eu não sei de onde ninguém trabalha :D Você fica no smradlab ou algo assim... então eu entendo de onde vem esta visão do mundo
 
Maxim Dmitrievsky:

O que é MO? ) Eu era demasiado tímido para perguntar.

A aprendizagem da máquina é algo como...
 
Há muito silêncio entre os clientes habituais. Ahh, entendi..... Com o lançamento do meu artigo, há muito para testar e experimentar. É por isso que ninguém está a falar?
 

Algumas descobertas interessantes dos últimos meses.


1) Classificação ou regressão?
Parece ser afinal uma regressão. Muitas vezes tomei o incremento da próxima barra como alvo para o treinamento do modelo em exemplos de código aqui, e arredondei para -1 e 1 (ou seja, cor da barra, ou aumento/diminuição do preço), para que a classificação possa então ser usada. Recentemente estive comparando resultados de treinamento e previsão de diferentes modelos tanto com e sem arredondamento do alvo (classificação) quanto com regressão; de alguma forma obtive melhores resultados com regressão. Mas meios padrão de avaliação do modelo de regressão como o R^2 não me convêm, construo um gráfico de equilíbrio para estimar o modelo ao negociar e calcular o fator de recuperação.



2) Estimativa do modelo usando novos dados.
De alguma forma habituei-me aos Expert Advisors da Market que ao optimizá-los é possível obter uma linha de meios de crescimento quase ideal e obter uma linha de beleza semelhante em novos dados. Mas este é um caso ideal. Na realidade, se o modelo não for suficientemente bom, por vezes falhará na negociação e a optimização não o pode corrigir, o modelo simplesmente não compreende algumas leis do mercado.

Aqui está um exemplo de uma estratégia fraca mas interessante. Nesse exemplo, ele falha em novos dados, mas de repente começa a se recuperar, mas isso não é o mais interessante. Ainda mais interessante se deslocarmos a janela de optimização da EA para o fim, onde vemos que mesmo com uma longa optimização o modelo não foi capaz de trocar aquela última peça em lucro. Algo aconteceu no mercado que foi contra essa estratégia e a otimização não pode consertá-lo.

Isto leva-nos a uma conclusão interessante - em novos dados não devemos esperar do modelo o crescimento ideal dos fundos para cima, mas que o formulário do gráfico de balanço em novos dados coincida com o novo gráfico de optimização destes dados, significará que o modelo apanhou algumas regularidades correctas do mercado, mas é demasiado simples e não pode dar conta de tudo. Modelos e estratégias ruins não terão tal combinação.

Aqui está este exemplo, otimização e frontest -


e agora a janela de otimização foi movida para o final à direita, as datas no gráfico são as mesmas, mas a escala horizontal está um pouco trêmula devido às diferenças nas negociações -


O lado direito de ambos os gráficos é muito semelhante, apesar de no primeiro caso serem novos dados para o modelo, e no segundo caso o otimizador mt5 passou cerca de um dia tentando conseguir melhores negociações nesta área.

 
Mihail Marchukajtes:
Há um silêncio entre o povo comum. Ahh eu entendi.... Com o lançamento do meu artigo, há muito para verificar e experimentar. É por isso que todos estão em silêncio?
Você deve ter megalomania). O seu artigo tem algumas informações interessantes, mas não há necessidade de se perguntar). E não pares também.)
 
Dr. Trader:

Algumas descobertas interessantes dos últimos meses.


1) Classificação ou regressão?
Parece ser afinal uma regressão. Muitas vezes tomei o incremento da próxima barra como alvo para o treinamento do modelo em exemplos de código aqui, e arredondei para -1 e 1 (ou seja, cor da barra, ou aumento/diminuição do preço), para que eu pudesse então usar a classificação. Recentemente estive comparando resultados de treinamento e previsão de diferentes modelos tanto com e sem arredondamento do alvo (classificação) quanto com regressão; de alguma forma obtive melhores resultados com regressão. Mas meios padrão de avaliação do modelo de regressão como o R^2 não me convêm, construo um gráfico de equilíbrio para estimar o modelo ao negociar e calcular o fator de recuperação.



2) Estimativa do modelo usando novos dados.
De alguma forma habituei-me aos Expert Advisors da Market que ao optimizá-los é possível obter uma linha de meios de crescimento quase ideal e obter uma linha de beleza semelhante em novos dados. Mas este é um caso ideal. Se o modelo não for suficientemente bom em situação real, por vezes causará perdas na negociação e a optimização não o corrigirá, pois o modelo simplesmente não compreende algumas regras do mercado.

Aqui está um exemplo de uma estratégia fraca mas interessante. Nesse exemplo, ele falha em novos dados, mas de repente começa a se recuperar, mas isso não é o mais interessante. Ainda mais interessante se deslocarmos a janela de optimização EA para o fim, porque mesmo com uma optimização prolongada o modelo não foi capaz de trocar aquela última peça em lucro. Algo aconteceu no mercado que foi contra essa estratégia e a otimização não pode consertá-lo.

Isto leva-nos a uma conclusão interessante - em novos dados não devemos esperar do modelo o crescimento ideal dos fundos para cima, mas que o formulário do gráfico de balanço em novos dados coincida com o novo gráfico de optimização destes dados, significará que o modelo apanhou algumas regularidades correctas do mercado, mas é demasiado simples e não pode dar conta de tudo. Modelos e estratégias ruins não terão tal combinação.

Aqui está este exemplo, otimização e frontest -


Agora a janela de otimização foi movida para a direita, as datas no gráfico são as mesmas, mas a escala horizontal está um pouco trêmula devido às diferenças nas negociações -


O lado direito de ambos os gráficos é muito semelhante, apesar de no primeiro caso serem novos dados para o modelo, e no segundo caso o otimizador mt5 passou cerca de um dia tentando conseguir uma melhor comercialização nesta área.


Como eu disse antes, tudo depende dos dados de entrada. Se os dados de entrada são o motivo da saída, então o desempenho da rede na otimização e fora da amostra será mais ou menos o mesmo. Se os inputs não forem, então o resultado será significativamente diferente. Eu também fiz alguma manipulação dos meus modelos aqui e o resultado é muito melhor, o tempo dirá a....... Espero que a Wazard continue a seguir o meu sinal????
 
Mihail Marchukajtes:

Isso mesmo em !!!!. Ele é um bom treinador principalmente para iniciantes. Ele tem conhecimento, mas o seu populismo está em estereótipos. Comerciante, meninas, carros caros. Queres ser como eu? etc. No nosso caso, um comerciante é um tipo de calças com a cara por lavar em frente a um monitor. Muitas fórmulas na cabeça dele. Negociar é um trabalho dos diabos. Sabe, todos os meus amigos e parentes têm a impressão de que eu me sento ao computador e não faço nada. Mas pensando bem... Normalmente levanto-me às 8 da manhã, verifico volumes, começo a construir modelos até cerca das 12 da noite e isso se não ficar pendurado durante 24 horas :-(. Eu construo um modelo, ponho-o em.... Eu sento-me e monitoro-o o dia todo. Você passa o dia todo monitorando. Se você quer ganhar dinheiro no mercado, você tem que trabalhar duro. Eu trabalho duro e depois.... Todos vocês já viram :-). Mas acredito que tudo ficará bem no final de 17 de Setembro de 2010.

Isso é certo. Trabalhando 12 ou 14 horas por dia. Bem, ainda precisas de uma distracção de vez em quando. Ao longo dos anos, torci a minha coluna.

Eu também não acredito na Pepper. Quem canta lindamente é normalmente um mentiroso. Vai ao smardlab, está cheio de gurus tão "ambiciosos".

Mas, ainda assim, o sucesso é possível e Larry Williams com 10K ganhou mais de um milhão e está oficialmente documentado, nos resultados do campeonato e em outras pessoas, como Ed Secota.

Eles deveriam fazer um filme sobre Levermore, seria muito mais interessante.