Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 330

 
Yuriy Asaulenko:

Você só precisa ler alguns livros e navegar na internet. Eu estava no mesmo estado há um mês atrás). Eu comecei com o artigo do SanSanych, e... Eu não percebi nada.)

Maxim Dmitrievsky ainda não tem uma rede neural completa, mas os resultados já são bons. E perto do meio do tópico, alguém postou os resultados.

Nada acontece de imediato).

Leu sobre a rede neural?

Qual é o significado disto?

Fórum sobre negociação, sistemas de negociação automatizados e teste de estratégias de negociação

Aprendizagem do Computador: Teoria e Prática (Comércio e Além)

SanSanych Fomenko, 2017.05.08 17:38

Porque estás a implicar com as redes? Eles não funcionam e é isso, apenas uma moda dos últimos séculos, provavelmente o primeiro pacote de aprendizagem de máquinas que estava disponível.

Há outras mais promissoras: florestas aleatórias, várias ada. E geralmente o pacote de caretes, que tem algumas centenas de pacotes, incluindo malhas, e você pode fazer a seleção automática entre eles.


PS.

Malhas sérias que provavelmente funcionam aqui e aqui. O autor está no fórum, a fazer chipping no comércio, ligando a terminais MT4/5 ...


PSPS

Como podes comparar seriamente o R com o skylab? Algum tipo de pacote rústico, não em nenhum rankings...


PSPSPS

E não se trata de modelos, mas sim de datamining. Se encontrar os preditores que se relacionam com a variável alvo, você é dourado.

Tudo o resto são jogos mentais.


 
Renat Akhtyamov:

Leu sobre a rede neural?

Então qual é o significado de uma coisa dessas?



A previsão Neuronet é pura criatividade, mesmo que você os estude a fundo e não encontre um modelo que lhe dê o resultado necessário... Neuronet é apenas uma ferramenta, você deve pelo menos decidir o que quer analisar e por que, que estilo de negociação, que TS está planejado e assim por diante... e então selecionar ferramentas para a sua idéia... Se você quer encontrar TS com ajuda de NS, é outra questão, então sim, mineração de dados, análise de preditores e assim por diante...

Se você escreveu que tem um conjunto de citações, decida o que fazer com elas... e depois procurar por respostas em artigos :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Não sei, não posso assegurar-lhe que se não o fizer correctamente, nunca conseguirá o que quer... Se quiser encontrar o TS com a ajuda do neurónio, terá de o analisar, terá de decidir o que quer e que estilo de negociação, que TS está planeado e assim por diante... Se você quer encontrar TS usando NS, é outra questão, então sim, mineração de dados, análise de preditores e assim por diante...

A questão é se você deve começar e por onde é o melhor lugar para começar.

Para se decidir, gostaria primeiro de entender o que você pode tentar ler a fim de obter tal resultado.

Ou seja, se nos aproximarmos da tarefa desde o final, gostaria antes de mais de perguntar - alguém tem um resultado notável de trabalho?

Ninguém mostra nada...

Então qual é o motivo do incómodo?

Por exemplo, eu mostrei o meu.

Eu quero comparar na primeira fase.

Se obtiver melhores resultados aqui, adoraria mergulhar nesta ciência.
 
Maxim Dmitrievsky:

Você escreveu que tem um conjunto de citações, então decida o que exatamente precisa fazer com elas... Eu não sei como fazê-lo e depois procurar respostas em artigos :)

Não tenho um conjunto de cotações, tenho uma serpente de moeda que consiste num conjunto de moedas altamente correlacionadas (não pares de moedas).

Eu penso - como é que eu lido com isso da maneira correcta?

 
Renat Akhtyamov:

A questão é se você deve começar e por onde é o melhor lugar para começar.

A fim de tomar uma decisão, gostaria primeiro de entender o que posso tentar ler para obter tal resultado.

Isto é, se você se aproximar da tarefa desde o final, eu gostaria de perguntar primeiro - alguém tem um resultado de trabalho que valha a pena?

Ninguém está a mostrar nada...

Então para quê incomodar?

Data Mining não se trata apenas de redes neurais e aprendizagem de máquinas. É um campo muito grande, e os resultados da aplicação destas tecnologias no mundo real são surpreendentes. É incrível.

Entre as tarefas que foram resolvidas, existem tarefas semelhantes às tarefas de trading, e resolvidas e resolvidas com sucesso pelo Data Mining.

As estratégias que realmente funcionam estão se tornando cada vez mais complexas a cada ano. Por exemplo, eu criei minha primeira estratégia em 3 dias por conta própria, e funcionou por 2 anos. Agora não vai funcionar com nenhuma configuração - eu tentei por diversão).

A próxima estratégia que eu tenho feito há mais de um mês. Aproximadamente 2 anos, e também chegou ao estado morto absoluto.

A última estratégia com que tenho lutado há cerca de meio ano. A lógica de negociação está a ficar demasiado complicada. Eu vejo a Data Mining como a única saída. SanSanych escolheu as florestas, eu escolhi as redes neurais, que escavam em outras direções. E, em geral, não há soluções definitivas). Tudo muda.

ZS "Qual é o significado disto?" - SanSanych tem a sua própria opinião, assim lhe parece. Está longe de estar certo que ele tenha razão. Mas ele também lida com outras coisas - florestas aleatórias, o que é um outro tópico ao todo.

ZS2. Por exemplo, se essas mesmas redes neurais reconhecem imagens (rostos, por exemplo), o que as impede de reconhecer padrões para a entrada no mercado. Já agora, a tarefa é mais simples.

 
Renat Akhtyamov:

Não tenho um conjunto de cotações, mas uma serpente de moeda que consiste num conjunto de moedas altamente correlacionadas (não pares de moedas).

Estou a pensar - como posso trocar isto como deve ser?


Eu realmente não sei que tipo de cobra monetária é.
 
Yuriy Asaulenko:

ZS2. Por exemplo, se as mesmas redes neurais reconhecem imagens (rostos, por exemplo), o que as impede de reconhecer padrões para entrar no mercado. A tarefa, já agora, é mais simples.


Sim, mas tal chapéu precisará ser treinado continuamente durante um mês em um gtx 1080ti :) existem redes recorrentes muito complexas que precisam de muitos exemplos para que eles possam acordar pelo menos alguns reconhecendo a inteligência.
 
Maxim Dmitrievsky:

Eu não sei muito sobre isso... se você pudesse me dar mais informações sobre esta cobra) alguns links
wiki, verbatim.
 
Renat Akhtyamov:
wiki, verbatim


Bem, então a serpente da moeda deixou há muito tempo o seu túnel e já não existe.

Se você se refere a um indicador de cluster (a la force of currencies), eu mesmo irei em breve adicionar uma grelha :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Sim, mas tal chapéu terá de ser treinado continuamente durante um mês num gtx 1080ti :) existem redes recorrentes muito complexas que precisam de muitos exemplos para serem alimentadas de modo a acordar pelo menos alguns a reconhecer a inteligência ) Bem, tanto quanto sei, a visão por computador demora muito tempo a treinar

Digamos que o reconhecimento da caligrafia é um neurónio descomplicado em várias camadas. Há até cópias na web, com treinamento e uma demonstração dos resultados. E se aprende diante de um público admirado).

Para padrões de mercado, eu suponho, se você trabalha com 1m, então 2-3 semanas de história para aprender é suficiente. Bem, para aprender, digamos, um par de dias, não há problema.

Em geral, vou resolver um problema semelhante ao seu (Reshetov's) sistema, mas em neurónio honesto, e ver o que se segue.