Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 535

 
Maxim Dmitrievsky:

Bem, parece que 4-5 segundos.

Eu tenho 25 (em carrapatos de verdade). Mais algum tempo para preparar os carrapatos na primeira corrida, mas isto pode ser ignorado.

 
Dr. Trader:

Eu tenho 25 (em carrapatos de verdade). E mais algum tempo para preparar carrapatos para a primeira corrida, mas isso pode ser ignorado.


isso é aproximadamente97555367 ticks :) não um monte de merda

não é assim tão mau, é só uma questão de tempo antes do primeiro tique.

 
Dr. Trader:

O assunto é interessante em si mesmo, mas não passou no teste forex. Havia alguns artigos sobre isso no tópico, há até um pacote para o R -https://github.com/ahunteruk/RNeat .
NEAT um par de palavras - os pesos dos neurónios são captados por algoritmo genético em vez do treino convencional.
Por exemplo, o algoritmo em ação, neuronka é treinado para jogar um jogo Mariohttps://www.youtube.com/watch?v=qv6UVOQ0F44

Enquanto com o treinamento normal da rede neural podemos, às vezes, pausar o treinamento e verificar o overfit em novos dados para parar o treinamento a tempo, com o NEAT não podemos, a genética vai procurar os pesos que melhor se ajustam à função de condicionamento físico até atingir seu limite, resultando em um forte overfit e modelo inútil em novos dados.

Isto não é de todo verdade. NEAT(NeuroEvolution of Augmenting Topologies) é uma busca genética por uma arquitetura de rede neural ideal. Exactamente a arquitectura e não os pesos NN de uma determinada arquitectura. Infelizmente, o pacote não foi continuado nos últimos lançamentos do R. Existe um pacote similar em Python.NEAT é um método desenvolvido por Kenneth O. Stanley para desenvolver redes neurais arbitrárias.NEAT-Python é uma implementação Python pura do NEAT sem outras dependências além da biblioteca Python padrão. Você pode ler em mais detalhes - Nossa revista original sobre NEAT (co-autoria com Ken Stanley e Risto Miikkulainen), "Evolução das Redes Neurais através de Topologias Complementares".

Um pequeno trecho de :Evolving Neural Networks through Complementary Topologies (2002)

Kenneth O. Stanley eRisto Miikkulainen
Uma questão importante na neuroevolução é como tirar proveito da evolução das topologias das redes neurais, juntamente com os pesos.Apresentamos o método NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), que supera o melhor método de topologia fixa na complexa tarefa de aprendizagem de artefatos.Argumentamos que a melhoria do desempenho se deve ao (1) uso de um método de princípio de cruzamento de diferentes topologias, (2) proteção da inovação estrutural usando especiação, e (3) aumento gradual a partir de uma estrutura mínima.Testamos esta afirmação através de uma série de estudos de ablação, que demonstram que cada componente é essencial para o sistema como um todo, bem como para cada um dos outros.O que resulta numa aceleração significativa da aprendizagem.A NEAT também é uma importante contribuição para a GA porque mostra como as soluções podem evoluir tanto para optimizar como paracomplicar simultaneamente, oferecendo a oportunidade de evoluir soluções cada vez mais complexas ao longo das gerações e reforçando a analogia com a evolução biológica.

Notou a diferença? Precisamos de experimentar. O tempo do dia seria de 26 horas...

 
Maxim Dmitrievsky:

amostra padrão MACD Expert Advisor com lógica simples, 1 minuto a 2 preços abertos para o ano... bem parece que 4-5 segundos... e que durante um ano sobre os minutos

para mim não é tão lento + ele reproduziu o ambiente de negociação como spreads flutuantes, traçou e relatou

Pessoal em crescimento, o que posso dizer, há 4 anos atrás era muito mais lento. Mas ainda 4-5 seg. é uma eternidade por uma corrida, deve ser duas ordens de magnitude mais rápido. 4-5 seg. em um intervalo de um ano, esta "estratégia" deve ser otimizada pela genética ou por um burnout de 100-200 corridas.

 

Eu sou um maldito programador. Eu passei quatro horas tentando fazer um indicador AD para o MT5 usando CDs, mas eu meio que fiz. Isto é uma confusão, camaradas. Eu me perdi em três linhas :-(.

Só é difícil quando não se sabe e se esquece :-)

 

Você não vai acreditar, mas o sonho de um idiota se tornou realidade, eu dirigi os três principais componentes do mercado para a otimização. Delta + Volume + Open Interest. Mal posso esperar para ver os resultados do treino...

 
Mihail Marchukajtes:

Você não vai acreditar, mas o sonho de um idiota se tornou realidade, eu dirigi os três principais componentes do mercado para a otimização. Delta + Volume + Open Interest. Mal posso esperar para ver os resultados do treino...

O que você quer dizer com Interesse Aberto?

"Delta" o quê?

 
SEM:

O que você quis dizer com Interesse Aberto?

"Delta" o quê?


Interesse aberto com Forts, delta com KD. Eu tenho uma espécie de vinagrete.... Vamos ver o que sai desta salada.......

 
Mihail Marchukajtes:

Interesse aberto de Forts, delta de KD. Eu tenho uma espécie de vinagrete.... Vamos ver o que sai desta salada.......


Eu tenho uma pergunta. Porque é que estes parâmetros lhe darão uma vantagem sobre outros intervenientes no mercado se estes dados já são conhecidos, e provavelmente muito antes?

 
Mihail Marchukajtes:

Interesse aberto de Forts, delta de KD. Eu tenho uma espécie de vinagrete.... Vamos ver o que sai desta salada.......

Tente adicionar desvios padrão do Bollinger Bands ou Envelopes, para limites de canais, coisas interessantes saem.

"Interesse aberto da Forts", quem estará a transmitir os dados reais sobre estes indicadores?

Mais uma vez, não entendo, o que é "KD"?