Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1067

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Basurmans tem animado o fórum. )
 
Escreve mais devagar, por favor, estou a anotar. ) Talvez seja altura de mudar para russo? Não consigo entender uma palavra que não saiba.
 
Grigoriy Chaunin:
Escreve mais devagar, por favor, estou a anotar. ) Talvez seja altura de mudar para russo? Sou um analfabeto, por isso não entendo nada.
Eu concordo com os volumes.
 
Maxim Dmitrievsky:

Sim, você pode apagá-lo.

A propósito, esta versão da EA leva bastante tempo durante o treino e por isso acho que não é necessária para o treino diário...mas mesmo assim vou decidir depois de ver o sorteio e as perdas consecutivas...

Além disso, você tem alguma idéia de como alimentar o RDF com valores aleatórios para treinamento? Quero dizer, não quero alimentar nada desde dados passados até ao RDF. Eu não sei se é possível nesta versão do RDF ou não e por isso antes de prosseguir pensei em verificar com vocês

Aqui está o meu algo que estou a tentar implementar:

1.Nenhuma otimização

2.Nenhum treinamento de dados passados

3.Sem indicadores ou sem alimentação de preços e nada

4.Só usando simulações aleatórias de velas

5.I quero dizer que no passo 4, um agente irá criar comprimentos de vela aleatórios com base num valor máximo definido para o comprimento da vela e direcções da vela (COMPRAR ou VENDER) e o segundo agente irá

pegue esses valores de comprimento de vela e a direção como entrada para o RDF em cada passo e coloque ordens de COMPRA e VENDA e tentará maximizar a recompensa. Neste caso, a recompensa será a soma ou subtração do comprimento das velas a partir do ponto de partida.

6.Assim, podemos apenas treinar este modelo para milhões de velas com diferentes variações nas quais o RDF aprenderá a maximizar os lucros directamente e podemos apenas manter o treino ligado...

Se for viável, o único obstáculo é apenas o poder computacional de quantas simulações e verificações podemos fazer...

A propósito, eu tenho o código de amostra para geração de velas aleatórias e direção de velas (COMPRAR ou VENDER), mas não tenho o modo visual, mas apenas valores. Então estou procurando como alimentar o RDF com esses valores para treinamento e então, ele deve usar esse modelo enquanto negocia

 

Vejo que o mágico está a apontar para o burguês. Aqui está o meu inglês, então.

Vi DURAKI

Como é que isso soa? Som? :-)))))))

 
mytarmailS:

níveis....

níveis de trabalho....

Vou terminar um pouco mais, e depois você pode adicionar um neurônio como um filtro)

neurónio?

Parece-me que o fórum local (este tópico está em causa) está a contar com a aprendizagem da máquina como algo que os evitará de ter de pensar

Se você já tem um bom resultado visual, não pode inventar um algoritmo do tipo "se isso"?

 
Mihail Marchukajtes:

Vejo que o mágico está a apontar para o burguês. Aqui está o meu inglês, então.

Vi DURAKI

Como é que isso soa? Som? :-)))))))

Não, não vai funcionar, tem de ser internacional: U LUSER!!!

))))

 
FxTrader562:

A propósito, esta versão da EA leva bastante tempo durante o treino e por isso acho que não é necessária para o treino diário...mas mesmo assim vou decidir depois de ver o sorteio e as perdas consecutivas...

Além disso, você tem alguma idéia de como alimentar o RDF com valores aleatórios para treinamento? Quero dizer, não quero alimentar nada desde dados passados até ao RDF. Eu não sei se é possível nesta versão do RDF ou não e por isso antes de prosseguir pensei em verificar com vocês

Aqui está o meu algo que estou a tentar implementar:

1.Nenhuma otimização

2.Nenhum treinamento de dados passados

3.Sem indicadores ou sem alimentação de preços e nada

4.Só usando simulações aleatórias de velas

5.I quero dizer que no passo 4, um agente irá criar comprimentos de vela aleatórios com base num valor máximo definido para o comprimento da vela e direcções da vela (COMPRAR ou VENDER) e o segundo agente irá

pegue esses valores de comprimento de vela e a direção como entrada para o RDF em cada passo e coloque ordens de COMPRA e VENDA e tentará maximizar a recompensa. Neste caso, a recompensa será a soma ou subtração do comprimento das velas a partir do ponto de partida.

6.Assim, podemos apenas treinar este modelo para milhões de velas com diferentes variações nas quais o RDF aprenderá a maximizar os lucros directamente e podemos apenas manter o treino ligado...

Se for viável, o único obstáculo é apenas o poder computacional de quantas simulações e verificações podemos fazer...

A propósito, eu tenho o código de amostra para geração de velas aleatórias e direção de velas (COMPRAR ou VENDER), mas não tenho o modo visual, mas apenas valores. Portanto, estou procurando como alimentar o RDF com esses valores para treinamento e então, ele deve usar esse modelo enquanto negocia

Você pode apenas alimentar valores de preços aleatórios em vez de preços fechados na fase de aprendizagem

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   
   if(learn==false)   
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      CopyClose(_Symbol,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector),ag1.agent[i].inpVector);
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
     
   else
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {
      for(int l=0;i<ArraySize(ag1.agent[l].inpVector);l++)
        {
         double pr[];
         CopyClose(_Symbol,0,rand(),1,pr);
         ag1.agent[i].inpVector[l] = pr[0];
        }   
   
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }
algo parecido com isto
 
Maxim Dmitrievsky:

Você pode simplesmente comprar um preço aleatório

Está bem, mas estou confuso com alguns dos códigos que usaste antes.

CRLAgents * ag1 = novo CRLAgents ("RlExp1iter", 5.100.50, regularizar, aprender);

e este aqui:

CopyClose (_Symbol, 0,0,100, ag1.agent [i] .inpVector);

Então, se tivermos de usar 100 velas no copyclose. Certo? Quero dizer que tanto as velas como as características são as mesmas. certo?

Ou podemos usar valores diferentes para características e velas?

A propósito, estou a tentar usar 1000 funcionalidades e o treino já está a decorrer há 1 hora.
 
FxTrader562:

Ok, mas eu estou confuso com alguns dos códigos antes de implementar algo meu. O código abaixo:

CRLAgents *ag1=novo CRLAgents("RlExp1iter",5,100,50,regularizar,aprender);

e este aqui:

CopyClose(_Symbol,0,0,100,ag1.agent[i].inpVector);

Então se temos que usar 100 características no código acima significa que temos que usar 100 velas em copyclose. certo?

Ou podemos usar valores diferentes para características e velas?

Ou você pode usar valores diferentes para cada preditor, é apenas um exemplo simples, cada valor próximo = 1 valor de preditor divergente

1...106010611062106310641065106610671068106910701071107210731074...3399
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