Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1809
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Bem, quase todos os outros artigos terminam com um teste sobre novos dados.
Vladimir, poderia aconselhar como ensinar AMO não em classificação ou regressão, mas em algo mais ambíguo...
Não sei como deve ser e que valores deve ter; não é importante para mim, tudo o que posso fazer é descrever uma função líder e deixar a AMO maximizar um critério de liderança na função líder, que ela criou
Ou é apenas um problema de otimização e não tem nada a ver com AMO?
ok, eu só pensei, que há um resumo de tudo isso em um determinado produto com resultados óbvios (não necessariamente bons).
Bem, é um artigo, é um resumo de um produto, um produto informativo :)
Afinal, podemos estar mais perto do chão?
Um pensamento sobre a implementação real do mercado:
A melhor coisa sóbria é um teste muito simples para começar.
Há uma opção binária famosa (google it) com uma ótima API e MetaTrader5. Você pode baixar as citações nativas reais deles e treinar o neurônio neles, e depois testar na conta demo deles. Tudo é transparente e compreensível, não pode haver nenhum disparate sobre suas plataformas de negociação binárias, pois tudo está no MT5.
Com a rede neural resolvemos uma simples tarefa "acima/abaixo" e olhamos para os resultados. Se não passarmos por esta fase não é sério discutir descolagens e paragens geridas pelo neurónio. E além disso, belos gráficos de backtests também não são significativos.
Qualquer neurônio dará cerca de dez sinais por dia para previsões a curto prazo, ou seja, não é difícil obter 200-300 resultados por semana. As considerações sobre a necessidade de testes durante meses e anos são significativas apenas para estratégias "humanas". Se uma rede neural tiver sido treinada por um longo período, ela funcionará adequadamente em qualquer mercado, apenas o número de sinais irá mudar. Quando o mercado se torna inadequado, um neurônio simplesmente deixa de reconhecer padrões legais e não dá sinais.
Se alguém tem uma experiência real sugiro seguir este caminho e não importa quão bom o resultado será, o principal é que este resultado é real, compreensível, posorachny e não requer muito tempo para testes e não é tecnicamente complicado.
Para começar a ganhar em binário, você só precisa de 56% de negócios bem sucedidos, não podemos todos nós acadêmicos da rede neural aqui obter tal resultado no MERCADO REAL?
Podemos chegar mais perto do chão?
Um pensamento sobre a implementação real do mercado:
Um teste muito simples é o melhor lugar para se começar.
Há uma opção binária famosa (google it) com uma ótima API e MetaTrader5. Você pode baixar as citações nativas reais deles e treinar o neurônio neles, e depois testar na conta demo deles. Tudo é transparente e compreensível, não pode haver qualquer disparate sobre as suas plataformas de negociação binárias porque tudo está na MT5.
Eu nunca tentei, eu nunca faria isso.
Resolvemos uma tarefa simples "acima/abaixo" usando o neuronete e vemos os resultados. Sem ter passado essa etapa não é sério discutir decolagens e paradas gerenciadas pelo neurônio. Lindos gráficos de fundo também são inúteis.
Devido às constantes mudanças nas características do mercado, você não pode trabalhar com parâmetros fixos, o seu "aumentar/diminuir" é o mesmo por um determinado período de tempo, digamos 10 velas. E quem diz que esse período é agora adequado ao mercado? E que período é adequado? Estamos falando apenas do alvo, e dos sinais? É a mesma história lá, o mesmo problema, apenas multiplicado pelo número de sinais - aqueles 100 + ... Então seu "acima/abaixo" muito rapidamente se torna inadequado ao mercado junto com os sinais ... E tudo vai desmoronar quase imediatamente!
Claro que você pode tentar resolver o problema da fractalidade usando centenas de dados com diferentes períodos de tempo, como você faz, ou para treinar um modelo usando centenas de dados com diferentes períodos de tempo, como eu faço, mas é apenas uma muleta e descuido, não é uma solução afectiva...
Quero que a rede encontre o ótimo por si só, que ela determine por si mesma qual é o alvo ótimo no momento, qual é o traço ótimo no momento, ela será muito mais eficaz do que as nossas muletas que temos agora.
Quando o mercado se torna inadequado, a rede neural simplesmente deixa de reconhecer padrões legais e não alerta.
O mercado é sempre adequado, o modelo é inadequado, pelas razões acima descritas !!!!
Porquê perder tempo a testar na demonstração? Não consegues simular a troca no teu próprio código? Não é óptimo, eu nunca faria isso.
Porque eu não tenho ilusões. A opção binária é uma plataforma que não irá jogar a seu favor.
Agora todo o tópico de redes neurais e comércio já parece masturbação, talvez seja a hora de tentar com uma mulher de verdade?
talvez seja altura de o experimentar com uma mulher a sério.
Eu tenho... Eu prefiro não))
Mas a sério, queres correr uma semana/mês numa demonstração em vez de escrever 5 linhas de código e testá-lo na história?
E se o meu robô não funcionar, tenho de usar a demonstração durante um mês para o descobrir?
E se eu quiser testá-lo em 5 anos, terei que jogá-lo na demonstração por 5 anos?
Algum tipo de conversa sem saída, infelizmente...
Caso em questão...
Nos meus testes de costas, eu tive um resultado neuro de 95% no teste "acima/abaixo". Depois encontrei um erro e foi 67%. Depois corri-o em binário, o resultado foi de 55%. Depois deste stress, encontrei outro erro mais fundamental e obtive 66% no binário.
Conclusão, você precisa de um juiz independente, caso contrário, você estará flertando em suas ilusões.
Tinha de... Eu prefiro não))
Mas falando sério, você está sugerindo correr um robô de uma semana/mês em uma demonstração em vez de escrever 5 linhas de código e testá-lo na história?
Sim! É assim mesmo e não há outra maneira!
mytarmailS:
Se não está a funcionar, tenho de fazer uma demonstração durante um mês para o descobrir?
Normalmente 3 dias e tudo se torna claro
É melhor testar sem emoções)))) Mais uma razão para negociar)))))))
Francamente falando, o tema dos palpiteiros não é abordado. Assim como a lógica dos modelos, quais devem ser aplicados quando, e qual é o critério para a sua seleção.
As recomendações sobre como preparar os dados não têm nada a ver com o resultado. Embora sem isso não seja possível iniciar)))))