Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2775

 
Aleksey Nikolayev #:

Pelo que sei, isso depende do compilador C++ usado e da versão do Rtools (para Windows). Eu mesmo não vou tão longe, o máximo foi o STL, com o qual não tive nenhum problema.

Obrigado, encontrei alguns tutoriais sobre como fazer isso, mas ainda não consigo....

 
Maxim Dmitrievsky #:
E quanto aos fractais, ninguém descobriu? E a marcação informativa.
Deixe-me executar o bot.
Deve ser muito simples, não há tempo. Você pode fazer isso em uma hora.
Mas é preciso pensar muito nisso

Quais atributos não importam, desde que estejam relacionados ao BP que está sendo classificado.

Especialmente para este tópico, agora, por meia hora, usando apenas o OHLC, esbocei aproximadamente um indicador de seta.

Esta é a primeira visualização sem filtros e sem outros truques, apenas com o OHLC. Esse algoritmo funcionará em qualquer TF.

Goste ou não, mas o R-key e o Python não ajudarão se você não entender a profundidade e o significado dos gráficos financeiros. Desculpe-me pela grosseria, é claro.

OHLC_1

 
Uladzimir Izerski #:

Especialmente para este tópico, agora, por meia hora, usando apenas o OHLC, esbocei aproximadamente um indicador de seta.

Esta é a primeira visualização sem filtros e sem outros truques, apenas com o OHLC. Esse algoritmo funcionará em qualquer TF.

Goste ou não, mas o R-key e o Python não ajudarão se você não entender a profundidade e o significado dos gráficos financeiros. Desculpe-me pela grosseria, é claro.

Isso não é científico, onde está o backtest?

Você pode fazer isso em SQL, o principal é a prova.
 
Valeriy Yastremskiy #:

Diferenças / incrementos, velocidades / acelerações, spreads / corredores e suas médias.

Não consigo pensar em mais nada para medir.

Indicadores ....

Nada mais é necessário na lista.

Tudo se resumirá a um algoritmo suficientemente rápido que determine o grau de influência de um recurso na variável de destino. Mais uma vez, o algoritmo NÃO é a correlação e NÃO é a importância dos atributos nos algoritmos de MO.

A qualidade de uma característica é o grau de variabilidade em sua influência sobre a variável de destino.

Se você encontrar atributos suficientemente influentes (com alto poder de previsão, na minha terminologia) com menos de 10% de variação na estimativa numérica dessa influência, você ficará satisfeito. O erro de previsão de quase todos os algoritmos de MO será garantido como sendo inferior a 40%, ou você pode ter sorte e chegar a 20%.

Esse é o plano completo

 
Maxim Dmitrievsky #:

Não é científico. Onde está o backtest?

Você pode fazer isso no SQL, o que importa é a prova.

Por que fazer o backtest?

Esse é um gráfico atual ao vivo, sem olhar para o histórico, como pode ser feito em um testador.

O mercado financeiro é vivo e escorregadio como uma enguia. Ele exige uma abordagem especial.

E você pode fazer um trabalho científico durante toda a sua vida. Qual é a utilidade? )) Eu vejo, assisto e dou risada.))

 
Uladzimir Izerski #:

Por que o backtest?

É um gráfico atual em tempo real, sem olhar para o histórico, como pode ser feito em um testador.

O mercado financeiro é vivo e escorregadio como uma enguia. Ele precisa de uma abordagem especial.

E você pode fazer um trabalho científico durante toda a sua vida. Qual é a utilidade? )) Eu vejo, observo, dou risada.))

e você não pode dar uma olhada na história em um gráfico ao vivo?

 
Andrey Dik #:

e você não pode dar uma olhada no histórico em um gráfico ao vivo?

Eu me referia a olhar o histórico um passo à frente. Isso pode ser feito no testador, que algumas pessoas acham necessário aproveitar para obter ganhos pessoais. Não é o seu caso. Estou observando, você tem um bom algoritmo. Gosto dessa abordagem.

Acabei de criar esse indicador de joelhos. Sinceramente.

Você pode definir qualquer instrumento e TF. Nós o testaremos.

 
O mais difícil é a manipulação de dados. Você precisa aprender a usar o Pandas ou outro análogo e, então, praticamente qualquer estratégia não será um problema. Ou fazer seleções por condições por meio de consultas SQL. Ambos funcionam rapidamente.

Não vejo cenários em que os loops seriam usados de forma rígida, na maioria das vezes são seleções de conjuntos de dados.
 
Maxim Dmitrievsky #:
O mais difícil é a manipulação de dados. Você precisa aprender a usar o Pandas ou outro análogo e, então, praticamente qualquer estratégia não será um problema. Ou fazer seleções por condições por meio de consultas SQL. Ambos funcionam rapidamente.

Não vejo cenários em que os loops seriam usados de forma rígida; na maioria das vezes, trata-se de seleções de conjuntos de dados.

No meu caso, nem mesmo os loops são usados. O cálculo é feito instantaneamente.

Não pense que estou colocando setas no gráfico manualmente)))

 
Uladzimir Izerski #:

Especialmente para este tópico, agora, por meia hora, usando apenas o OHLC, esbocei aproximadamente um indicador de seta.

Esta é a primeira visualização sem filtros e sem outros truques, apenas com o OHLC. Esse algoritmo funcionará em qualquer TF.

Goste ou não, mas o R-key e o Python não ajudarão se você não entender a profundidade e o significado dos gráficos financeiros. Desculpe-me pela grosseria, é claro.

Onde a transação é aberta?

No ovpen onde está a marca ou no cloze onde está a marca ou no próximo candle?