Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2841

[mytarmailS]

Andrey Dik #:

Não entendo a alergia de alguns colegas à palavra "otimização".

A otimização deve ser considerada como um processo de encontrar a melhor solução, a melhor solução de um modelo robusto.

Não é uma definição exata, e se o processo de busca não estiver no modelo, então não é otimização? )

Eu, por exemplo, crio códigos usando ferramentas de otimização...

Otimização é a "busca matemática de parâmetros não observáveis de acordo com um critério escolhido de utilidade".

algo assim

[mytarmailS]

Decidi negociar Eurobucks por um minuto, sem nenhum indicador.

Nem um único ponto negativo, as entradas são precisas, o que significa que ainda tenho algum conhecimento do mercado...

Mas também estou me analisando de fora, como faço análises, tomo decisões, etc... Não consigo imaginar como colocar algo assim na máquina, dado que meu nível inicial no MO.... já não é obviamente o mesmo.

[Rorschach]

Deixe-me expandir o ponto de vista de Alexei. Na entrada, temos apenas dados passados. No histórico, um sistema ideal seria "memorizar" todos os movimentos dos dados disponíveis. Essa é a tarefa da interpolação, selecionamos uma função que descreve perfeitamente os dados históricos. Há um número infinito de funções desse tipo. À medida que a profundidade do histórico aumenta, elas se tornarão cada vez menores, será cada vez mais difícil encontrá-las, mas além do histórico disponível, 99% dessas funções restantes estarão apontando um dedo para o céu. Infelizmente, estamos interessados na área fora do histórico (extrapolação). A primeira coisa que podemos tentar fazer é procurar regularidades internas: verificar a autocorrelação, construir um espectro de Fourier, observar várias estatísticas etc. Mas se estivermos lidando com um sistema complexo (caos, PRNG, sinal criptografado), esses métodos serão ineficazes. Tudo o que nos resta é tentar encontrar uma função que descreva aproximadamente os dados futuros e passados (aproximação), por meio de validação cruzada, testes em vários pares e outros métodos indiretos. E aqui chegamos à conclusão de que a TS clássica e a NS têm muito em comum na otimização - encontrar coeficientes de alguma função por meio de métodos indiretos. Para fazer isso, a NS usa a minimização de sko, variância e assim por diante. Mas, na negociação, outros critérios são mais preferíveis, como a maximização do lucro, a minimização do drawdown, etc. De modo geral, independentemente do método de resolução do problema (via NS ou outro), tudo se resume a encontrar os coeficientes da função de aproximação. Em seguida, a lógica adicional é adicionada: stops, take-outs, MM, PM, etc.

[Maxim Dmitrievsky]

Do ponto de vista puramente técnico, não é possível encontrar uma superfície de otimização adequada examinando tudo. E quanto mais tudo, menores são as chances. A otimização não resolve nada nessa questão e só funciona em sua própria área - para melhorar o que é bom.

Aqui podemos concordar com Prado: "pare de otimizar, procure padrões"

Limpo. Tecnicamente. Não é possível. Encontre um TC adequado por meio da otimização.

Portanto, os platôs e picos que não correspondem aos novos dados caem por si mesmos. Esse problema simplesmente não existe, se você não fizer bobagem.

[Evgeni Gavrilovi]

Que atributos a fxsaber usa ao projetar seu sistema de negociação?

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

Prado: "pare de otimizar, procure padrões"

Em termos puramente formais, a lógica é esfarrapada - qualquer otimização sempre ocorre dentro de algum modelo, como uma forma de encontrar seus parâmetros. Ou seja, algum modelo sempre já foi encontrado).

É claro que ele está falando sobre o fato de que nenhum algoritmo de otimização pode corrigir um modelo ruim. Surge a pergunta: como distinguir os modelos bons dos ruins? Se não houver conhecimento a priori (por exemplo, você pode tentar descobrir quais modelos o fxsaber usa 😆 ), então você terá que recorrer a alguns métodos a posteriori, que obviamente levarão à otimização).

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

Em termos puramente formais, a lógica é esfarrapada - qualquer otimização sempre ocorre em algum modelo como forma de encontrar seus parâmetros. Ou seja, algum modelo sempre já foi encontrado)

É claro que ele está falando sobre o fato de que nenhum algoritmo de otimização pode corrigir um modelo ruim. Surge a pergunta: como distinguir os modelos bons dos ruins? Se não houver conhecimento a priori (por exemplo, você pode tentar descobrir quais modelos o fxsaber usa 😆 ), então você terá que recorrer a alguns métodos a posteriori, que obviamente se resumirão à otimização).

Não posso discutir as abordagens de outras pessoas, pois não tenho conhecimento. Mas, com base em minha própria experiência, o que funcionou foi encontrado na Internet ou por meio de minhas próprias inferências e depois confirmado na Internet. Em toda a história de minha carreira comercial, provavelmente houve duas estratégias otimizadas, ambas com base no retorno à média, uma delas com base em Martin, que rendeu alguma coisa, mas não por muito tempo :). E houve muitas tentativas de otimização, mas apenas duas estratégias no final, e elas não eram tão boas.

Uma delas rendeu 1.500% durante todo o tempo, apenas com o mercado em queda, e se fundiu quando ele mudou, mas os fundos foram retirados com lucro. O segundo, menos ainda.

E isso em mais de 10 anos, talvez até 15, de pesquisas constantes/periódicas por meio de otimização.

É claro que alguém pode argumentar que eu sou apenas estúpido e que ele é d'Artagnan, mas não acredito nisso.

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
Não posso discutir as abordagens de outras pessoas, pois não tenho conhecimento. Mas, com base em minha própria experiência, o que funcionou foi encontrado na Internet ou por meio de minhas próprias conclusões e depois confirmado na Internet. Em toda a história de minha carreira comercial, provavelmente houve duas estratégias otimizadas, ambas com base no retorno à média, uma delas com base em Martin, que rendeu alguma coisa, mas não por muito tempo :). E houve muitas tentativas de otimização, mas apenas duas estratégias no final, e elas não eram tão boas.

Uma delas rendeu 1.500% durante todo o tempo, apenas com o mercado em queda, e se fundiu quando ele mudou, mas os fundos foram retirados com lucro. O segundo, menos ainda.

E isso em mais de 10 anos, talvez até 15, de pesquisas constantes/periódicas por meio de otimização.

É claro que alguém pode argumentar que eu sou apenas estúpido e ele é d'Artagnan, mas tenho pouca fé.

O ano 14 foi mais calmo e a descida foi mais longa. Agora é semelhante, mas mais curta e mais imprevisível.

É um hobby, parte da vida).

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy #:
O 14º ano foi mais calmo e a descida foi mais longa. Agora é semelhante, mas mais curta e mais imprevisível.

É um hobby, uma parte da vida)

Como se houvesse, e em parte há, outras estratégias, mas elas não pertencem de forma alguma às estratégias de otimização

Naquela época, essas 2 retas me deram um bom negócio, não me neguei nada, mas não foi longo).

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:
Não posso discutir as abordagens de outras pessoas, pois não tenho conhecimento. Mas, com base em minha própria experiência, o que funcionou foi encontrado na Internet ou por meio de minhas próprias conclusões e depois confirmado na Internet. Durante toda a história de minha carreira de negociação, provavelmente houve duas estratégias otimizadas, ambas com base no retorno à média, uma delas com base em Martin, que rendeu alguma coisa, mas não por muito tempo :). E houve muitas tentativas de otimização, mas apenas duas estratégias no final, e isso não é tão bom.

Uma delas rendeu 1.500% durante todo o tempo apenas com o mercado em queda e se fundiu quando ele mudou, mas os fundos foram retirados com lucro. A segunda, ainda menos.

E isso em mais de 10 anos, talvez até 15, de pesquisas constantes/periódicas por meio de otimização.

É claro que alguns podem argumentar que sou apenas estúpido e que ele é d'Artagnan, mas não acredito nisso.

A palavra "otimização" tem uma má reputação em nosso fórum por motivos óbvios. Portanto, é compreensível que você queira, de alguma forma, fugir dela e nem mesmo usar a palavra. No entanto, qualquer treinamento de um modelo MOE é quase sempre otimização, e não se pode tirar palavras de uma música.

Não quero ferir os sentimentos de ninguém, ensiná-los sobre a vida ou explicar como fazer negócios. Estou escrevendo apenas na esperança de que a metaquotes leve minhas observações em consideração ao implementar o MO no MT5.