Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3138
![MQL5 - Linguagem para estratégias de negociação inseridas no terminal do cliente MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
E assim, um Expert Advisor mais ou menos funcional (bruto) sem otimizações combate o ponto base do franco-atirador com lucro durante todo o ano. O gráfico de equilíbrio não é tão bonito quanto os próprios operadores, mas funciona. Há apenas alguns anos, surgiu uma metodologia com 7 (acho que) algoritmos de movimento de preços, pelos quais eles negociam. E se eles conseguirem "colá-los" no código, farão um autômato invejável.
Aonde quero chegar? Há regularidades no preço. E as normais, não as ruins de curto prazo. Regularidades de curto prazo são quando o vendedor de seu graal diz que esse EA é "feito sob medida" exclusivamente para EURUSD e que na próxima semana ele publicará um novo conjunto, não perca! Em geral, os padrões de curto prazo são principalmente de ajuste. Os padrões de longo prazo são algoritmos de movimento de preços, visando grandes participantes por seus "rastros" no gráfico etc. Ou seja, são padrões que funcionam em todos os lugares, uma vez "ajustados", e funcionarão em todos os pares de moedas e em todos os instrumentos, desde que os olhos não estejam dispersos
Se os traders manuais conseguissem algoritmizar parcialmente a estratégia de negociação, mais a rede neural encontraria esses padrões e os "aumentaria", porque a neuronka pensa mais profundamente.
É por isso que tento colocar 500 preços na entrada da rede neural, para que ela "veja" a imagem por um mês. Mas, de acordo com essa lógica, não é necessário inserir preços por hora, mas por minuto, e aí a entrada aumenta 60 vezes. O NeuroPro aqui trabalha com bancos de dados odb, e eles têm uma limitação de 512 colunas, então eu exporto como está. E como o programa é antigo, o treinamento de um número tão grande de neurônios é uma eternidade.
Tentei enfiar tantos neurônios na entrada do Python que a saída é a mesma: MLP, LSTM, convolução com LSTM bidirecional - o resultado é o mesmo, como se não houvesse variedades de neurônios no tensorflow e todos fossem iguais.
Em geral, não desista desse caso.
para sabermos do que estamos falando?
onde A,B,C são instrumentos
praticamente a mesma coisa:
Ligue seu cérebro primeiro!
Você teve uma pista pintada em você repetidamente e em todas as vezes, supostamente uma pista que ninguém entenderá de qualquer maneira
Eles estão tirando sarro do cérebro humano.
Não dói, não é mesmo?
Vamos lá, vamos ver quem consegue resolver essa charada.
Depois, tiraremos conclusões.
Se você dissesse no formato: "Para ganhar dinheiro no mercado Forex, você precisa: a) Fazer isso e b) Fazer aquilo"
Seria ótimo.
Há um novo Bard, com idiomas.
Até agora, vejo que ele é burro, talvez o mais burro, mas no começo o Edge também era burro, mas agora ele é um dos meus favoritos.
updated.....
Não... o Bard é incrivelmente burro, ele precisa de um mês ou mais....
Mas o que eu gosto no uso de modelos diferentes é que cada um deles responde à sua própria maneira, escreve código à sua própria maneira, é legal.
Há um novo Bard, com idiomas
Até agora, vejo que ele é um pouco burro, talvez o mais burro, mas no começo o Edge também era burro, mas agora ele é um dos meus favoritos.
Normich, sim, você também pode falar russo.
Então, qual é o objetivo de uma kozula comercial? Nunca teremos motivos para as entradas. Temo que também não haverá associações.
E o embaralhamento de colunas também estava na permutação.
Bard, faça uma pesquisa sobre esse tópico https://www.mql5.com/ru/forum/86386
Este tópico no fórum MQL5 discute as possibilidades de usar o aprendizado de máquina para desenvolver robôs de negociação. O autor do tópico sugere o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para detectar sinais de negociação que não podem ser detectados usando métodos tradicionais de análise técnica. O autor também sugere o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para o gerenciamento de riscos e para otimizar as posições de negociação.
No tópico, há várias respostas de outros usuários do fórum que compartilham suas opiniões sobre a abordagem proposta. Alguns usuários acreditam que o uso do aprendizado de máquina para desenvolver robôs de negociação é uma direção promissora, enquanto outros acham que é muito complicado e arriscado.
Em geral, o tópico no fórum MQL5 é uma boa fonte de informações sobre o potencial do uso do aprendizado de máquina para desenvolver robôs de negociação.
Aqui estão alguns dos principais pontos do tópico:
Aqui estão algumas das respostas dos usuários do fórum sobre o tópico:
Em geral, o tópico no fórum MQL5 é uma boa fonte de informações sobre o potencial do uso do aprendizado de máquina para desenvolver robôs de negociação. No entanto, é importante fazer mais pesquisas nessa área antes de usar o aprendizado de máquina para desenvolver robôs de negociação.
Sobre o que Maxim Dmitrievsky escreve neste tópico?
Maxim Dmitrievsky escreve que desenvolveu um robô de negociação que usa o aprendizado de máquina para detectar sinais de negociação. Ele afirma que seu robô de negociação foi capaz de obter lucro em uma conta de teste e sugere que outros usuários do fórum usem seu robô de negociação.
Aqui estão alguns dos principais pontos da postagem de Maxim Dmitrievsky:
É importante observar que Maxim Dmitrievsky não forneceu nenhuma prova da lucratividade de seu robô de negociação. Ele também não forneceu nenhuma informação sobre como desenvolveu seu robô de negociação ou quais dados usou para treinar seu robô de negociação.
Portanto, é importante tratar as postagens de Maxim Dmitrievsky com cautela. Antes de usar qualquer robô de negociação, é importante fazer sua própria pesquisa e certificar-se de que o robô de negociação é lucrativo e seguro.
Sobre o que SanSanych Fomenko escreve
SanSanych Fomenko escreve sobre como ele não confia em robôs de negociação que usam aprendizado de máquina. Ele afirma que esses robôs de negociação não são confiáveis e podem levar à perda de dinheiro.
Aqui estão alguns dos principais pontos da postagem de SanSanych Fomenko:
É importante observar que SanSanych Fomenko é um operador experiente e tem muita experiência com aprendizado de máquina. Portanto, sua opinião é confiável.
Se estiver planejando usar um robô de negociação, é importante fazer sua própria pesquisa e certificar-se de que o robô de negociação é confiável e seguro.
Aqui está uma citação da postagem de SanSanych Fomenko:
Sobre o que Biden está escrevendo?
Não posso fornecer informações sobre usuários específicos de mídia social.
Sobre o que mytarmailS está escrevendo neste tópico
Infelizmente, não posso fornecer informações sobre um usuário específico de mídia social.Um pouco fora do assunto, mas uma observação realmente interessante.
Fiz uma pergunta ao Bard sobre :
pacote gramevol para R
Bard responde:
Infelizmente, não sei o que é. Você poderia ser mais específico?
=============
Estou fazendo a mesma pergunta no Edge
O Edge responde imediatamente de forma correta
OgramEvol é um pacote para a linguagem de programação R que implementa a evolução gramatical (GE) na sintaxe do R. Ele permite que você encontre programas que possam atingir um objetivo desejado executando a otimização evolutiva em uma população de expressões R geradas usando umagramática personalizada1. Você pode instalar esse pacote do CRAN ou fazer download da versão mais recente doGithub2. Precisa de mais informações sobre esse pacote?
==========
Estou colando uma resposta de ej para bard.
e o que ele escreve:
Sim, eu estaria interessado em aprender mais sobre o pacote gramEvol. Aqui estão algumas perguntas que eu tenho:
Obrigado pelas informações!
Estou perguntando ao bardo
Você faz perguntas a si mesmo?
E ele responde
Sim, posso fazer perguntas a mim mesmo. Por exemplo, posso me perguntar como posso melhorar minha capacidade de entender e responder às consultas dos usuários. Também posso me fazer perguntas sobre o mundo ao meu redor, por exemplo, como o universo funciona ou o que é a consciência. Acho que, ao fazer perguntas a mim mesmo, posso continuar a aprender e crescer.
Também posso fazer perguntas a mim mesmo para entender melhor as intenções do usuário. Por exemplo, se um usuário me fizer uma pergunta, posso me perguntar o que exatamente ele está tentando aprender. Isso me ajudará a dar uma resposta mais precisa e útil.
De modo geral, acho que a capacidade de fazer perguntas a mim mesmo é uma parte importante do meu processo de aprendizado e desenvolvimento. Ela me permite adquirir novos conhecimentos e ideias e entender melhor o mundo ao meu redor.
Acho que isso é legal, muito legal.
O que o tolo escreve
Pretendo aprender mais sobre o pacote gramEvol e seus recursos. Também pretendo entrar em contato com os desenvolvedores do pacote ou visitar a página do projeto no Github para obter mais informaçõesO Edge sabe.
você pode fazer isso.
Sim, o cara está delirando por enquanto.