Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1496

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

Em termos gerais sim, este é o artigo de onde foi tirada a base de tudohttp://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/.

E aqui está um trecho de código do exemplo do artigo.

Se você retirar o processamento e visualização dos dados, sim, o código tem três linhas.

Bem, aqui é de onde vêm, por exemplo, o bulmarket e o beermarket e o bulmarket, ou seja, é necessário algum pré-processamento de dados no início

e depois vem o cálculo do caminho através de Viterbi e para a frente e para trás, também 2 algoritmos diferentes. Não percebo, eu leio-o.

em python parece assim, em lib hmmlearrn

>>> import numpy as np
>>> from hmmlearn import hmm
>>> np.random.seed(42)
>>>
>>> model = hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full")
>>> model.startprob_ = np.array([0.6, 0.3, 0.1])
>>> model.transmat_ = np.array([[0.7, 0.2, 0.1],
...                             [0.3, 0.5, 0.2],
...                             [0.3, 0.3, 0.4]])
>>> model.means_ = np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])
>>> model.covars_ = np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))
>>> X, Z = model.sample(100)

[Ilya Antipin]

Atualmente trabalhando em Redes Neurais em Evolução através de Topologias de Aumento a partir de http://gekkoquant.com/2016/10/23/evolving-neural-networks-through-augmenting-topologies-part-4-of-4-trading-strategy.

Eu não consegui instalar remotamente o pacote RNeat via devtools, usei sua alternativa - remotos (remotos::install_github). O guião para o MT4 está quase pronto. Eu excluí transformações complexas de pré-processamento, vou tentar usar dados brutos primeiro. Eu adicionei a possibilidade de trabalhar com qualquer número de preditores. Se algo interessante sair, eu informo-o.

Eu estou anexando um exemplo de R-script para dados forex. O símbolo analisado é USDJPY-H1. Dados iniciais - último preço conhecido e 10 desfasamentos do RSI.

[mytarmailS]

Ilya Antipin:

Adoraria ver como o RNeat funciona no meu indicador

[Ilya Antipin]

mytarmailS:

Se você usa indicadores bem conhecidos e mesmo com um período fixo é uma idéia podre, nenhum algoritmo pode encontrar qualquer padrão lá porque simplesmente não existem, o mercado tem uma estrutura dinâmica, fractal (mutuamente fechada), precisamos de um indicador que seja pelo menos ligeiramente adequado ao mercado, que leva em conta o fractal, mesmo indiretamente

Eu concordo. Obtive bons resultados com o indicador ZigZag. Alimento os preços dos extremos recentes ou seus derivados, incluindo o preço do último extremo inacabado. O indicador é calculado para cada instância a partir do conjunto de treinamento, ou seja, ele produz uma variante sem remodelação. Este é o único indicador que tem mostrado resultados mais ou menos satisfatórios que podem ser negociados.

[mytarmailS]

Ilya Antipin:
Eu concordo. Obtive bons resultados com o indicador ZigZag. Alimento os preços dos extremos recentes ou seus derivados, incluindo o preço inacabado do último extremo. O indicador é calculado para cada instância a partir do conjunto de treinamento, ou seja, ele produz uma variante sem remodelação. Este é o único indicador que tem mostrado resultados mais ou menos satisfatórios que podem ser negociados.

Se acertei, também fiz quase a mesma coisa, mas com um algoritmo diferente, eu previ não a direção mas o joelho girando, escrevi aqui como lidei com o preçohttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1476

[Ilya Antipin]

Primeiras impressões sobre a pesquisa no pacote RNeat. Em primeiro lugar, leva muito tempo para calcular o modelo, e é exigente em relação ao poder computacional do computador. Em segundo lugar, não obtém resultados perfeitos quando você insere o alvo. Parece ter um mecanismo de aprendizagem peculiar, que não avalia diretamente a importância dos preditores.

[mytarmailS]

Ilya Antipin:
não sei dizer se estou a obter um resultado perfeito quando estou a introduzir o alvo

Não está muito claro... pode ser mais específico?

p.s. E qual era o alvo? Eu olhei para o código mas não consegui perceber, maximização do lucro?

[Ilya Antipin]

mytarmailS:

Se acertei, também fiz quase a mesma coisa, mas com um algoritmo diferente, previ não a direção mas o joelho de uma reversão, escrevi aqui como lidei com o preçohttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1476

Eu posso dar a explicação do mercado sobre este efeito. Nos pontos de inversão do mercado (mudança de tendência) há uma mudança no equilíbrio entre a oferta e a procura devido à manifestação de factores (fundamentais) de preços mais fortes. Talvez a relação matemática entre diferentes pontos do passado possa conter informações valiosas para a previsão técnica de pontos futuros.

[mytarmailS]

Ilya Antipin:
Pode-se dar uma explicação de mercado sobre este efeito. Nos pontos de inversão do mercado há uma mudança no equilíbrio da oferta e da procura associada à manifestação de factores de preço mais fortes (fundamentais). Talvez a relação matemática entre diferentes pontos passados possa conter informações valiosas para a previsão técnica de pontos futuros.

Parece-me que é ainda mais simples... Se deixarmos apenas extrema de preço significativo e deixarmos cair tudo o resto, além de não estarmos a prever a direcção, mas apenas o traço de extremo, está a limpar os dados de muito ruído e a reduzir os graus de liberdade para a rede neural, pelo que é grato

[Ilya Antipin]

mytarmailS:

Parece-me que é ainda mais simples... Se deixarmos apenas extrema de preço significativo e baixarmos tudo o resto, além de não prevermos a direção, mas apenas o traço do extremo, isso não limpa os dados de muito ruído e reduz os graus de liberdade para a rede neural, pelo que é grato

Sim. Sem dúvida, ao usarmos extremos significativos estamos reduzindo a dimensionalidade dos dados e isso, por sua vez, terá um impacto positivo nos resultados da aprendizagem.