Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2264
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Eu não me lembro bem, lembro-me que mudou alguma coisa, mas não tanto assim... Mas este é um quadro completamente diferente.
porque o crescimento exponencial na escala de toros parece um crescimento linear )
porque o crescimento exponencial em uma escala de tronco parece linear).
e deveria ter um melhor efeito de generalização, em teoria.
Sobre a própria abordagem da geração, uma crítica da minha parte )
Quando você cria dados e passa por modelos à procura de um modelo que funcione com os "novos dados", você percebe que é um ajuste? Entende que é apropriado?
Como estes "novos dados" estão envolvidos na escolha do modelo, não são"novos dados"... não é muito óbvio, mas é!
no dia 3 verificado, sim.
Continuando o tema.... desenterrou o código antigo desses seus GMMs
encontrou 4 bons modelos que estão no lado positivo de "como novos dados".
O modelo GMM foi gerado em teste de 500 pontos em 15k pontos
E aqui estão eles, em dados realmente novos (terceira amostra)
O que é interessante, se invertermos os sinais de abertura de posição para os dois últimos modelos (afundamento), eles começam a ganhar muito bem com a comissão levada em conta
Estou lentamente continuando minhas experiências com o treinamento de redes neurais com função de fitness ....
Eu criei esta forma de descrever a função de fitness, em vez de ensinar a rede para maximizar o lucro, tentei ensinar a rede para "maximizar um gráfico de rendimento agradável".
Qual é "o melhor gráfico de rentabilidade"? Eu o coloco como o coeficiente de correlação da linha linearmente crescente e o gráfico de rentabilidade
Tenho este saldo nos dados da pista, comissão tomada em consideração
Coeficiente de correlação 0,9947626 é quase 1))) mesmo no gráfico é visível como uma régua)
Azul mostra saldo numa amostra de teste de 800 pontos de 5 minutos de Euro
E é assim que se parece o equilíbrio numa amostra de teste de 5k pontos.
agradável )))
Estou lentamente continuando minhas experiências com o treinamento de redes neurais com função de fitness ....
Eu criei esta forma de descrever a função de fitness, em vez de ensinar a rede para maximizar o lucro, tentei ensinar a rede para "maximizar um gráfico de rendimento agradável".
Qual é "o melhor gráfico de rentabilidade"? Eu o coloco como o coeficiente de correlação da linha linearmente crescente e o gráfico de rentabilidade
Consegui este saldo nos dados de rastreio, comissão tomada em consideração
Coeficiente de correlação 0,9947626 é quase 1))) mesmo no gráfico é visível como uma régua)
Azul mostra saldo numa amostra de teste de 800 pontos de 5 minutos de Euro
E é assim que se parece o equilíbrio numa amostra de teste de 5k pontos.
legal )))
Estás à espera de mais alguma coisa? )
Bem, deveria ter um efeito melhor na generalização, em teoria.
não deve nada a ninguém.
Estavas à espera de algo diferente? )
Eu, pelo contrário, estou feliz, o treino para o lucro máximo, por exemplo, é uma lotaria no teste, e aqui está, pelo menos, uma pequena ilha de estabilidade.
800 pontos em um gráfico de 5 minutos não é muito poucoO contrário é mais difícil. Com MO na lógica. Quase impossível, você só pode aproximar
O IO só pode ser quebrado por outro IO mais forteReverse grid é um tópico interessante.
Coloque barulho nas entradas. Obtenha o espectro na saída. Constrói um filtro sobre ele.
Acontecerá então que é possível obter resultados semelhantes com uma combinação de bolsas.
Então vamos usar pacotes de convolução aleatórios (esqueci-me do seu nome).
E então a fantasia chegará ao fim...
Escuridão. Escuridão. A Fábrica.
Estou lentamente continuando minhas experiências com o treinamento de redes neurais com função de fitness ....
Eu criei esta forma de descrever a função de fitness, em vez de ensinar a rede para maximizar o lucro, tentei ensinar a rede a "maximizar um gráfico de rendimento agradável".
Qual é "o melhor gráfico de rentabilidade"? Eu o coloco como o coeficiente de correlação da linha linearmente crescente e o gráfico de rentabilidade
Consegui este saldo nos dados de rastreio, comissão tomada em consideração
Coeficiente de correlação 0,9947626 é quase 1))) mesmo no gráfico é visível como uma régua)
Azul mostra saldo numa amostra de teste de 800 pontos de 5 minutos de Euro
E é assim que se parece o equilíbrio numa amostra de teste de 5k pontos.
engraçado )))
A mesma coisa com a negociação de pares e a procura de spreads agradáveis, mas em oos foge de uma só vez.
Continuando o tema.... desenterrou o código antigo desses seus GMMs
encontrou 4 bons modelos que estão no lado positivo de "como novos dados".
modelo GMM foi gerado em teste de 500 pontos em 15k pontos
E aqui estão eles, com dados realmente novos (terceira amostra)
O que é interessante, se invertermos os sinais de abertura de posição para os dois últimos modelos (afundamento), então eles começam a ganhar muito bem com a comissão levada em conta
aí termina o padrão, não importa como você o ensine. Se você não souber a diferença entre os dois, você pode usar outros exemplos.