Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2959
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Você pode me dar algum exemplo de um AO? Eu tinha a impressão de que encontrar um professor era um trabalho por partes e que se prestava à automação.
Você pode...
Você precisa torná-lo o mais simples e reproduzível possível, se houver interesse...
Isso levaria um pouco de tempo.
você pode...
Precisamos tornar o exemplo o mais simples e reproduzível possível, se houver interesse...
você precisa de um pouco de tempo
Isso é muito interessante para mim. Minha busca por um professor é um processo longo e doloroso.
Seu problema é um problema de otimização, buscando parâmetros desconhecidos.
Aqui está o ÚNICO artigo que você precisa para estudar https://www.mql5.com/ru/articles/2225
Se você quiser ensinar o AMO a maximizar o lucro e minimizar o drawdown:
você precisa
1) criar uma função de adequação, uma função que contará os lucros e as perdas dos sinais de negociação.
2) qualquer algoritmo MO que gere sinais para negociação, para a função de aptidão (p.1)
3) qualquer algoritmo de otimização (genético, enxame de partículas, churn) - que gerará sinais como alvos para o AMO (p.2).
algoritmo como este
1) AO cria um alvo para o AMO
2) O AMO é treinado nesse alvo
3) O AMO cria uma previsão de sinais de negociação
4) os sinais de negociação são avaliados pelo FF e produzem um resultado
5) o resultado do FF é avaliado pelo AO e maximizado/minimizado ainda mais, e assim por diante, em um círculo, até que um resultado aceitável seja obtido.
==========
AO - algoritmo de otimização
AMO - algoritmo de aprendizado de máquina
FF - função de adequação
=========
ps. se quiser trabalhar com o neuronka e não com nenhum AMO, você pode alterar os pesos por meio do AO, sem aprender a segmentação.
Obrigado!
Essa formulação da resposta levou imediatamente à questão da concretização da negociação manual, em que faltam a clareza e a concretude dos sinais, sua variedade e flexibilidade excessiva. Ou seja, há o que pensar.
Isso é muito interessante para mim. Minha busca por um professor é um processo longo e doloroso.
Aqui está o código para ensinar a floresta de rendom por meio de AO,
a função de adequação (NOSSO OBJETIVO) é encontrar um crescimento de lucro bonito/estável, ou seja, a correlação máxima entre a dinâmica do balanço patrimonial e a linha reta de crescimento
Aqui está o código das funções para calcular o lucro e a FF.
Aqui está o resultado: o AO encontrou um alvo para o AMO que, se negociarmos seus sinais, obteremos um belo crescimento de lucro.
Obrigado!
Essa resposta levou imediatamente à questão da concretização da negociação manual, em que faltam a clareza e a concretude dos sinais, sua variedade e flexibilidade excessiva. Ou seja, há muito o que pensar.
Ainda não consigo concretizar minha negociação manual....
Aqui está o código para ensinar o Rendom Forrest com ferramentas AO,
função de adequação (NOSSO OBJETIVO) - encontrar um crescimento de lucro bonito/estável, ou seja, a correlação máxima entre a dinâmica do balanço patrimonial e uma linha reta ascendente
Aqui está o código das funções de cálculo de lucro e FF
Aqui está o resultado: a AO encontrou um alvo para o AMO que, se negociarmos seus sinais, obteremos um belo crescimento de lucro
Eu não diria que tenho preguiça de fazer outras marcações, eu tento diferentes variantes e, como não sou especialista em aprendizado de máquina, quando alguma ideia me vem à mente, tento encontrar pelo menos algumas variantes de exemplos com tentativas de alcançar o resultado.
Quando tentei criar uma versão paramétrica da solução com seus próprios valores de indicadores, descobri que há tantas variantes do conjunto de valores de indicadores que, com o poder de computação atual, a seleção de parâmetros será realizada em quase 10 anos.)
Fiquei surpreso quando li a frase "tirar qualquer TS lucrativa do mercado". Eu nem sequer considerei essa opção, pois achei que eles não existiam.
E daí? ) É uma marcação simples sem FF.
Se fosse tão simples assim, não haveria AO e FF...
É quando sabemos exatamente o que precisamos e entendemos como algoritmizar, que podemos fazer isso com a marcação.
E há casos em que queremos apenas dizer: "Não sei como deve ser a aparência, mas faça com que seja boa".
Tudo o que podemos descrever é bom/ruim, e é isso que é colocado no FF.
Aqui está um exemplo de uma tarefa:
A tarefa é treinar um AMO de forma que ele não cometa erros em suas previsões sobre novos dados em uma das classes, uma das classes é proibida de cometer erros...
Como fazer essa marcação?
Se fosse assim tão simples, não haveria AO e FF.
Quando você sabe exatamente o que precisa e tem conhecimento de como algoritmizar, pode usar a marcação.
E há casos em que queremos apenas dizer - não sei como deve ficar, mas faça com que fique bom.
Tudo o que podemos descrever é bom/ruim, e é isso que está incorporado no FF.
Aqui está um exemplo de uma tarefa:
A tarefa é treinar o AMO para que ele não cometa erros em suas previsões sobre novos dados em uma das classes, uma das classes é proibida de cometer erros....
Como fazer isso com marcação?
Após a marcação, você joga fora as negociações perdedoras na terceira classe, e a mesma curva suave é obtida.
Essa é a quantidade de código que você tem de escrever com essas classes, jogando-as fora, retreinando...
No FF, escrevo apenas duas linhas, penalizando um erro de classe e recompensando uma resposta correta, e é isso, e ele imagina como fazer isso sozinho e não precisa de uma montanha de código....
OK, isso foi fácil, outro exemplo de tarefa
A entrada do AMO é o eurodólar, e quero que a saída seja uma série que seja
1) cointegrada com a libra esterlina
2) se negociarmos uma linha de arbitragem AMO / libra, de modo que haja lucro.
Como isso pode ser feito por meio da marcação?
da mesma forma que com o MO regular, treinamos e olhamos com um olho na pista, com o outro no teste.