Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 735

[Yuriy Asaulenko]

Nikolay Gaylis:

Foi por isso que eu pedi a fórmula...

Se você quer trabalhar com NS, vá para um software profissional normal, ou não se preocupe com essas falsificações de MQL - isso não vai adiantar de nada.

[[Excluído]]

Provavelmente este aqui

[Maxim Dmitrievsky]

[Maxim Dmitrievsky]

Nikolay Gaylis:

Provavelmente este aqui.

bem, há um artigo sobre o assunto, como escrever um neurónio, sim, assim mesmo... a pesquisa funciona...

Não dê ouvidos a Asaulenko, ele está farto do seu paradigma, não está claro porque é que ele vem a este fórum, é bom que ele tenha sido banido hoje, este nerd indefeso.

[Maxim Dmitrievsky]

É engraçado :)

https://smart-lab.ru/blog/456953.php

[Mihail Marchukajtes]

silenciosamente a ardósia cresce o meu sem pressa

Comentarei sobre ti mais tarde... Agora não há tempo...

[Mihail Marchukajtes]

É assim:

Oh meu, Michael..., como podes não compreender, nós já te explicámos e trouxemos para te motivar emocionalmente a evoluir, mas tu és como uma pedra! Faria sentido se estivesses a vender algum tipo de graal a um otário, mas não pareces estar, por isso é estranho, não razoável. Você não pode descrever todo o mercado com 40 observações, além de 3 semanas, é como descrever o rosto de milhares de pessoas com 40 pixels, pegue por exemplo uma foto de Vladimir Lenin e retire dele o que quiser, usando qualquer transformação de dados ~40 pontos e tente reconhecer o líder do proletariado nele)))) E o mercado inteiro não é apenas uma foto, é centenas de vezes maior em capacidade. Não sejas tão auto-indulgente e "desejoso".

O seu problema é que você está tentando descrever todo o mercado. Em todos os bares, pelo que entendi... Agora vamos fazer as contas juntos.

Um TF de 15M em uma quinzena é de 1920 bares. Se você está descrevendo o mercado ENORME, então você precisa alimentar 1920 barras para a entrada líquida, etc. etc.

TF 15M Sinais para comprar 40 peças (aproximadamente). Para descrever estas duas semanas pelo meu TS, preciso aplicar apenas 40 valores para treinamento, para que a rede possa aprender estas duas semanas, pois não analiso todo o mercado, analiso-o apenas nos seus momentos de reversão. O TS básico é contra-tendência. Ou seja, identifica áreas de possíveis reviravoltas de mercado. E é nesta altura que a análise tem lugar. O que reduz significativamente o número de amostras durante o treinamento, mas ao mesmo tempo cobre o mesmo intervalo de tempo (2 semanas)

Como eu disse antes, não posso aumentar a amostra de treinamento porque os dados que estou usando não me permitem fazer isso. Se os dados de entrada fossem melhores, eu treinaria para 100 e 1000. MAS MAS não é assim tão importante, é o resultado final que é importante e é tão......

[Mihail Marchukajtes]

Esta imagem mostra a secção de treino e EOC.

Aqui está apenas a seção de treinamento de 01.31.2018 Para facilitar a visualização

E aqui está a secção de segunda-feira 03.05.2018 O TC é o mesmo...

[Mihail Marchukajtes]

E tudo isto é o trabalho destes dois bebês, que foram treinados com os dados certos e selecionados no máximo VI em relação à entrada

double getBinaryClassificator1A(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 2748.0) / 2951.0 - 1.0;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.09069) / 154.45321 - 1.0;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 71.06971) / 147.16595 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 94.29885) / 172.688 - 1.0;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.91128) / 154.99767 - 1.0;
   double decision = 0.07032014810363377 * x1 * x3
  -0.2709385389305134 * sigmoid(x0 + x1)
  + 0.4766552616529839 * sigmoid(x1 + x2)
  -0.02475017204446986 * sigmoid(x3)
  + 0.6522278547266189 * sigmoid(x4)
  -0.4251146155411889 * sigmoid(x0 + x4)
  + 0.3491339620629828 * sigmoid(x1 + x4)
  -0.11995134291612954 * sigmoid(x0 + x1 + x3 + x4)
  -0.5414699867210747 * sigmoid(x2 + x3 + x4)
  -0.15299357377557646 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4)
  + 0.3477721452733811 * sigmoid(1.0 + x2 + x3)
  -0.2667852400383829 * sigmoid(1.0 + x0 + x2 + x4)
  + 0.35137296333271945 * sigmoid(1.0 + x1 + x2 + x4)
  + 0.5545211348150159 * sigmoid(1.0 + x1 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

double getBinaryClassificator2A(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4) {
   double x0 = 2.0 * (v0 + 1543.0) / 2763.0 - 1.0;
   double x1 = 2.0 * (v1 + 83.27445) / 157.86037 - 1.0;
   double x2 = 2.0 * (v2 + 96.96413) / 167.20560999999998 - 1.0;
   double x3 = 2.0 * (v3 + 76.54987) / 162.84452 - 1.0;
   double x4 = 2.0 * (v4 + 70.10687) / 136.14457 - 1.0;
   double decision = -1.4629648549243972 * x2 * x3
  -0.24382747582073286 * x2 * x4
  -0.16956988148753577 * sigmoid(x0)
  -0.09466097943059529 * sigmoid(x1)
  + 0.09458009807928075 * sigmoid(x2)
  + 0.5855852404304591 * sigmoid(x1 + x2)
  + 0.5480350088543795 * sigmoid(x3)
  + 0.030113404168369433 * sigmoid(x1 + x3)
  -0.146080234300504 * sigmoid(x4)
  + 0.26372003133088134 * sigmoid(x1 + x3 + x4)
  -0.40493035689960494 * sigmoid(x0 + x2 + x3 + x4);
   return decision;
}

Pergunta: Quem está insatisfeito com o desempenho destes modelos??

[Mihail Marchukajtes]

Estou absolutamente confiante na minha abordagem ao mercado, olhando para os resultados.

Obrigado pela ajuda no R, que fez o TS funcionar muitas vezes melhor.....

A abordagem é demorada e há muito a ter em conta para não cometer um erro, o que pode alterar fundamentalmente o resultado, mas no geral estou satisfeito, o que desejo que vocês façam também....

E agora estou começando a escrever um artigo sobre BW + também vai haver um vídeo, então não perca. Quando for publicado, não me esquecerei de o informar neste tópico.... Boa sorte 17