Regressão Bayesiana - Alguém já fez um EA usando este algoritmo? - página 48

 
comp:
Viu um comércio primitivo hoje por 7500 lotes (de uma só maneira). Com uma alavancagem de 100:1 é necessário ~$5700K de capital próprio para abrir tal posição.
Um declive escorregadio? Você novamente?
 
Vasiliy Sokolov:
Um deslize? Você novamente?
Você não entendeu. Setenta e cinco centenas de lotes na história que eu já vi. Nunca vi nada assim antes. Mas como ele comercializa no MT4, ele deve ser primitivo.
 
comp:
Hoje eu vi o comércio primitivo 7500 lotes (de uma só maneira). Com uma alavancagem de 100:1 é necessário ~$5700K de capital próprio para abrir tal posição.

Eu não pretendia estigmatizar ninguém pessoalmente.

Sou a favor da discussão de estatísticas aqui, Bayesian e não apenas, como aplicadas ao comércio.

Para seu exemplo, primitivo é o quê? Você já viu ou não o código primitivo dele?

 
comp:
Você não entendeu. 7500 muita história já foi vista. Nunca vi nada assim antes. Mas, uma vez que opera no MT4, deve ser primitivo.
Existem mais de 600 projetos de arquivos em Metatrader aqui, portanto, pode ser muito difícil na MT.
 
Alexey Burnakov:

...

Eu não trabalhei com árvores, não há nada a aconselhar, mas tenho alguma experiência com o treinamento de classificadores em geral:

1) Se houver uma linha de preços P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; então a linha para os dados de entrada do classificador é P[0]-P[3]. Mas não tome o valor de P[4] como o resultado necessário da classificação para o treinamento. O comércio não será aberto e fechado em todos os bares. É mais rentável abrir uma posição no início do canal e fechá-lo no final. Ou seja, o classificador deve prever a direção do canal: para cima ou para baixo, não o preço da próxima barra. Por exemplo, traçar um ziguezague nos dados iniciais e tomar a direção do ziguezague em vez de P[4] como resultado necessário.

2) Os padrões são dependentes do tempo. Treine em um classificador separado para cada dia da semana, ou tente adicionar a fase da lua aos dados brutos (estou falando sério), ou a hora do dia, não sei o que fazer exatamente, mas é muito importante.

 
Alexey Burnakov:

Para seu exemplo, um primitivo é o quê? Você já viu ou não o código primitivo dele?

Eu não tenho, é claro. Mas o código está em MQL4 e há negócios todos os dias. Você já viu alguma reviravolta matemática complexa em MQL4 que poderia ser otimizada adequadamente com muitos milhares de passes em GA? Eu não tenho.

Se a matemática é complicada, no otimizador MT4 ela mal funciona. Mas se um comerciante trabalha em conta real, significa que ele é proficiente em MT4. Isso significa que se trata de um cálculo simples. E não há uma matemática complicada, com uma alta probabilidade.

 
Dr.Trader:

Eu não trabalhei com árvores, portanto não posso aconselhar, mas tenho alguma experiência com o treinamento de classificadores em geral:

1) Se houver uma linha de preços P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; então a linha para os dados de entrada do classificador é P[0]-P[3]. Mas não tome o valor de P[4] como o resultado necessário da classificação para o treinamento. O comércio não será aberto e fechado em todos os bares. É mais rentável abrir uma posição no início do canal e fechá-lo no final. Ou seja, o classificador deve prever a direção do canal: para cima ou para baixo, não o preço da próxima barra. Por exemplo, traçar um ziguezague nos dados iniciais e tomar a direção do ziguezague em vez de P[4] como resultado necessário.

2) Os padrões são dependentes do tempo. Treine em um classificador separado para cada dia da semana, ou tente adicionar a fase da lua aos dados brutos (estou falando sério), ou a hora do dia, não sei o que fazer exatamente, mas é muito importante.

Obrigado.

Em ordem.

1) A idéia é interessante. Você também poderia fazer isto: medir o que é mais rápido de cumprir - o preço máximo ou mínimo durante um determinado período de tempo. Se o máximo (vamos codificá-lo como 1), então faz sentido abrir uma compra, e vice versa. MAS - uma grande mas - a regra de fechamento para tal comércio será muito indefinida, não há nenhuma.

Eu pareço um ziguezague. Talvez realmente tente. O que me confunde sobre esta abordagem - um joelho pode estar em 1 hora e outro em 9 horas. Portanto, o momento é uma bagunça. Acho que o classificador pode não gostar disso.

Embora, você esteja apenas falando de direção.... Você poderia tentar.....

2) Sim, eu já fiz isso. Tenho um grande conjunto de dados - posso compartilhá-lo aqui mesmo - onde acrescentei aos dados de preços:

- hora

- minuto

- dia da semana

- mês

- dia do mês

MAS - outro grande mas - se estas variáveis tomadas individualmente não disserem nada significativo sobre o alvo, então as árvores de decisão (todas as suas variedades) não as incluem nas principais variáveis importantes. Isto porque as árvores são algoritmos gananciosos e começam a fazer regras a partir dos preditores mais importantes para a variável alvo. E, de modo geral, não é fácil conseguir que a máquina utilize as variáveis que você deseja. Se tiver um mecanismo embutido para priorizar os preditores, ele peneirará seus "desejos".

Algumas das máquinas de treinamento mais conhecidas para classificação de dados (mas NÃO imagem) são Gradient Boosted trees (GBM / XGBOOST bibliotecas) fazem exatamente isso - primeiro eles selecionam variáveis de preço vs. preço passado, por exemplo, diferença média móvel com janela diferente (para mim estes são consistentemente os preditores mais importantes).

As redes neurais são convencionais (rasas) - os perceptrons multicamadas não são responsáveis pelas interações.... Ou seja, seus nós são todos somas ponderadas processadas por um núcleo. Mas talvez eu esteja enganado e eles implicitamente resolvam as interações... Não sei ao certo.

 
Alexey Burnakov:
Há camaradas aqui fazendo mais de 600 projetos de arquivos em Metatrader, por isso pode ser muito difícil na MT.
Mais de 600 arquivos são folhos, não matemática.
 
comp:
Mais de 600 arquivos - isto é folhos, não matemática.

Bem, sim. Especialmente quando você não tem idéia do que está lá dentro ))

Aqui está meu primitivo pessoal (não é um produto, não está à venda): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081

A lógica de posições de abertura e fechamento se encaixa em 50-100 linhas com uma bela marcação. Cerca de 4-6 parâmetros importantes. O Expert Advisor vem avançando há 5-7 anos. Realmente, uma idéia foi tomada e analisada minuciosamente. Por enquanto, está abandonada.

Тестирую
Тестирую
  • 2015.02.15
  • Alexey Burnakov
  • www.mql5.com
Разрабатываемая торговая система. Провел тестирование на majors. На трех получил приемлемые показатели. Эта троица имеет шанс пойти на реал-тест в обозримом будущем. Не на всех парах торгуемый паттерн...
 
Alexey Burnakov:

Aqui está meu primitivo pessoal (não é um produto, não está à venda): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081

A lógica de abertura e fechamento de posições se encaixa em 50-100 linhas com uma bela marcação. Cerca de 4-6 parâmetros importantes. O Expert Advisor vem avançando há 5-7 anos. Realmente, uma idéia foi tomada e analisada minuciosamente. Por enquanto, está abandonada.

Admito que você tem um TS robusto. Mas você não leva em conta o spread flutuante e não leva em conta que ele pode não funcionar com outro corretor para o mesmo símbolo, mesmo no testador.

Cada símbolo tem seu próprio padrão. O histórico de cada símbolo depende do corretor. Quando, como você, você tem uma expectativa matemática insignificante, você tem que perceber que estas características estão afetando e muito seriamente. E a matemática complexa pode esbarrar no efeito borboleta. Quando os dados subjacentes são ligeiramente diferentes (um corretor ou spread diferente) mata ou exalta o próximo modelo matemático.

E você pode ter tido o graal em suas mãos. Mas só você não sabia que era um graal não sobre as majors, mas sobre alguns GBPCHF. E não na Alpari, que você costumava testar, mas em algum FXCM. E você jogou aquele graal fora, não sabendo que tinha um modelo de tapete tão grande, mas o rejeitou apenas porque não sabia sobre GBPCHF e FXCM.