Reunir uma equipe para desenvolver uma IO (árvore de decisão/floresta) em relação às estratégias de tendência - página 18
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Portanto, a equipe é cancelada. )
E haverá um grupo administrado. )
Administrar até mesmo uma equipe já estabelecida tem 95% de chance de matar o resultado.
E para administrar algo que ainda não existe, você tem que ter um trunfo muito poderoso. ))
É hora de mostrar alguns trunfos.
Há uma oferta, mas não há expressão de demanda em nenhuma forma.
Se nesta fase os membros potenciais da equipe não estão dispostos a ser pró-ativos, então não tenho certeza de sua motivação.
É uma grande infelicidade.
Sem administração você não pode avançar - propus um esquema onde os próprios participantes escolhem a direção da viagem, é difícil imaginar as condições mais confortáveis.
Dessa lista, nem mesmo os repubs no GitLab registrados.
A equipe deveria ter sido construída imediatamente sob a licença Apache 2.0, e você queria forçar estranhos a cumprir com a ética cooperativa.
Bem, o chefe não sabe absolutamente nada sobre desenvolvimento de software.
O registro é uma questão de minutos, é apenas uma formalidade.
A equipe deve trabalhar em benefício próprio e de todos os membros da equipe, e não para se deixar levar pelo humor.
Desenvolver idéias e codificá-las são coisas diferentes.
O registro é uma questão de minutos; é apenas uma formalidade.
A equipe deve trabalhar em benefício próprio e de todos os membros da equipe, e não quando lhe apetecer.
Desenvolver idéias e codificá-las são coisas diferentes.
Se é um "trabalho de minuto", por que não é feito? Não há espaço de trabalho porque não há equipe. Não há equipe porque não há espaço de trabalho...
E nesta área, a idéia deve ser implementada imediatamente, pelo menos em pseudo-código.
Se "negócios mínimos", por que não é feito? Não há espaço de trabalho porque não há equipe. Não há equipe porque não há espaço de trabalho...
E nesta área, a idéia tem que ser implementada imediatamente, pelo menos em pseudo-código.
A equipe não existe porque as pessoas não querem trabalhar juntas; todos (a maioria deles) estão interessados em ouvir as idéias dos outros, e o formato proposto pela Maxim - a sala de bate-papo - é o ideal para isso.
Talvez no estágio atual de desconfiança e medo de revelar suas próprias idéias seja uma variante de comunicação de interesse.
Antes de fazer algo, você precisa entender como será no final - deve haver um plano; sugeri que as pessoas expressassem suas opiniões sobre a organização do processo de trabalho - como eles querem, como eles o vêem, e então organizar o espaço de trabalho com esses desejos em mente.
Cidadãos - tudo está em nossas mãos!
O mercado não é um lugar para resolver problemas psicológicos pessoais, mas um campo para gerar renda!
Você não pode mover esta coisa por conta própria.
Então, está tudo misturado - o motor do fórum é multifuncional? Eu li sobre o REST, mas é uma arquitetura nua, devo procurar o código fonte do fórum para ele?
O que você quer dizer com "onde você pode interpretar outros roteiros"? Imagine que você quer vender o produto a um usuário comum e explicar em termos humanos o que ele dá e com o que ele combina, por favor. Acho que é necessário e importante, mas não vejo por que, obrigado.
O que há para explicar, acima mostrei um exemplo de como acessar do script MQL ao Python instalado no computador local, treinar o modelo de rede neural, salvá-lo em um arquivo, carregá-lo e trabalhar com ele, chamando o método Predict.
https://www.mql5.com/ru/forum/261479/page16#comment_8011085
Você pode usar o mesmo padrão para criar qualquer uma das centenas de modelos IO disponíveis nas bibliotecas python e treiná-los em seus dados. Usando a mesma amostra, você pode criar uma parte cliente em um EA ou indicador, que carregará o arquivo modelo durante a inicialização e depois o pesquisará chamando o método Predict com seus próprios dados atuais.
O suporte dos protocolos NamedPipes e REST permite que os scripts especificados, Expert Advisors ou indicadores funcionem sem DLLs com os modelos MO, tanto no computador local quanto remotamente na rede.
Ao contrário de NamedPipes quando se usa o texto do script REST da MQL não deve ser enviado através de FileWriteString, mas através de WebRequest para uma URL pública, por exemplo, em VPS onde o motor está funcionando, caso contrário é a mesma coisa.
O que há para explicar, acima mostrei um exemplo de como ligar do script MQL para o Python instalado no computador local, treinar o modelo de rede neural, salvá-lo em um arquivo, carregá-lo e trabalhar com ele, ligando para o método Predict.
https://www.mql5.com/ru/forum/261479/page16#comment_8011085
Usando o mesmo padrão, você pode criar qualquer uma das centenas de modelos MO disponíveis nas bibliotecas Python e treiná-los em seus dados. Usando o mesmo padrão você pode criar uma parte do cliente em um Expert Advisor ou indicador, que carregará o arquivo modelo durante a inicialização, e depois o pesquisará chamando o método Predict com seus próprios dados atuais.
O suporte dos protocolos NamedPipes e REST permite que os scripts especificados, Expert Advisors ou indicadores funcionem sem DLLs com os modelos MO, tanto no computador local quanto remotamente na rede.
Ao contrário de NamedPipes quando se usa o texto do script REST da MQL não deve ser enviado através de FileWriteString, mas através de WebRequest para uma URL pública, por exemplo, em VPS onde o motor está funcionando, caso contrário é a mesma coisa.
Em geral, é claro, uma ferramenta para ativar um modelo calculado.
Mas ainda não entendo como lidar com o otimizador de estratégias.
Deixarei meus pensamentos nas árvores, caso elas venham a ser úteis.
Fórum sobre comércio, sistemas comerciais automatizados e estratégias comerciais de teste
Aprendizagem da máquina no comércio: Teoria e prática (Comércio e além)
Aleksey Vyazmikin, 2018.07.10 14:18
Ontem me ocorreu um pensamento: por que procuramos árvores de decisão, ou seja, um modelo que descreva uma entidade? Isto é, por que precisamos descrever a entidade inteira, talvez devêssemos apenas procurar as partes dessa entidade que são mais compreensíveis e previsíveis? Pensei que, como recolho folhas de árvores, talvez eu devesse usar um método para encontrar tais folhas sem construir uma árvore de decisão completa, o que, como eu entendo, deveria dar um aumento na qualidade para a mesma quantidade de tempo computacional gasto.
Eu pesquisei na Internet e não vejo tal método em nenhum lugar. Talvez alguém saiba de tais desenvolvimentos?
Enquanto estou trabalhando no algoritmo, acho que antes de tudo preciso selecionar os preditores, o que mostra a capacidade de previsão de uma das classes, para isso os preditores devem ser feitos binários (para isso tenho que formar minha própria amostra para cada preditor ou formar margens de exclusão da amostra geral (o que é mais razoável?)). Em seguida, já utilize preditores selecionados (e suas combinações) para construir tocos para uma determinada classe (no meu caso 3 classes), e depois utilize estes tocos para construir os preditores restantes. Ao mesmo tempo, também podemos verificar a preferência por uma determinada classe. Então, de acordo com a idéia, encontraremos as áreas que são as mais receptivas à classificação para as classes-alvo específicas. E a área restante será apenas um campo de inatividade/expectativa.
Naturalmente, podemos então ver onde as folhas estão sobrepostas umas sobre as outras e fazer um resultado médio nestes casos. E podemos construir uma árvore como essa, mas com elementos de votação por causa da densidade em diferentes áreas de diferentes alvos.
O que você acha desta idéia?
Deixarei meus pensamentos nas árvores, caso elas venham a ser úteis.
Muitos aqui expressam pensamentos - idéias, alguns oferecem mecanismos - algoritmos e até mesmo às vezes chegam a realizar - programas prontos, mas infelizmente não há progresso, nenhum resultado prático, basicamente tudo termina com inundações e declarações infundadas.
Talvez isto se deva ao fato de não termos uma apresentação unificada das ferramentas de IO comercial - o formato dos dados, modelos e avaliação objetiva dos resultados, o que não nos permite comunicar construtivamente entre nós, compartilhar os resultados dos experimentos e tirar conclusões razoáveis.
E para que serve tal situação, se não temos métodos de avaliação objetiva, mesmo de um executante individual - um desenvolvedor?)
Talvez devêssemos começar criando e concordando com tais métodos. Houve uma tentativa de levantar esta questão no fio condutor do MoD, mas até agora não houve compreensão mútua; talvez você, como um entusiasta deste tópico, possa fazer algo?
Muitas pessoas aqui expressam seus pensamentos - idéias, alguns oferecem mecanismos - algoritmos e às vezes chegam até mesmo à implementação - programas prontos, mas infelizmente não há progresso, nenhum resultado prático, basicamente tudo termina com inundações e declarações infundadas.
Talvez isto se deva ao fato de não termos uma apresentação unificada das ferramentas de IO comercial - o formato dos dados, modelos e avaliação objetiva dos resultados, o que não nos permite comunicar construtivamente entre nós, compartilhar os resultados dos experimentos e tirar conclusões razoáveis.
E para que serve tal situação, se não temos métodos de avaliação objetiva, mesmo de um executante individual - um desenvolvedor?)
Talvez devêssemos começar criando e concordando com tais métodos; houve uma tentativa de levantar esta questão no fio condutor do MoD, mas até agora não houve entendimento mútuo; talvez você, como um entusiasta deste tópico, possa fazer algo?
Concordo que as avaliações padrão não são adequadas, já escrevi sobre isso antes. Isto é especialmente óbvio se estivermos falando de uma estratégia de tendência. É melhor procurar critérios ótimos de avaliação sobre uma estratégia básica e depois transportá-la para outras estratégias. A meu ver, a filial MO está principalmente tentando prever como a barra irá fechar em sua abertura. E a métrica de adivinhação/não adivinhação ainda pode ser apropriada lá, mas mesmo lá, para não mencionar as estratégias de tendência, os pontos também devem ser levados em conta na estimativa.
Aqui na figura abaixo, os pontos de entrada no quadrado 1 serão muito melhores (trazer mais lucro) do que no quadrado 2 onde haverá lucro, enquanto no quadrado 3 fecharemos com prejuízo quando o bem for vendido, mas não trará lucro quando o bem for comprado até que o preço mínimo seja formado.
Assim você pode ver que o palpite percentual de entrada pode ser grande, mas se este grande valor estiver mais concentrado no segundo quadrado do que no primeiro, então o valor menor de erros pode sobrepor-se a todo o lucro.
É por isso que agora quero levar em conta a concentração de sinais em que área eles dão mais lucro ou perda na estimativa do meu modelo e levar isso em conta ao construir a árvore de decisão.