Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2034
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Поскольку влияние одного обычного трейдера на рынок ничтожно, то получится то, что в теории игр называется "игра с природой". Это всё тот же самый матстат, машинное обучение и проблемы с нестационарностью.
Приближённую формальную модель построить несложно. Можно приближённо считать дискретным время - никто не будет менять позицию слишком часто. Получается повторяющаяся игра (это термин из теории игр) из одинаковых раундов, на каждом из которых выигрывает меньшинство - это кажется похожим на чёт-нечет но таковым не является. Далее я делаю предположение (которое не готов доказывать математически), что получившаяся повторяющаяся игра тоже имеет симметричное равновесие, которое строится как последовательность равновесий для игр-раундов. То есть все игроки в каждом раунде бросают монетки и выигрывают, только если оказываются в меньшинстве.
Приветствую!
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188
еле нашел эту формализацию задачи, лучше пока не видел
такой еще вопрос: - что такое торговая стратегия?
если не затруднит, то хотелось бы услышать определение про некую абстрактную торговую ТС
Помнится, вроде бы обещали добавить WinML с ONNX)
где-то писалось, да..
У тебя одна сеть с разными типами слоев, т.е. ты их стакаешь последовательно, например CNN, потом LSTM, потом линейный слой, и т.п. И обучаешь все это сразу, а не по отдельности
пример который тебе давал - там 2 слоя лстм, потом softmax ф-я для преобразования выходов lstm в диапазон 0;1 (иначе она отдает -1;1), потом линейный слой (чтобы свести все выходы LSTM в один), потом сигмоида на конце. Т.е. теперь можно попробовать CNN воткнут до lstm еще.
как правильно - наверное нужен опыт ну и читать стати какие-нибудь
https://machinelearningmastery.com/sequence-classification-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/Приветствую!
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1682#comment_15839188
еле нашел эту формализацию задачи, лучше пока не видел
такой еще вопрос: - что такое торговая стратегия?
если не затруднит, то хотелось бы услышать определение про некую абстрактную торговую ТС
Вопрос справедлив, поскольку этот подход относится к методам агентного моделирования и обязательно нужно описать правила индивидуального поведения агентов. Правила "игры меньшинства" же описывает лишь "вознаграждение" получаемое агентом от среды.
В научных статьях на эту тему, как правило, не ставится вопрос "как создать прибыльную систему?") Скорее он звучит так "как именно эти идиоты-агенты создают кризисы на рынке?") Поэтому, то что там называется "торговыми стратегиями" выглядит достаточно убого.
Если же к вопросу о том, что такое ТС подходить серьёзно и пытаться совмещать трейдерский и научный подход, то формализация этого понятия ускользает от меня. Напрашивается очевидное определение через понятие алгоритма. Но если внимательно посмотреть на весь жизненный цикл ТС, то вполне возникают идеи вроде "алгоритма перенастройки алгоритма переоптимизации алгоритма ТС" и так до бесконечности)
В научных статьях на эту тему, как правило, не ставится вопрос "как создать прибыльную систему?") Скорее он звучит так "как именно эти идиоты-агенты создают кризисы на рынке?") Поэтому, то что там называется "торговыми стратегиями" выглядит достаточно убого.
будем рассматривать ситуацию с поиском информации исходя из достоверности и полезности в дальнейшем,
соответственно такие "научные статьи" нам не подходят
Если же к вопросу о том, что такое ТС подходить серьёзно и пытаться совмещать трейдерский и научный подход, то формализация этого понятия ускользает от меня.
думаю в этом "и весь фокус" - умелое подмешивание фольклора ( трейдерский подход + притчи о Граале ) и научные методы анализа временных рядов, которые не учитывают природу рынка - конкуренция + всплески волатильности вызванные новостным фоном - (минус) инсайдерская информация (это не формализуемо математическими методами! ..... ну разве вспомнить, кто в школе на математике домашку списывал, а кто делал сам ))) )
Напрашивается очевидное определение через понятие алгоритма. Но если внимательно посмотреть на весь жизненный цикл ТС, то вполне возникают идеи вроде "алгоритма перенастройки алгоритма переоптимизации алгоритма ТС" и так до бесконечности)
ОК, да
не много, но это наиболее правдоподобное описание абстрактной ТС или вернее подходит под постановку задачи по поиску ТС
тогда опять вопросы:
- сколько длится жизненный цикл ТС ? (трейдерский фольклор о тестировании за 10 лет и 10 ночей, "высосан" из трейдерского пальца, который крутит кукиши всем окружающим - мы не должны принимать во внимание)
- какие задачи оптимизации/перенастройки ?
В терминале нейросети писать вообще не вариант. Там любая ф-я внезапно может работать не так, как ожидалось. Пользуйтесь готовыми проверенными
Вообще другой опыт, всё только в терминале и одним кодом/файлом, функции максимально упрощаются. Проверяется совпадение расчетов в индикаторе и эксперте. Хотя Вы в чем то правы и наталкиваете сейчас на грустные мысли(
Ну вот опят же из опыта связки тоже глючат и замедляют(
Прорвёмся)
Вообще другой опыт, всё только в терминале и одним кодом/файлом, функции максимально упрощаются. Проверяется совпадение расчетов в индикаторе и эксперте. Хотя Вы в чем то правы и наталкиваете сейчас на грустные мысли(
Ну вот опят же из опыта связки тоже глючат и замедляют(
Прорвёмся)
Писать нейросеть с нуля чтобы просто позырыть как она обучается - сомнительное удовольствие )) Когда можно проверить на готовых и не страдать ерундой
еще вам придется написать распараллеливание, качественный оптимизатор, поддержку GPU и сделать ее масштабируемой. Это все ради того чтобы понять, что НС не работают на форексе
а потом еще констатировать, что нс обучается сутки (как в последних статьях) и что никакое исследование на такой архитектуре не провести (из-за особенностей mql или еще бог вест знает чего)
Писать нейросеть с нуля чтобы просто позырыть как она обучается - сомнительное удовольствие )) Когда можно проверить на готовых и не страдать ерундой
еще вам придется написать распараллеливание, качественный оптимизатор, поддержку GPU и сделать ее масштабируемой. Это все ради того чтобы понять, что НС не работают на форексе
а потом еще констатировать, что нс обучается сутки (как в последних статьях) и что никакое исследование на такой архитектуре не провести (из-за особенностей mql или еще бог вест знает чего)
Максимка давай тащи
если мои рабочие системы не сработают, придется в искуственный интелект заходить, если ты там будешь самый лучший, мне повезлоМаксимка давай тащи
если мои рабочие системы не сработают, придется в искуственный интелект заходить, если ты там будешь самый лучший, мне повезлопопробуй на завод
Несколько раз переделывал, после распаковки займет 6ГБ.
День недели, день месяца, час, минута, ...то же для выхода..., продолжительность сделки в минутах, СЛ, ТП, результат +-1Картинки сделать не смогу, а вот данные могу вытащить по предикторам, только в вопросе типа полезных данных я не силен, вот посмотрите возможные варианты и выберите заинтересовавший
Possible values: