Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 16
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
Для финансовых ВР нужно отличить закономерность - то есть, однообразное поведение ВР на всем доступном промежутке времени.
Ребят, я прикладываю мой советник. Там показана логика передачи и получения информации из системы R.
Чтобы заработало нужно скопировать библиотеку отсюда: https://www.mql5.com/en/code/11112
В файле mt4R.mqh есть инструкции.
Глупое утверждение. EURUSD год назад и EURUSD сейчас - это два разных ВР с одним и тем же названием.
Профанизм. Если у вас советники не выдерживают на EURUSD сливают на году вне выборки, это значит, что вы не нашли закономерностей. Торгуете шум.
Ваши студенческие отсылки к сравнению яблок с апельсинами конечно справедливы и для любых других задач, но отличать эти фрукты на Рынке вы явно не умеете.Вы хотите найти взаимосвязи в одном единственном ВР. Да еще и такие взаимосвязи, которые должны присутсвовать в любое время на этом ВР.
Эти два обстоятельства (выделил жирным) видятся странными, если не сказать жестче..
Именно так, как выделено жирным. Для Вас это видится странным, а несколько человек на этой ветке, пытаются решить именно эти проблемы. Более того, мы на этой ветке в мире не единственные, так как до нас были придуманы и реализованы достаточно наукоемкие инструменты, которые позволяют решить именно эти проблемы.
Итак.
1. присутсвовать в любое время
Это проблема переобучения (сверх подгонки) модели. Если наша модель сумела на имеющихся исторических данных выделить некие паттерны, которые гарантированно будут встречаться в будущем, то получим Ваше присутствовать в любое время. Этого можно добиться, если строить модель на предикторах которые имеют отношение к целевой переменной. Здесь апробирован инструмент под названием "главные компоненты" (инструмент довольно старый) , который позволяет отсеять мусор (шум) от предикторов, которые в будущем будут иметь такие же паттерны, которые мы найдем на имеющихся исторических данных.
2. Вы хотите найти взаимосвязи в одном единственном ВР
Для поиска взаимосвязей имеется достаточно большой набор разных инструментов, имеющих в основе разные идеи. Здесь обсуждается НС, а точнее nnet. По моему опыту - это наименее эффективный алгоритм. Гораздо эффективнее, а главное нагляднее, ada, randonforest, SVM - в порядке убывания результативности.
Возьмем randonforest, как наиболее наглядный.
В чем идея?
Например, имея значения предикторов, учим алгоритм предсказывать BUY и SELL. Алгоритм строит дерево - комбинацию значений предикторов, относящихся к одному бару. Одно дерево предсказывает BUY, другое SELL. Если подать на вход около 5000 бар, то алгоритм найдет 200-300 разновидностей деревьев. Дальнейшее увеличение числа бар не приводит к увеличению числа деревьев. Если мы решили проблему по п.1, то полученная модель будет предсказывать в будущем примерно с такой же ошибкой, как на исторических данных.
Теоретикам со стажем остается только пожелать удачи в практике.
Вот спасибо, дорогой.
У нас и практики несколько лет. Оттого и обратились к теории. Вы просто еще не узрели зерно истины. Удачи вам также.
Первые уроки больше похожи на туториал по этому самому фреймворку а не по анализу данных. Но ведущие выглядят адекватно, без типичного "я гуру форекса, сейчас вам открою глаза и вы сделаете миллионы" как во многих других бесполезных трейннингах, это даёт надежду что и до конца будут рассказывать адекватные вещи.
Это же udacity, пурги там точно не будет.
pandas вроде как одна из самых популярных либ для дата майнинга, сам питон очень удобный язык для широкого спектра задач.
Прибыльной торговле учить никто не собирается. Учить будут тому как взять данные, построить на них модель и оценить результат модели.
Это же udacity, пурги там точно не будет.
pandas вроде как одна из самых популярных либ для дата майнинга, сам питон очень удобный язык для широкого спектра задач.
Прибыльной торговле учить никто не собирается. Учить будут тому как взять данные, построить на них модель и оценить результат модели.
Теоретикам со стажем остается только пожелать удачи в практике.
Мой стаж биржевой спекуляции начался с чеков у Борового. А до это еще 20 лет занимался инвестициями в реальный сектор.
А Вы, к чекам, уже успели родиться?
Anton Zverev
давайте вы не будете общаться таким тоном, здесь люди которые учатся и делятся своим опытом и готовы помочь друг другу, а вы занимаете позицию молв вы тут дурачки а я все знаю) , лучше помогите понять то что по вашему мнению и опыту является правильным
Я с вами солидарен что просто подавать ВР толку мало, нужно максимально сжимать информацию и откидывать лишнее то что мешает принятию правильного решения, в идеале до 0 или 1 те бай/сел , то есть если у нас есть 10 индикаторов(в которые я не верю) и мы отсеяли из них 9, оставили только к примеру RSI те сжали информацию, то этого все равно будет мало потому что у инд еще есть диапазон значений и окажется что он абсолютно не работает на значениях от -70 до 70 , так что и тут нужно сжимать и так далее и далее.. вопрос как это делать?
У меня есть мысли по этому поводу, но для реализации такого селектора не хватает знаний, пока...
Моя первая попытка была довольно давно, от текущей цены я циклом шел назад и искал практически идентичные ситуации в прошлом, потом эти ситуации сортировались по результату, чем они закончились, например есть у нас текущая ситуация , на нее было найдено 10 аналогов в прошлом 8 аналогов закончились ростом цены , 2 закончились падением, значит будет рост... Но ужас )) в том что все оказывалось наоборот , цена часто и сильно падала от этих таких ситуаций с сильным перекосом в бай сторону, а потом еще и ретестила часто тик в тик...
Потом я реализовал типа индикатор, взял кумулятивную сумму всех прогнозов на бай и также сумму на сел, построил их разницу и получил некий индекс, когда я его сравнил с ценой то оказалось что ходит он практически противоположно с ценами, корреляция была -0.7 до -0.9 , те если по простому то рынок ходит против своей же статистики, тут есть над чем подумать и переосмыслить