Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2468

 
elibrarius #:
Картинка на 3-5 сделок ни о чем не говорит. 100-200 реально совершенных сделок (или месяца за 3-4) покажет статистику. И просадки.

зачем вы смешиваете нейросеть и money-management?.. нейросеть вам сигнал даст (если правильно обучилась - и это лишь вероятность, что то, на чём она отучилась, до сих пор двигает рынок), а как вы на него (индюка с сигналом) свой money-management & trade-management навешаете -- это уже ваше личное отношение к Риску

p.s. Evgeny Dyuka  спасибо за ваш линк на пример, но логика внутри кода всегда интереснее)

 
mytarmailS #:

Это как ??

а как вас тут поймёшь ? - 5 лет в этой ветке и не чего не продемонстрировали.

Снимок экрана 2021-10-25 203101  Снимок экрана 2021-10-25 203305

 
JeeyCi #:

зачем вы смешиваете нейросеть и money-management?.. нейросеть вам сигнал даст (если правильно обучилась - и это лишь вероятность, что то, на чём она отучилась, до сих пор двигает рынок), а как вы на него (индюка с сигналом) свой money-management & trade-management навешаете -- это уже ваше личное отношение к Риску

p.s. Evgeny Dyuka  спасибо за ваш линк на пример, но логика внутри кода всегда интереснее)

Поторгуйте вы. Если безоговорочно верите этому индикатору.
Засигнальте.

А мы посмотрим...

 
elibrarius #:
Поторгуйте вы. Если безоговорочно верите этому индикатору.
Засигнальте.

А мы посмотрим...

У вас какие то проблемы?
Зайдите в первые топ 5 индикаторов и посмотрите есть ли в комментах требование сначала поторговать 3 мес, а уже потом выкладывать.
Если у самого что то не получается не надо до троллинга скатываться.
MQL5 Code Base: Индикаторы
MQL5 Code Base: Индикаторы
  • www.mql5.com
Лучшие индикаторы для MetaTrader 5 по рейтингу пользователей
 
Maxim Dmitrievsky #:
Здесь получается такая схема, вернее, их может быть две. 
        ...       

2. Поиск стратегии через любой классификатор, анализ его внутренней структуры (feature importance, shap values и разные метрики). Можно автоматизировать, приблизившись к некоторому подобию ИИ. На выходе чёрный ящик, но в надежде, что критерии отбора работают.

Рекуррентные сети и байесовские методы, сами по себе, не продемонстрировали ни способность вытащить «память» из финансовых временных рядов, ни получить выводы о наиболее устойчивой модели на новых данных.

да что-то встречается - полистаю, спасибо... или здесь

(PDF) Variance-Based Feature Importance in Neural Networks
(PDF) Variance-Based Feature Importance in Neural Networks
  • www.researchgate.net
PDF | This paper proposes a new method to measure the relative importance of features in Artificial Neural Networks (ANN) models. Its underlying... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate
 
Evgeny Dyuka #:
У вас какие то проблемы?
Зайдите в первые топ 5 индикаторов и посмотрите есть ли в комментах требование сначала поторговать 3 мес, а уже потом выкладывать.
Если у самого что то не получается не надо до троллинга скатываться.
А у вас получается с вашим индикатором?
 
elibrarius #:
А у вас получается с вашим индикатором?
вот вы в начале тех 5-ти лет явно пропустили тему "Страх и Жадность"... наверно, потому что вместо инкрементной разработки выбираете рекуррентную?.. 
 

Никому не интересен график усредненных позицый трейдеров по 10-ти брокерах (дц-шках) ???


Никому не интересно что цена имеет обратную корреляцию с настроением трейдеров аж 

cor(cl,av)

[1]

-0.74


Никому не интересно, что  это обясняет почему не работают модели на новых данных, почему трейдеры постоянно теряют, саму механику рынка раскрывает...   нет ??? не интересно ??

 
mytarmailS #:

Это как ??

Все что нужно находится в OHLC, остальные данные производные от них. Главное - гибкий алгоритм, который найдет способ преобразовать OHLC в те данные которые имеют больший вес, опять же это задача машины. Кроме того только OHLC одинаковы почти везде, если смотреть на тиковые объемы или что другое так все эти данные везде разные, как и спреды и прочее. Все что нужно есть на графике в терминале.

 
Evgeniy Ilin #:

Все что нужно находится в OHLC, остальные данные производные от них. Главное - гибкий алгоритм, который найдет способ преобразовать OHLC в те данные которые имеют больший вес, опять же это задача машины. Кроме того только OHLC одинаковы почти везде, если смотреть на тиковые объемы или что другое так все эти данные везде разные, как и спреды и прочее. Все что нужно есть на графике в терминале.

опираясь на свой 4-ех летний опыт треровки моделей, мне кажеться что   OHLC не достаточно для заработка, к тому же модель практически никогда не работает на новых данных, а если работает то невозможно сказать случайно это получилось или нет.. скольто ты ее не кросвалидируй..

Причина обращения: