Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 564
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
Я вот чего подумал. Есть много реализаций всяких сетей, но там всякие формулы сложные. Если кто сможет их "расшифровать", то смогу в мкл закодить. Тогда и пощупать можно разные методы.
Как Вам такое предложение?
Или сам возьмусь изучать и потом никому не покажу)Я вот чего подумал. Есть много реализаций всяких сетей, но там всякие формулы сложные. Если кто сможет их "расшифровать", то смогу в мкл закодить. Тогда и пощупать можно разные методы.
Как Вам такое предложение?
Или сам возьмусь изучать и потом никому не покажу)Никак, такое предложение.)
Есть куча уже написанного софта для применения НС. Там отлаживаете систему и через API соединяете с MQL. От MQL требуется поставка данных и торговые функции. И писать ничего не надо.)
Никак, такое предложение.)
Есть куча уже написанного софта для применения НС. Там отлаживаете систему и через API соединяете с MQL. От MQL требуется поставка данных и торговые функции. И писать ничего не надо.)
Никак, такое предложение.)
Есть куча уже написанного софта для применения НС. Там отлаживаете систему и через API соединяете с MQL. От MQL требуется поставка данных и торговые функции. И писать ничего не надо.)
Это Вы уже говорили. Ну, просто не привык доверять чужому коду, вдруг там ошибки или вообще не правильно. Мне кажется все-таки нужно разбираться, что тестируешь, какой смысл там заложен.
Вообщем у меня выход такой научится Питону или R, а потом посмотреть, что там в библиотеках, чтобы понять.
У меня кстати и без нейросети кривулина на фьючерсе не намного хуже Вашей получилась.
Кстати, пришел во многом благодаря Вам. Когда я только начинал, именно Вы мне дали ссылку на статью Решетова. Статья, в общем, никакая, скорее как пример применения, но стало примерно понятно куда запрягать лошадь.
Я не в курсе, есть ли такие методы в Гугле, т.к. сам в итоге пришел к Монте-Карло.
Про RL тоже не в курсе, но по Вашему краткому описанию похоже на мои методы.
Нашел в Гугле Монте-Карло - https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlbayes/08-neural.pdf Только это совсем другое.
завтра нагуглю про м-к побольше статей, в применении к рынкам, сам не знаком с ним поэтому надо почитать
вот для затравки, но сам почитаю уже завтра :)
http://fxtreder.ru/foreks/stati/537-praktikum-dlya-trejdera-sistemnyj-trejding-otsenka-torgovykh-sistem-metodami-monte-karlo.html
Это Вы уже говорили. Ну, просто не привык доверять чужому коду, вдруг там ошибки или вообще не правильно. Мне кажется все-таки нужно разбираться, что тестируешь, какой смысл там заложен.
Вообщем у меня выход такой научится Питону или R, а потом посмотреть, что там в библиотеках, чтобы понять.
в библиотеке alglib, которая идет в стандартной поставке терминала, уже есть многослойный персептрон и случайный лес.. экспериментируйте, ничего писать не надо. Это по сути базовые модели, остальное в других пакетах - просто дополнительные навороты поверх, а базис используется один и тот же.
в библиотеке alglib, которая идет в стандартной поставке терминала, уже есть многослойный персептрон и случайный лес.. экспериментируйте, ничего писать не надо. Это по сути базовые модели, остальное в других пакетах - просто дополнительные навороты поверх, а базис используется один и тот же.
Попробую размотать и изучить, как случайный лес называется в библиотеке или там конкретно есть название?
Попробую размотать и изучить, как случайный лес называется в библиотеке или там конкретно есть название?
CDecisionForest
справка http://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Это Вы уже говорили. Ну, просто не привык доверять чужому коду, вдруг там ошибки или вообще не правильно. Мне кажется все-таки нужно разбираться, что тестируешь, какой смысл там заложен.
Вообщем у меня выход такой научится Питону или R, а потом посмотреть, что там в библиотеках, чтобы понять.
Современная концепция ООП предполагает, что Вы можете (или даже не должны) абсолютно не знать внутренне устройство объектов. Только интерфейс.
Так незнание устройства электрочайника совершенно не мешает его применению.
Обычно подобный софт хорошо документирован, уже проверен тысячами пользователей и сомнений в его работоспособности не вызывает.
На счет Питона или R ничего сказать не могу, т.к. для НС не применяю. Что касается внутренних библиотек терминала в части лесов и НС, то, ИМХО, не лучший выбор.
CDecisionForest
справка http://alglib.sources.ru/dataanalysis/
Спасибо. Будет что изучать.