Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1290
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu, piyasa hakkındaki teorime kolayca uyuyor. Sadece çok parası olan biri pozisyon almak / operasyon yapmak için algoritmasını açtı, bir tür büyük banka, belki Merkez Bankası, elbette, bu hızlı bir şekilde yapılmadı, ancak bu katılımcı baskın olduğu için ve piyasa durum buna katkıda bulundu, ardından algoritmasının işaretlerini bulmayı başardı. Tabii ki, katılımcı piyasayı etkilemeyi bıraktıktan sonra işaretler çalışmayı durdurdu. Bu tür birçok katılımcı var (belki 100), algoritmaları örtüşebilir, ancak benzer oldukları varsayımı var (teknik analizi ve bankaların bu analizi dikkate alarak alım satım işlemlerini haklı çıkarma gereksinimlerini unutmayın (en azından Rusça'da) Federasyon))) ve bu nedenle, aynı algoritmanın tekrar tekrar çalıştırıldığı büyük bir örneği analiz etmek mantıklıdır, o zaman nasıl çalıştığını anlama, dolaylı işaretlerle tanımlama şansı vardır, ancak modelin öğrenmesi gerekir. tanımlayın ve o anda gürültü üzerinde çalışmayın, altında ayarlayabildiği algoritmanın dahil edilmesini bekleyin. Hisse senetleri ve türevlerinde kesinlikle daha iyi çalışacağını düşünüyorum, forex'te ML yapmıyorum.
Ama sonuçta büyük parası olan insanların algoritmasını anlatacak 10 model bulmamız ve hangi algoritmanın tercih edileceğini nasıl belirleyeceğimizi öğrenmemiz gerekiyor. Algoritmanın döngüsü birkaç gün olabileceğinden ve muhtemelen kısa bir süreliğine tekrarlanacağından, küçük bir gecikmeyle girersek korkutucu olmaz, asıl mesele bu algoritma için doğru modeli seçmektir.
Peki xs, 10 model arayışı hakkında. Ama piyasaya giren bilginin başı, devamı ve sonu olan bir döngü halinde yapılandırılması, o zaman bu bir duraktır.
ve çatallanma noktası, daha sonra zaman içinde yapılandırılan yeni bir patlayıcı bilgi bölümünün tam da etki anıdır. Belirli bir süre boyunca daireler (dalgalar) halinde yayılan bir rahatsızlık.
Bu nedenle, örneğin, Geleceğin içindeki kalıplar. sözleşmeler farklı vadeli işlemlerden daha güçlüdür. sözleşmeler, not edildi
Tarih var, onu nasıl algoritmalaştıracağımı bilmiyorum
Tarih pekala var olabilir. Ve gerçek zamanlı ve zamanında, onu tespit etmek mümkün mü? Bu bilinmiyorsa, o zaman bir çözümün var olduğu hiç de bir gerçek değildir.
Genellikle bu tür şeyleri istatistiklerle kontrol ederim. Çoğunlukla sonuç yok.) Gözlerinizle görüyorsunuz, ancak istatistikler orada hiçbir şey olmadığını söylüyor - görünen Ay'ın belirgin bir yansıması.)
Tarih pekala var olabilir. Ve gerçek zamanlı ve zamanında, onu tespit etmek mümkün mü? Bu bilinmiyorsa, o zaman bir çözümün var olduğu hiç de bir gerçek değildir.
Genellikle bu tür şeyleri istatistiklerle kontrol ederim. Çoğunlukla sonuç yok.) Gözlerinizle görüyorsunuz, ancak istatistikler orada hiçbir şey olmadığını söylüyor - görünen Ay'ın belirgin bir yansıması.)
çizelgeye yapıştırırsanız, gözlerinizle yapabilirsiniz, programlı olarak nasıl yapacağımı bilmiyorum
Peki xs, 10 model arayışı hakkında. Ama piyasaya giren bilginin başı, devamı ve sonu olan bir döngü halinde yapılandırılması, o zaman bu bir duraktır.
Bunu yapmak için, tersine çevirme algoritmalarını bırakmanız ve modele her zaman piyasada olmamasını öğretmeniz gerekir. Stratejim bunu yapmama izin veriyor ve şimdi catboost modelleri ile bu yönde denemeler yapıyorum. Ne yazık ki, yarım yıl boyunca biriktirdiğim ağaçtan yapraklar artık kullanılamıyor, çünkü öngörücülerde bir takım değişiklikler yaptım (mantıkta hatalar vardı ve çubuğu açarken gecikmeleri dengeledi - yani sorun hesaplama gerçek zamanlıydı, gecikmeler oldu ), ancak onlarla çalışmak, bir ağacın / ormanın öngörme yeteneğinden ayrı ayrı daha doğru olan kalıpları tanımlamanın mümkün olduğunu ve bu nedenle bunların kombinasyonunun iyi sonuçlar verdiğini doğrular.
ve çatallanma noktası, daha sonra zaman içinde yapılandırılan yeni bir patlayıcı bilgi bölümünün tam da etki anıdır. Belirli bir süre boyunca daireler (dalgalar) halinde yayılan bir rahatsızlık.
Bu nedenle, örneğin, Geleceğin içindeki kalıplar. sözleşmeler farklı vadeli işlemlerden daha güçlüdür. sözleşmeler, not edildi
Dolayısıyla bu noktaları tespit etmek, belki de hedef haline getirmek gerekiyor. Ve bir model tanımlar, diğeri hedefe bağlı olarak uygun ticaret modelini seçer. Başka bir şey de, burada, döngünün başlangıcının periyodunu bir satırda ifade etmek için, periyodun kendisinin (boyunca), diyelim ki 10 bar üzerinden ayarlanabildiği zaman, yine tahmin ediciler ve veri katlama hakkında düşünmeniz gerekiyor.
çizelgeye yapıştırırsanız, gözlerinizle yapabilirsiniz, programlı olarak nasıl yapacağımı bilmiyorum
Programatik olarak, bu uzun bir hikaye.
Önceki sistemde, kısa girişler için benzer şekilde Uzun giriş için >30 koşul (parametreler) vardı ve çıkışlar için biraz daha azdı. İş, bir grup küme oluşturmak ve bunları bölmek, işlem kümelerinden düşen ekstra koşulları ortadan kaldırmak vb. dahil olmak üzere ölçülmedi.
Programatik olarak, bu uzun bir hikaye.
Önceki sistemde, kısa girişler için benzer şekilde Uzun giriş için >30 koşul (parametreler) vardı ve çıkışlar için biraz daha azdı. İş, bir grup küme oluşturmak ve bunları bölmek, işlem kümelerinden düşen ekstra koşulları ortadan kaldırmak vb. dahil olmak üzere ölçülmedi.
Dolayısıyla bu noktaları tespit etmek, belki de hedef haline getirmek gerekiyor. Ve bir model tanımlar, diğeri hedefe bağlı olarak uygun ticaret modelini seçer. Başka bir şey de, burada, döngünün başlangıcının periyodunu bir satırda ifade etmek için, periyodun kendisinin (boyunca), diyelim ki 10 bar üzerinden ayarlanabildiği zaman, yine tahmin ediciler ve veri katlama hakkında düşünmeniz gerekiyor.
Bunun bir katip olduğu açık, kimse tartışmıyor))
Catbatch'e gelince, GPU'da toplu iş dosyası aracılığıyla birden fazla işlemi hemen çalıştırabileceğiniz ortaya çıktı, yani. konsol uygulamasını çağıran iki toplu iş dosyasını hemen çalıştırın. Ve bu durumda, en azından benim modellerimde, modellerin üretimi için GPU'nun hızı değişmiyor, bu da hesaplamaları paralelleştirmenin mümkün olduğu anlamına geliyor. Koridor ve kısıtlamalar henüz tam olarak çalışılmamıştır. Alglibinizi atın ve hadi kedi avı azabına gidelim ;)
program şaşırtıcı derecede iyi (Yandex'teki diğer her şeyin aksine), CERN bile çarpıştırıcıdan gelen verileri işlemek için kullanıyor
henüz zaman yok, o zaman mb
Ayrıca harika KNIME yazılımı var, her türlü güçlendirme, veri analizi ve görselleştirme var
xgboost'u programlamadan kesebilirsiniz, catboost da eklenebilir
program şaşırtıcı derecede iyi (Yandex'teki diğer her şeyin aksine), CERN bile çarpıştırıcıdan gelen verileri işlemek için kullanıyor
henüz zaman yok, o zaman mb
Periyodik olarak düzeltilen ve yeni sürümler eklenen açık kaynaktan önemli bir katkı olduğunu düşünüyorum. Eh, eğer bu kodu okuyabilseydim... bana öyle geliyor ki, ödünç alıp geliştirebileceğin, kendi güçlendiricini icat edebileceğin bir sürü fikir var.
Ayrıca harika KNIME yazılımı var, her türlü güçlendirme, veri analizi ve görselleştirme var
xgboost'u programlamadan kesebilirsiniz, catboost da eklenebilir
Teşekkür ederim! Ama şimdilik, yeterince catbus var, çünkü bir örnek oluşturmaktan onu bir danışmana sunmaya kadar tüm döngünün hatalarını ayıkladım. Python köprüsünün aksine, optimizasyonu farklı modelleri, bunların kombinasyonlarını ve yalnızca verdikleri "olasılıkların" yorumlarını test etmek için kullanabilirim.
Doğru, kategorik özelliklerle çalışamıyorum (CatBoost özelliği) - Böyle bir model yorumlayıcım yok, ancak ön çalışmalarım bu tür modellerin kullanımının zaman aralıklarında daha fazla stabilite sağladığını gösterdi, yani. modeller daha iyidir, ancak eğitim 5 kat daha yavaştır.