基于国际象棋策略的算法和交易系统 - 页 5

 
laplacianlab:

我不清楚你的观点是什么

3) 不要忘记,这里的主要成果必须是我们可以编码的国际象棋战术和战略思想。

Laplacianlab,我完全同意你的观点,我们不能失去谈论国际象棋战术和战略的一般抽象概念的重点。所以请继续吧。

为什么不可能?我们可以对国际象棋战术和策略进行测试和逆向工程,以创建这样的算法(如规则3所述),如果我们有一个完整的系统,或者只是从一个抽象的概念(现在的工作内容,你所要求的我们并没有失去)创建一个。

在我看来,系统的想法是建立更现实和自动的东西的一种补充方式,它将加入所有这些。

"与市场竞争 "只是一个比喻,我们都知道这是一个虚构的游戏,我们离有一天拥有投资回报率还很遥远。

但梦想是免费的;-)

 
figurelli:
Laplacianlab,我完全同意你的观点,我们不能失去谈论国际象棋战术和战略的一般抽象概念的重点。所以,请继续讨论吧。

为什么不可能?我们可以对国际象棋战术和策略进行测试和逆向工程,以创建这样的算法(如规则3所述),如果我们有一个完整的系统,或者只是从一个抽象的概念(现在的工作内容,你所要求的我们并没有失去)创建一个。

在我看来,系统的想法是建立更现实和自动的东西的一种补充方式,它将加入所有这些。

而 "与市场竞争 "只是一个比喻,我们都知道这是一个虚构的游戏,我们离有朝一日获得投资回报率还很遥远。

但梦想是免费的;-)

好的。

我不知道真正的国际象棋算法是如何编程的,所以,现在,我将开始为这个基于事件的基本EA建立以下概念(UML类,或其他)的模型。

棋子

长期的经济事件(这些是市场的长期呼吸)

  1. 经济崩溃
  2. 西方国家的公共债务危机
  3. 中国在未来几年的增长
  4. 西方国家的社会运动
  5. 下一个小冰河时代
  6. 即将到来的奥地利学派思想对人们的影响
  7. ...

短期经济事件(这些是新闻)

  1. EEUU
  2. 欧洲
  3. 中国
  4. 澳大利亚
  5. ...

以上都应该是移动货币、商品等。

EA的认知能力

策略

  1. 耐心
  2. 倡议
  3. 机会成本
  4. ...

上述内容 决定了 EA 市场上 发生的事情行为 方式

 
Laplacianlab,我喜欢这种方法,但是你能不能多解释一下你的想法?

例如,这个模型将如何成为真实交易的算法?
 

国际象棋是一个完全信息的游戏,双方都可以看到其他玩家的所有动作和棋子,这与市场不同。国际象棋的可能性是有限的,而市场是无限的。我更倾向于把市场交易比作扑克游戏。虽然扑克也与交易有很大不同,但交易和扑克都有一种额外的随机性,而且它们都是不完全信息的游戏。

我在学校学到的一件事是(当时)计算机无法解决国际象棋游戏,因为有太多的可能性,相反,计算机必须尽可能多地展望所有的可能性,然后对所有这些可能性的结果进行评分,并选择在该特定情况下该特定行动的最坏情况得分最高的那一步。我确实从我在学校学到的关于国际象棋计算机编程的知识中得到了我的一个MQL编程技术,即对可能的进入或退出(或其他行动)进行评分,一旦分数达到阈值,才进入或退出的技术。

即使在为电子竞技编程的情况下,人们也不会/不可能为某一行动的最坏情况打分,相反,人们会给那些增加正面结果概率的事情打更高的分数。

国际象棋中的 "超前思维 "可以比作反向测试,当然它们在整体上是完全不同的。

 
bendex77: 国际象棋是一个完全信息的游戏,双方都可以看到其他玩家的所有动作和棋子,这与市场不同。国际象棋的可能性是有限的,而市场是无限的。我 更倾向于把市场交易比作扑克游戏。

我完全同意这个人的观点。有趣的主题。我没有说什么,因为我不想成为情绪杀手,但这些正是我所教的。

我从小就喜欢下棋,主要是因为我父亲总是和他的朋友一起下棋。他们有时会谈论某人的棋感有多深。意思是这个人可以预测到未来多少步的好棋。与人类相比,现代计算机可以做出相当长的深度感知;但超级计算机对另一个超级计算机,总是以平局告终。他们总是走最有效的棋,从而导致平局。

我最接近外汇和国际象棋的时候是在我早期学习蜡烛的时候。我教大家为什么不把不同的蜡烛 图等同于国际象棋棋盘上不同的棋子排名,但那是我走得最远的一次。后来,我把交易等同于扑克游戏也就不足为奇了,尽管我努力尝试把交易等同于21点,原因也是如此。二十一点的结果是有限的,比如一副牌只有52张,如果只剩下4张牌,而且没有A,那么剩下的所有牌就一定是A。外汇市场没有这种情况,我喜欢阿兰之前描述的方式。

angevoyageur。 在国际象棋中,每个回合都有几十种移动的可能性。在每一次,市场只有两种可能性,即向上或向下移动。

诚然,市场也可以横盘整理。或者一个价格不一定在下一个条形图上变化。但市场的简单性和复杂性可能更接近于另一种游戏.... 掷硬币。<- 而这一点,很多人都不愿意接受......甚至连我也不愿意接受 :)

 
angevoyageur:在国际象棋的每个回合中,有几十种运动的可能性。在每个时间段,市场只有两种可能性,即向上或向下移动。
并非如此简单。即使你认为一个简单的刻度是一个 "转",市场还有其他维度需要考虑,如:时间(什么时候上升或下降),金额或价格(它将上升或下降多远?)即使仅仅是这两个维度,也有无限的可能性....。
 
figurelli:
Laplacianlab,我喜欢这种方法,但是你能不能多解释一下你的想法?

例如,这个模型将如何成为真实交易的一个算法?

谢谢你对这个想法的兴趣。我想我现在还不能对它进行编码,但我可以再发展一下,因为做梦是免费的,这是个头脑风暴,不是吗?

棋子

让我们假设我们已经能够确定推动市场的长期新闻(中国的增长,大师的预测,债务危机,等等),我们能够提出如下问题。

  1. 人们对2014年的黄金有什么看法?
  2. 中国何时会停止增长?
  3. ...

正如我们所说的,我们最终能够编码一个名为 "集体直觉"的RDF本体,所以现在我们的MQL5 EAs可以通过SPARQL进行上述的查询。构建这个本体所需的知识已经从许多不同的来源中提取出来了。

因此,现在我们可以将这些知识与新闻日历 结合起来,以便在市场上下订单。这是一个 基于 事物原因的基本 机器人


EA的认知能力

卡尔森 波尔加 卡尔波夫 只是不同的人。我确信他们不会对深蓝下同样的棋。

也许它们 可以被 这样 建模 (我不知道)。

卡尔森

  1. 耐心=35
  2. 主动性=80%
  3. 机会成本 = 55%
  4. ...

卡尔波夫

  1. 耐心 = 65%
  2. 主动性 = 70%
  3. 机会成本 = 85%
  4. ...

那么,我们为什么不 尝试像这样 量化 我们的EA的 认知技能 ,以便它 一些不同的情况 采取 不同的行动 这可以 通过一组 参数非常容易地完成 !

然后 稍后我们可以开始 记录 EA的操作如果我们看到 结果 不是很好,那么我们可以 改变初始策略。

 
Then later we can start recording the EA's operations. If we see that results are not very good, then we can change the initial strategy.
然而,这样的专家顾问怎么可能自动调节其战略眼光呢?也许这是一个悖论,或者不是,但不要担心......有一个术语自我参照来解释这个问题。点击这里了解更多关于自我 参照的信息。
 
Ubzen:

我完全同意这个人的观点。有趣的主题。我没有说什么,因为我不想成为情绪杀手,但这些正是我所教的。

嗨,Ubzen,谢谢你的分享,我认为你在这里有太多的贡献,而且刚刚开始做这个。

实际上,Victor Allis估计国际象棋的游戏树复杂度" 至少10123,基于平均分支因子为35,平均游戏长度为80。作为比较,可观察到的宇宙中的原子数量(经常与之比较)估计在4×10791081之间。"有人可以说,可观察到的宇宙中的原子数量是有限的。的确如此,但我们可能都同意,这是一个令人印象深刻的数字。

所以,这里的简单任务是将国际象棋的战术与交易联系起来,因为我们可以将其作为概念进行编码。而困难的任务(我称之为梦想)是创建一个模型和系统来100%自动完成。

我非常喜欢你对国际象棋/烛台的见解,因为这可能也是解决这个梦想的一种方式,就像Jordi(laplacianlab)的想法一样。 顺便说一下,我在一周前看到了一张连接所有要点的图片,使这个梦想成为现实。

但我相信,我开始展示的解决方案和架构只是一种方式,这里的主要想法是探索几个概念。 在这个意义上,我决定不污染其他想法和批评者,一步一步地传递我的见解,这就是我现在正在做的。

 
laplacianlab:

那么,我们为什么不尝试像这样量化我们的EA的认知能力,以便让它在一些不同的情况下采取不同的行动? 这可以很容易地通过一组参数来完成!

然后,以后我们可以开始 记录 EA的操作如果我们看到 结果 不是很好,那么我们可以 改变最初的策略。

谢谢,现在我看得更清楚了,但我还是不能把这些点联系起来。

也许为了帮助这个问题,请在以下步骤中思考。

  • 梦想第1步:想象一下与YOU x市场的匹配(仅仅是欧元/美元,例如,任何时间框架)。
  • 梦想第二步:你如何利用欧元/美元的图表/新闻/等来决定什么棋子的移动(和位置)?
  • 梦想第三步:欧元/美元图表/新闻/等将如何显示虚拟市场的移动(哪一块和哪里)?

如果你能写出这3个步骤的代码,并解释解决这个问题的算法,你也有一个尤里卡,因为在我看来,任何梦想模型都必须解决这3个步骤,如果我们真的想模仿这个游戏,而不只是使用概念性的战术模型。

顺便说一下,我在第一篇文章中把这个梦想步骤写成了一个规则,这样我们可以更好地改进它。