quel valore è l'uscita, di 1 o -1, che mi dice se il prezzo aumenterà o diminuirà.Originariamente Scritto da ;
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quel valore è l'uscita, di 1 o -1, che mi dice se il prezzo aumenterà o diminuirà.
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Caro Excelx, non so se sarà d'aiuto, ma sto anche affrontando problemi di casualità del mero nel mio sviluppo EA. Ottengo curve azionarie di aumenti graduali perfettamente dritti e poi succede qualcosa che il sistema non è progettato per affrontare. Su un altro thread ho proposto di identificare gruppi di diversi scenari ed eseguire l'EA attraverso questi, e mi fa quasi usare la scena per il tuo ML e non per l'intera cronologia (potrebbe essere corrottoincompleto). Comunque è solo la mia opinioneopinione. Questo sarà il mio primo thread non appena avrò un po 'di tempo per capire come avvicinarmipresentarlo a questa fantastica comunità. Quindi, per favore, cerca subito il mio thread e spero che possa essere utile per alcuni. Piccolo esempio qui di ciò che intendo, ascesa perfetta per molte settimanemesi e poi qualcosa cambia. EA non ha mai riscontrato una situazione del genere, ma colpisce il ventilatore e si verificano perditeperdite.
P.S Eviterei di usare tutti gli indici del libro, non tutti sono sviluppati allo stesso modo e alcuni sono troppo derivatizzati e in ritardo che rallenteranno il tuo sistema e il processo ML dando segnali contraddittori. Meno è meglio e la tiva conoscenza è peggio di nessuna conoscenza, IMHO. Cordiali saluti,
Ciao, grazie per i tuoi pensieri, mi sono iscritto a te guardo avanti al tuo thread. Sto ancora imparando mi piace vedere nuove prospettive e idee sul trading e sul mero, ma quando dici gruppi di diversi scenari, non so come identificarli esattamente, sono nuovo al mero, so di avere un molte cose da imparare perché ci sono ancora cose che vedo le persone che postano sul fatto che io sappia ancora cosa ci sono e ne faccio uso, come le condizioni di mero, e ho pochissima conoscenza dell'analisi fondamentale, devo ancora percorrere questa strada. haha Ecco perché cerco idee. Sto cercando di capirlo. questo è uno dei motivi per cui ho postato questa discussione alla ricerca di qualcuno che mi aiuti con una prospettiva più avanzata rispetto al mio sul comportamento del mero. E quello che sto facendo finora non funziona nel modo migliore in cui lo spero. E seguendo la tua prospettiva, penso anche che sto usando dati sporchi, cercherò di iniziare a pulire e vedere cosa è rilevante e cosa no. Sono abbastanza sicuro che il problema è il mio database, è anche per questo che sto chiedendo aiuto in questo thread con la costruzione della mia base di dati. Penso di non utilizzare i dati rilevanti o il modo corretto per farlo funzionare. Quindi una prospettiva da qualcuno con un background Forex e la conoscenza di come funziona il mero mi aiuterebbe. Continuerò a provare questo, penso che ci sia del potenziale. Bene grazie. Ci penserò. e posterò per chi è interessato allo sviluppo. Saluti e auguri.
Usa i dati tick di dukascopy. Hai gli strumenti per scaricare i dati Tick da dukascopy.
https://egyquant.com/tickdownloader/Se i dati di addestramento sono puliti, migliorerebbero i risultati.
Hai provato a prevedere direttamente il cambio di prezzo? Attualmente sto sperimentando con le reti neurali e sto scoprendo che i modelli di regressione stanno funzionando meglio sui futuri set di dati
Come prevedi il cambio di prezzo (percentuale?)? Usa il valore di ritardo del prezzo come modifio, quindi utilizza il valore di lead come output? Finisci qualcosa come questo
https://hackernoon.com/dont-be-foole...g-bf27e4837151
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In realtà non sto usando il cambio di prezzo come input. Sto usando il valore dell'indior [pattern] come input per la rete e il valore di lead del cambio di prezzo come output per addestrare il modello. In teoria, ciò dovrebbe imitare i sistemi meccanici tradizionali che fanno uso dei livelli dell'indio come regola di negoziazione. Inoltre, NN è noto per essere superiore nelle capacità di riconoscimento dei pattern. L'implementazione del modello di apprendimento approfondito in * h2o * consente sia il fattore discreto che il fattore come etichetta, quindi la mia domanda sui modelli di regressione Il metodo è piuttosto complio da compilare e lo sto ancora testando. Ovviamente non è un Santo Graal come
Quando si eseguono modelli di classificazione e classificazione, si utilizzano ancora le variazioni di prezzo come output o si utilizza la variazione di prezzo come output solo per i modelli di regressione?
Usa modello interno come input e modifica del prezzo (spostato) come output. Questo può fare sia la regressione che la classificazione, ma ho visto sperimentalmente che i test di ego sono migliori usando i modelli di regressione che ho scritto su un blog
https://vladdsm.github.io/myblog_att...7-RobotAI.htmlsul metodo con passaggi di implementazione più dettagliati ... Sto eseguendo l'intera operazione su una macchina locale utilizzando il framework h2o per l'apprendimento approfondito non su Azure ML Studio anche se ...
Nel tuo blog hai detto che il risultato del modello può essere compreso tra -1 e 1. Hai la possibilità di selezionare la funzione di trasferimento (tanh, sigmoid, logico simmetrico, gaussiano ecc.) Per una rete neurale modello con h20? Qual è il modo migliore per selezionare la migliore funzione di trasferimento per un modello di rete neurale?
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