Forex maszyna nauka

.Machine Uczenie się i Rozpoznawanie Wzoru dla Algorytmowego Forex i Stock Trading Intro. 11 2017. Witamy w programie Learning Machine for Forex i Stock i algorytmicznym kursie handlowym W tej serii dowiesz się, jak zastosować zasady uczenia się maszyn i wzorców do dziedziny zapasów i forex. Jest to szczególnie użyteczne dla osób zainteresowanych w analizie ilościowej i handlu algorytmem Nawet jeśli tak nie jest, seria będzie nadal bardzo przydatna dla każdego, kto interesuje się nauką komputerową i automatycznym rozpoznawaniem wzorców dzięki praktycznym tutorialom. Nauka w handlu walutowym Dlaczego wielu naukowców jest czyni to wszystko źle. Strategie uczenia się maszyn dla maszynek, które można uzyskać przyzwoitymi wynikami w warunkach rynku na żywo, zawsze stanowiły ważne wyzwanie w handlu algorytmicznym Mimo dużej zainteresowania i niesamowitych nagród potencjalnych, wciąż nie ma publikacji akademickich, które mogą pokazywać dobre modele uczenia się maszyn, które mogą z powodzeniem rozwiązać problem handlowy na rynku realnym t z mojej wiedzy, napisz komentarz, jeśli masz jeden i będę bardziej zadowolony, aby go przeczytać Mimo że wiele opublikowanych publikacji wydaje się wykazać obiecujące wyniki, jest często przypadkiem, że dokumenty te należą do różnych statystycznych problemów stronniczości że rzeczywisty sukces rynkowy ich strategii uczenia maszyn jest wysoce nieprawdopodobne W dzisiejszym poście porozmawiam o problemach, które widzę w badaniach akademickich związanych z uczeniem maszyn w Forex i jak uważam, że te badania mogą zostać poprawione, aby uzyskać znacznie więcej przydatne informacje zarówno dla środowisk akademickich jak i handlowych. Najczęstsze pułapki w procesie projektowania strategii uczenia maszyn podczas robienia transakcji Forex są nieuchronnie dziedziczone ze świata deterministycznych problemów związanych z nauką. Przy konstruowaniu algorytmów uczenia maszyn dla czegoś takiego jak rozpoznawanie twarzy czy rozpoznawanie liter jest dobrze zdefiniowany problem, który nie zmienia się, co jest ogólnie uwzględnione poprzez zbudowanie modelu uczenia maszyn w podzbiorze danych a trai a następnie testowanie, czy model mógł prawidłowo rozwiązać problem używając przypomnienia o danych zestaw testowy Dlatego masz słynne i dobrze znane zestawy danych, które można wykorzystać do ustalenia jakości nowo opracowanej maszyny Techniki uczenia się Kluczowym punktem jest to, że problemy, które początkowo miały problemy z nauką maszynową, były w większości deterministyczne i niezależne od czasu. Gdy wprowadzono się do obrotu, stosowanie tej samej filozofii powoduje wiele problemów związanych z zarówno częściowo nie deterministycznym charakterem rynku, jak i jego zależność czasowa Sama próba wyboru zestawów szkoleń i testów wprowadza znaczną liczbę stronniczości do stronniczości wyboru danych, które stwarzają problem Jeśli wybór zostanie powtórzony, aby poprawić wyniki w zestawie testowym, który musisz założyć, przynajmniej w niektórych przypadkach problem powoduje również dużą ilość stronniczości w zakresie gromadzenia danych Cała sprawa przeprowadzania pojedynczego ćwiczenia walidacji treningu również generuje ap zasady dotyczące tego, w jaki sposób ten algorytm ma być stosowany w przypadku handlu na żywo Z definicji handel na żywo będzie inny, ponieważ wybór zestawów testów szkoleniowych należy ponownie zastosować do różnych danych, ponieważ zestaw testowy jest naprawdę nieznanym danymi. Założenia początkowe w próbce poza okresem próbki i brak jakichkolwiek testowanych zasad handlu pod nieznanymi informacjami sprawia, że ​​takie techniki często nie działają w handlu na żywo Jeśli algorytm jest szkolony z danymi na lata 2000-2017 i został poddany walidacji z danymi z 2017-2018 nie ma powodu, by sądzić, że ten sam sukces odniesie się, jeśli zostanie przeszkolony w danych z lat 2003-2018, a następnie żyć w obrocie od 2018 do 2017, zestawy danych są bardzo różne w naturze. Monadać algorytm sukces jest również bardzo istotnym problemem tutaj niewątpliwie maszyna algorytmy uczenia się używane do celów handlowych powinny być mierzone w zasadzie przez ich zdolność do generowania pozytywnych zwrotów, ale niektóre literatury mierzyć zalety nowych technik algorytmicznych, próbując b zaznaczyć ich zdolność do prawidłowego przewidywania Prawidłowe prognozy niekoniecznie są korzystne dla handlu, co można łatwo zauważyć przy konstruowaniu klasyfikatorów binarnych Jeśli próbujesz przewidzieć kolejny kierunek świecy, możesz nadal stracić, jeśli przeważnie masz rację w przypadku małych świec i zła na większych świecach W rzeczywistości większość tych typów klasyfikatorów większość z tych, którzy nie pracują, przewidują kierunkowość z ponad 50 dokładnością, ale nie powyżej poziomu niezbędnego do przekroczenia prowizji, które pozwoliłoby na rentowne opcje handlu binarnego. strategie, które w większości są usuwane z powyższych problemów, zawsze opowiadałem się za metodologią, w której algorytm uczenia maszyn jest przekwalifikowywany przed podjęciem jakiejkolwiek decyzji szkoleniowej. Używając ruchomych okien do szkolenia i nigdy nie podejmując więcej niż jednej decyzji bez przekwalifikowania całego algorytmu możemy pozbyć się tendencji do selekcji, która jest nieodłączna przy wyborze pojedynczego zestawu próbek poza próbką W tym mann er całego testu to seria treningowych ćwiczeń walidacyjnych, które kończą się zapewnieniem, że algorytm uczenia się maszyny działa nawet w bardzo różnorodnych zestawach danych szkoleniowych. Opowiadam się również za pomiarem rzeczywistych wyników testów backtestingowych w celu mierzenia algorytmu uczenia maszynowego, a ponadto chciałabym idź tak daleko, aby powiedzieć, że żaden algorytm nie może być wart swojej soli bez udowodnienia w rzeczywistych warunkach poza próbą Rozwijanie algorytmów w ten sposób jest dużo trudniejsze i nie znalazłem pojedynczego dokumentu akademickiego, który podąża za tym podejściem, pominięto możliwość wysyłania linków, aby móc dołączyć komentarz. To nie znaczy, że ta metodologia jest całkowicie pozbawiona problemów, ale nadal podlega klasycznym problemom związanym ze wszystkimi ćwiczeniami budowlanymi, w tym krzywymi dopasowaniami stron i Wykorzystanie danych do celów biżuteryjnych Dlatego ważne jest również używanie dużej ilości danych używanych przez 25 lat w systemach testowania, zawsze przekwalifikowujących się po każdym uczeniu się komputera a także przeprowadzić odpowiednie testy oceny stronniczości w zakresie analizy danych w celu określenia pewności, z którą możemy powiedzieć, że wyniki nie pochodzą z przypadkowej szansy Mój przyjaciel AlgoTraderJo, który również jest członkiem mojej społeczności handlowej, obecnie rozwija wątek na ForexFactory po tym samym typie filozofii rozwoju maszyn uczenia się, gdy pracujemy nad nowymi algorytmami uczenia maszyn dla mojej społeczności handlowej Możesz przeczytać na swoim wątku lub w przeszłości posty na moim blogu na kilka przykładów algorytmów uczenia maszyn, opracowanych w ten sposób. Jeśli chcielibyście dowiedzieć się więcej o naszych osiągnięciach w dziedzinie uczenia maszyn i jak możesz również rozwijać własne strategie uczenia maszyn za pomocą ramek F4, warto rozważyć dołączenie do witryny zawierającej filmy edukacyjne, systemy handlowe, rozwój i solidne, przejrzyste i uczciwe podejście w kierunku handlu zautomatyzowanego. Nauka i rozpoznawanie wzorców dla algorytmicznych Forex i Stock Trading. Machine l zarabiając w dowolnej formie, włącznie z rozpoznawaniem wzorców, ma oczywiście wiele zastosowań z rozpoznawania twarzy i wyrazu twarzy w badaniach medycznych W tym przypadku chodzi o to, czy możemy użyć rozpoznawania wzorców do odniesienia się do poprzednich sytuacji, które były podobne w schemacie Jeśli potrafimy to możemy wtedy robić transakcje na podstawie tego, co wiedzieliśmy, zdarzyło się z tymi wzorami w przeszłości i faktycznie zarobić. Aby to zrobić, będziemy całkowicie całkowicie korygować wszystko Jeśli zdarzy ci się cieszyć się tym tematem, następnym krokiem byłoby aby przyjrzeć się przyspieszeniu lub gwintowaniu GPU Potrzebujemy tylko Matplotlib do wizualizacji danych, a niektóre NumPy do skracania liczb, a reszta zależy od nas. Python jest naturalnie jednogwintowym językiem, co oznacza, że ​​każdy skrypt użyje tylko jednego procesora zwykle oznacza to, że używa pojedynczego rdzenia procesora, a czasami nawet na pół lub jedną czwartą, lub co gorsza z tego rdzenia. Dlatego programy w Pythonie mogą trochę potrwać do komputera, ale przetwarzanie może być tylko 5 i RAM 10. Aby dowiedzieć się więcej na temat wątków, możesz zobaczyć samouczek wątku na tej stronie. Najprostszym sposobem uzyskania tych modułów jest obecnie użycie pip install. Don t wiedzieć, co to jest pip lub jak zainstalować moduły. Pip jest prawdopodobnie najprostszym sposobem na zainstalowanie pakietów Po zainstalowaniu Pythona powinieneś być w stanie otworzyć wiersz polecenia, na przykład w systemie Windows lub bash na linuxie, i wpisz type. pip install numpy pip install matplotlib. Having problem still Nie ma problemu, tam tutorial dla że pip zainstalować samouczek modułów Pythona. Jeśli nadal masz kłopoty, skontaktuj się z nami, używając kontaktu w stopce tej strony. Plan ma podjąć grupę cen w ramkach czasowych i przekonwertować je na procentową zmianę w celu normalizacji danych Pozwólmy powiedzieć, że mamy 50 kolejnych punktów cenowych dla wyjaśnienia Co zrobimy to odwzorować ten wzór w pamięci, przenieść jeden punkt cenowy i ponownie odwzorować wzór Dla każdego wzoru, który mapujemy w pamięci, wtedy chcemy skakać nieco dalej, s ay, 10 punktów cenowych i dziennika, gdzie cena jest w tym punkcie Następnie mapujemy ten wynik do wzorca i kontynuujemy każdy wzór ma swój wynik. Następnie bierzemy obecny wzorzec i porównajmy go ze wszystkimi wcześniejszymi wzorami Co zrobimy porównuje procent podobieństwa do wszystkich poprzednich wzorców Jeśli ich procent podobieństwa jest większy niż określony próg, to rozważymy je Odtąd możemy mieć 20-30 porównywalnych wzorców z historii Z tymi podobnymi wzorami możemy następnie agregować wszystkie ich wyników, i wymyślić szacunkowy wynik Z tego przeciętnego wyniku, jeśli jest to bardzo korzystne, możemy zainicjować zakup Jeśli wynik nie jest korzystny, być może sprzedajemy lub krótko. Dla wizualizacji, oto przykład. W powyższym przykładzie przewidywany średni wzorc ma wzrosnąć, więc możemy zainicjować zakup. Ta seria nie kończy się posiadaniem dowolnego sortującego algorytmu "get-rich-quick". W tym programie jest kilka znanych błędów, a szanse bycia w stanie np ecute handluje tak szybko, że dane te są mało prawdopodobne, chyba że jesteś bankiem Celem jest pokazanie jak łatwa i podstawowa rozpoznawalność wzoru jest taka, dopóki masz podstawową wiedzę programowania w Pythonie, powinieneś być w stanie śledzić.