Forex machine learning

Aprendizagem de máquinas Se alguém estiver interessado em desenvolver estratégias baseadas em aprendizagem de máquinas, verifique deep-thought. co. Máquinas de vetores de suporte. Gradient Boosted Trees. Florestas aleatórias. Árvores extremamente aleatorizadas. Multi-layer Perceptron, também conhecido como Neural Network. Conjuntos: Combine as previsões de qualquer número de preditores. Treinamento contínuo, sempre adaptando-se ao mercado. Por favor note, esta é uma ferramenta para desenvolver suas próprias estratégias e sistemas, e não uma estratégia comercial pré-enlatada. Também estão incluídos dois EAs MT4, com fonte, trocar os sinais ou combinar com qualquer outro sistema que você possa ter. Aprendizagem de máquinas no comércio de Forex: por que muitos acadêmicos estão fazendo tudo errado Construindo estratégias de aprendizado de máquinas que podem obter resultados decentes no mercado ao vivo As condições sempre foram um desafio importante no comércio algorítmico. Apesar da grande quantidade de interesse e das incríveis recompensas potenciais, ainda não há publicações acadêmicas que possam mostrar bons modelos de aprendizagem de máquinas que possam enfrentar com sucesso o problema comercial no mercado real (no meu conhecimento, publique um comentário se Você tem um e não tenho prazer em lê-lo). Embora muitos artigos publicados parecem mostrar resultados promissores, muitas vezes é o caso de esses documentos se encontrarem em uma variedade de diferentes problemas de tendência estatística que tornam o sucesso do mercado real de suas estratégias de aprendizagem em máquinas altamente improváveis. Na publicação de hoje8217, vou falar sobre os problemas que vejo na pesquisa acadêmica relacionada com a aprendizagem de máquinas no Forex e como acredito que essa pesquisa poderia ser melhorada para produzir informações muito mais úteis tanto para as comunidades acadêmicas quanto para as empresas. A maioria das armadilhas no design da estratégia de aprendizagem de máquinas ao fazer o comércio de Forex é inevitavelmente herdada do mundo de problemas de aprendizagem deterministas. Ao construir um algoritmo de aprendizagem de máquina para algo como reconhecimento de face ou reconhecimento de letras, existe um problema bem definido que não muda, o que geralmente é abordado pela construção de um modelo de aprendizado de máquina em um subconjunto dos dados (um conjunto de treinamento) e depois teste se O modelo foi capaz de resolver corretamente o problema usando o lembrete dos dados (um conjunto de testes). É por isso que você tem alguns conjuntos de dados famosos e bem estabelecidos que podem ser usados ​​para estabelecer a qualidade das técnicas de aprendizado de máquinas recentemente desenvolvidas. O ponto chave aqui, no entanto, é que os problemas abordados inicialmente pela aprendizagem por máquinas foram na sua maioria deterministas e independentes do tempo. Ao se mudar para a negociação, a aplicação desta mesma filosofia produz muitos problemas relacionados tanto com o caráter parcialmente não determinista do mercado quanto com a dependência do tempo. O simples ato de tentar selecionar conjuntos de treinamento e teste introduz uma quantidade significativa de viés (um viés de seleção de dados) que cria um problema. Se a seleção for repetida para melhorar os resultados no conjunto de testes 8211 que você deve assumir acontece em pelo menos alguns casos 8211, o problema também adiciona uma grande quantidade de viés de mineração de dados. Toda a questão de fazer um único exercício de treinamento de validade também gera um problema relacionado à forma como esse algoritmo deve ser aplicado quando a negociação ao vivo. Por definição, a negociação ao vivo será diferente uma vez que a seleção de conjuntos de treinamento precisa ser reaplicada a dados diferentes (como agora o conjunto de testes é dados verdadeiramente desconhecidos). O viés inerente à seleção inicial inicial do período de amostragem e a falta de regras testadas para negociação em dados desconhecidos faz com que tais técnicas falhem comumente na negociação ao vivo. Se um algoritmo é treinado com dados 2000-2017 e foi validado em cruz com os dados de 2017-2017, não há motivos para acreditar que o mesmo sucesso acontecerá se treinado em dados de 2003-2017 e depois comercializado de 2017 a 2017, os conjuntos de dados São de natureza muito diferente. O algoritmo de medição do sucesso também é um problema muito relevante aqui. Inevitavelmente, os algoritmos de aprendizagem de máquinas utilizados para negociação devem ser medidos pelo mérito por sua capacidade de gerar retornos positivos, mas algumas medições medem o mérito de novas técnicas algorítmicas, tentando comparar sua capacidade de obter previsões corretas. As previsões corretas não são necessariamente iguais às negociações rentáveis, como você pode ver facilmente ao criar classificadores binários. Se você tentar prever a próxima direção da vela, você ainda pode fazer uma perda se você estiver na maioria das vezes em pequenas velas e errado em velas maiores. Na verdade, a maioria desses tipos de classificadores 8211 a maioria dos que não trabalham 8211 acabam prevendo a direcionalidade com uma precisão acima de 50, mas não acima do nível necessário para superar as comissões que permitiriam negociação de opções binárias rentáveis. Para construir estratégias que estão na maior parte livres dos problemas acima, sempre defendai uma metodologia em que o algoritmo de aprendizagem da máquina é treinado antes da tomada de qualquer decisão de treinamento. Ao usar uma janela em movimento para treinamento e nunca tomar mais de uma decisão sem reconquistar todo o algoritmo, podemos eliminar o viés de seleção que é inerente na escolha de um único conjunto de amostras de amostras. Desta forma, todo o teste é uma série de exercícios de treinamento de validade que acabam garantindo que o algoritmo de aprendizagem da máquina funcione mesmo em conjuntos de dados de treinamento tremendamente diferentes. Eu também defendo a medição do desempenho de backtesting real para medir o mérito de um algoritmo de aprendizado de máquina e, além disso, eu iria até dizer que nenhum algoritmo pode valer o seu sal sem ser comprovado em condições reais de fora da amostra. O desenvolvimento de algoritmos dessa maneira é muito mais difícil e não encontrei um único documento acadêmico que acompanhe esse tipo de abordagem (se perdi, sinto-me livre para postar um link para que eu possa incluir um comentário). Isso não significa que esta metodologia seja completamente livre de problemas, no entanto, ainda está sujeita aos problemas clássicos relevantes para todos os exercícios de construção de estratégias, incluindo viés de ajuste de curva e viés de mineração de dados. É por isso que também é importante usar uma grande quantidade de dados (eu uso 25 anos para testar sistemas, sempre treinando depois de cada máquina aprendendo decisão derivada) e realizar testes adequados de avaliação de viés de mineração de dados para determinar a confiança com a qual podemos Dizem que os resultados não provêm de chance aleatória. Meu amigo AlgoTraderJo 8211 que também é membro da minha comunidade comercial 8211 atualmente está crescendo um tópico no ForexFactory seguindo esse mesmo tipo de filosofia para desenvolvimento de aprendizado de máquina, enquanto trabalhamos em alguns novos algoritmos de aprendizado de máquinas para minha comunidade comercial. Você pode consultar seu tópico ou postagens no meu blog para vários exemplos de algoritmos de aprendizado de máquinas desenvolvidos desta maneira. Se você quiser saber mais sobre nossos desenvolvimentos na aprendizagem de máquinas e como você também pode desenvolver suas próprias estratégias de aprendizagem de máquinas usando o framework F4, considere se juntar ao Asirikuy. Um site cheio de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada.