GotAI.NET

Форум: Проблемы искусственного интеллекта

 

Регистрация | Вход

 Все темы | Новая тема Стр.13 (16)<< < Пред. | След. > >>   Поиск:  
 Автор Тема: На: Market Prediction
гость
185.107.81.*
На: Market Prediction
Добавлено: 13 апр 18 15:53
нужно разбираться в машинном обучении
[Ответ][Цитата]
Савелий Дежурный
Сообщений: 15
На: Market Prediction
Добавлено: 14 апр 18 4:36
Цитата:
Автор: гость




Такого полно, ИМХО вариант с "кубиками" - тухлый, лучше код




Однако всем понятно насколько эффективны эти стратегии на индикаторах...

если нет спрашиваем у rrr3
[Ответ][Цитата]
гость
65.19.167.*
На: Market Prediction
Добавлено: 14 апр 18 5:34
C++ back C# front, наворотили парни серьёзно, даже с ИИ http://www.modulusfe.com/


[Ответ][Цитата]
гость
185.220.101.*
На: Market Prediction
Добавлено: 14 апр 18 11:03
Цитата:
Автор: Jenka
накидал побыстрому в C++ builder.
а почему "в C++ builder"? этоже очень старый IDE лет 10 как уже не релевантен, сейчас RAD Studio если не ошибаюсь...
[Ответ][Цитата]
Jenka
Сообщений: 852
На: Market Prediction
Добавлено: 14 апр 18 12:18
Цитата:
Автор: гость
а почему "в C++ builder"? этоже очень старый IDE лет 10 как уже не релевантен, сейчас RAD Studio если не ошибаюсь...

я ее и имею ввиду Embarcadero RAD studio. просто в RAD studio сейчас входит много языков, как в VisualStudio. я конкретно пользовался с++
[Ответ][Цитата]
гость
162.247.72.*
На: Market Prediction
Добавлено: 15 апр 18 10:20
ну начните что то писать уже, бэктестер напишите хотябы, планировать захват мира легко, а код писать порой тяжко, но без этого никак, за планы бабло не дадут
[Ответ][Цитата]
гость
37.220.35.*
На: Market Prediction
Добавлено: 15 апр 18 10:37
Можно сократить время https://www.mql5.com/ru/forum/86386 тут уже обо всем сказанно
[Ответ][Цитата]
Jenka
Сообщений: 852
На: Market Prediction
Добавлено: 23 апр 18 7:03
Цитата:
Автор: Jenka
с точки зрения покупателей данной системы. они будут покупать выведенного бота. Содержащего в себе 1)входной интерфейс - т.е. какими данными он пользуется для получения результата(кроме цен,возможно какими-то новостями), 2) внутреннюю структуру бота. т.е. набор конкретных алгоритмов или их модификацию,(стандартных или уникальных пользовательских) и 3) выходной интерфейс в виде сигналов к покупке или продаже или даже приближенный к человеческому общению текст не конкретно сигналов а каких-то рекомендаций или сводных данных.

для всех ботов зарегистрированных в системе можно составить некоторую таблицу эффективности.
у кого нет денег купить самого эффективного бота, могут купить подешевле но с приемлемым плюсовым профитом

начал разработку прототипа данной системы



Пока в основе принципа работы данной системы лежит простой генетический алгоритм.
сначала мы создаем ботов с рандомной комбинацией генов. (buy,sell,hold)
смотрим как этот бот торгует, потом выбираем лучших от которых производим потомство ну итд по стандартному плану работы генетического алгоритма.
[Ответ][Цитата]
бессмертный сложный
Сообщений: 355
На: Market Prediction
Добавлено: 23 апр 18 10:07
Цитата:
Автор: Jenka
сначала мы создаем ботов с рандомной комбинацией генов
Можно об этом по подробнее, хочется понять что оптимизируется, каково признаковое пространство и модель, которая продуцирует сигналы.
[Ответ][Цитата]
Jenka
Сообщений: 852
На: Market Prediction
Добавлено: 23 апр 18 10:34
Изменено: 23 апр 18 10:37
Цитата:
Автор: бессмертный сложный
Можно об этом по подробнее, хочется понять что оптимизируется, каково признаковое пространство и модель, которая продуцирует сигналы.

как я говорил это пока первый вариант системы.

собственно создается популяция ботов из 20шт с длиной генома равному кол-ву тестовых данных.
например имеем данные о цене из 5 измерений- 100, 120, 80, 70, 100.
далее формируем начальный рандомный вариант генома для каждого бота состоящий из генов
(Buy - B, Sell-S, Hold - H). напрмер "HBBSB"
прогоняем этот геном на этих входных данных, т.е. там где Buy покупаем 1 акцию,
где Sell продаем ее:
100 - Hold
120 - Buy
80 - Buy
70 - Sell
100 - Buy
//----
В конце если купили акций больше чем продали продаем оставшиеся по последней цене.
Считаем получившийся профит для бота.
Далее выбираем 10 ботов с худшим профитом и удаляем их, вместо них формируем 10
новых случайных ботов. между 10 лучшими проводим скрещивание и мутации снова отбирая
лучший вариант генома.
В итоге выводим бота с лучшим геномом для текущих входных данных.

В таком варианте системы, если поменять входные данные бот окажется не работоспособным,
т.к. его геном настроен на нахождение максимального профита только для
текущей последовательности. Вопрос адаптации бота к другим данным это следующий этап развития системы.

Сейчас если образно говоря перенести нашего бота из моря на сушу он там сдохнет
[Ответ][Цитата]
гость
124.195.19.*
На: Market Prediction
Добавлено: 23 апр 18 17:42
Цитата:
Автор: Jenka


как я говорил это пока первый вариант системы.

собственно создается популяция ботов из 20шт с длиной генома равному кол-ву тестовых данных.
например имеем данные о цене из 5 измерений- 100, 120, 80, 70, 100.
далее формируем начальный рандомный вариант генома для каждого бота состоящий из генов
(Buy - B, Sell-S, Hold - H). напрмер "HBBSB"
прогоняем этот геном на этих входных данных, т.е. там где Buy покупаем 1 акцию,
где Sell продаем ее:
100 - Hold
120 - Buy
80 - Buy
70 - Sell
100 - Buy
//----
В конце если купили акций больше чем продали продаем оставшиеся по последней цене.
Считаем получившийся профит для бота.
Далее выбираем 10 ботов с худшим профитом и удаляем их, вместо них формируем 10
новых случайных ботов. между 10 лучшими проводим скрещивание и мутации снова отбирая
лучший вариант генома.
В итоге выводим бота с лучшим геномом для текущих входных данных.

В таком варианте системы, если поменять входные данные бот окажется не работоспособным,
т.к. его геном настроен на нахождение максимального профита только для
текущей последовательности. Вопрос адаптации бота к другим данным это следующий этап развития системы.

Сейчас если образно говоря перенести нашего бота из моря на сушу он там сдохнет


Ага, потом выпускаете своих ботов "на рынок", и они дружно отсасывают большой и толстый
[Ответ][Цитата]
бессмертный сложный
Сообщений: 355
На: Market Prediction
Добавлено: 24 апр 18 5:50
Цитата:
Автор: Jenka
как я говорил это пока первый вариант системы.
ну.... короче говоря у Вас творческий процесс, могу только посоветовать вопервых учить и тестировать на минимум сотнях тысяч сэмплах, во вторых частенько проверять на искусственном рандоме, чтобы оценить вероятность жесткой перепотгонки, если система успешно учится на рандоме, то...

И не нужно GUI сильно увлекаться, это не очень высокооплачиваемый скил, бэктест на ценовом ряде в миллион сэмплов должен выполняться за десятую долю секунды, даже с вычислением логики сигналов, прогон с визуализацией каждого шага это либо для специфической отладки или для пускания "пыли в глаза" пользователям околорыночного продукта, а Вы делаете это чтобы сами баблос забирать с рынка, а не толкать "граали" лохам.
[Ответ][Цитата]
гость
176.10.99.*
На: Market Prediction
Добавлено: 24 апр 18 7:19
Цитата:
Автор: Jenka
Embarcadero RAD studio
переходите на QT пока не поздно, билдер сакс
[Ответ][Цитата]
гость
85.248.227.*
На: Market Prediction
Добавлено: 25 апр 18 9:16
Цитата:
Автор: гость
переходите на QT пока не поздно, билдер сакс
даже Виктор Генадиевич работает в с++ Builder, а он точно знает что делает, с прошлого века нейросетки пишет, в частности написал легендарный НейроПро(http://www.neuropro.ru) которым пользуются все до сих пор
[Ответ][Цитата]
гость
104.218.63.*
На: Market Prediction
Добавлено: 25 апр 18 16:20
Цитата:
Автор: Jenka


как я говорил это пока первый вариант системы.

собственно создается популяция ботов из 20шт с длиной генома равному кол-ву тестовых данных.
например имеем данные о цене из 5 измерений- 100, 120, 80, 70, 100.
далее формируем начальный рандомный вариант генома для каждого бота состоящий из генов
(Buy - B, Sell-S, Hold - H). напрмер "HBBSB"
прогоняем этот геном на этих входных данных, т.е. там где Buy покупаем 1 акцию,
где Sell продаем ее:
100 - Hold
120 - Buy
80 - Buy
70 - Sell
100 - Buy
//----
В конце если купили акций больше чем продали продаем оставшиеся по последней цене.
Считаем получившийся профит для бота.
Далее выбираем 10 ботов с худшим профитом и удаляем их, вместо них формируем 10
новых случайных ботов. между 10 лучшими проводим скрещивание и мутации снова отбирая
лучший вариант генома.
В итоге выводим бота с лучшим геномом для текущих входных данных.

В таком варианте системы, если поменять входные данные бот окажется не работоспособным,
т.к. его геном настроен на нахождение максимального профита только для
текущей последовательности. Вопрос адаптации бота к другим данным это следующий этап развития системы.

Сейчас если образно говоря перенести нашего бота из моря на сушу он там сдохнет
классическая подгонка, результат 0(ноль)
[Ответ][Цитата]
 Стр.13 (16)1  ...  9  10  11  12  [13]  14  15  16<< < Пред. | След. > >>