Irgendwelche Erfolge mit neuronalen Netzwerken im Trade?

[mokxiordh]

Das Zitieren von synicz {quote} ist eine ziemlich ehrgeizige Aufgabe, meinst du nicht? Meiner Meinung nach kann man ein neuronales Netzwerk trainieren, damit es dein Trade-System widerspiegelt. Aber die Optimierung erfordert bereits etwas Kreativität. In jedem Fall ist der erste Schritt, genau zu definieren und zu quantifizieren, welche Signale oder Situationen du benutzt, um aus einer Operation zu kommen/auszugehen. Und das ist die große Frage: Wie machst du das? Das ist, wo der kreative Teil eindringt. Jetzt ist die Entwicklung einer wirklich intelligenten KI in einem "nicht geschlossenen" System wie dem Trade fast unmöglich.

[hecpkruds]

Meiner persönlichen Meinung nach basiert das Forex-Trading auf der Vorhersage der Zukunft mit Hilfe von Daten aus der Vergangenheit. Es gibt im Grunde zwei mechanische Möglichkeiten, das zu automatisieren: Erstens eine menschliche Idee, die von visuellen Mustern ausgeht -> Indikatoren mit Parametern + feste Regeln + aktuelle Daten = Trade-Entscheidung. Zweitens historische Daten + Algorithmus basierend auf einer Idee -> Modell mit Hyperparametern + aktuelle Daten = Trade-Entscheidung mit geschätzter Wahrscheinlichkeit. Die erste Methode basiert auf der Optimierung von Parametern (versuchsweise Tausende von Kombinationen, um die beste zu finden).

[mokxiordh]

Genau, zwingen Sie den Markt zu finden dominante Muster (nicht den Müll wie immer

[mojipk6]

Ich nutze, um mein Experiment mit neuronalen Netzwerken in meinen EAs zu teilen. Ausgangssaldo: $1,001 Abstrich: 1:501. Schritt 1: Zuerst optimierte ich ohne neuronales Netzwerk, um die beste Konfiguration in USDJPY zwischen 2000 und 2009 zu finden. Ergebnis: Recovery-Faktor 6.81, drawdown von $418, Gewinn $2,843. Schritt 2: Ich simulierte die reale Welt mit diesem Setup zwischen 2010 und 2019. Ergebnis: Faktor 1.99, drawdown $564, Gewinn $1,117. Dies bestätigt die Phrase des gesamten glänzenden Backtests, tatsächlich wird es kompliziert. Deshalb wäre es ideal, jedes Jahr neu zu optimieren. Jetzt habe ich das neuronale Netzwerk mit früheren N-Baren (zwischen 3 und 10) -Werten aktiviert.

[Tayayaxx]

Die neuronalen Netzwerke sind einer der am häufigsten verwendeten Algorithmen für das automatische Lernen. Im Finanzwesen werden sie für Vorhersagen, benutzerdefinierte Indikatoren, algorithmischen Handel und Risikomodellierung verwendet. Sie haben jedoch einen schlechten Ruf für ihre Instabilität. Einer der Gründe, warum sie scheitern, ist, weil die Daten oft schlecht vorbereitet sind. Bevor man das Netz füttert, muss man extreme Werte normalisieren, reinigen und Lärm beseitigen. Selbst wenn man Ihr Netzwerk gut konfiguriert und in Backtest und außerhalb von Proben arbeitet, garantiert das nicht, dass es nicht später versagt. Das Problem ist nicht das Netzwerk, sondern dass die Finanzmärkte komplexe adaptive Systeme sind. Was heute funktioniert, kann morgen nicht mehr funktionieren. Das nennt man nicht stationär oder die Notwendigkeit einer dynamischen Optimierung. Die Netzwerke sind noch nicht in der Lage, damit fertig zu werden. Deshalb ist ihre Verwendung in trading immer noch begrenzt und kompliziert.

[robles1012]

Zitieren Meiner Meinung nach... versucht das Forex-Trading, "die Zukunft mit Daten der Vergangenheit vorauszusehen.".. Es gibt eine dritte Möglichkeit: Dynamische Vergangenheitsdaten -> ohne Idee oder Algorithmus -> werden alle Modelle bewertet und eine Entscheidung getroffen, die der von ihnen vorhergesagten Wahrscheinlichkeit widerspricht. Und wenn man von neuronalen Netzwerken spricht, vergessen Sie die CPUs: Was das Training wirklich in die Luft jagt, sind die GPUs.

[yexxxy55]

Was ist die neueste Version des EA mit neuronalem Netzwerk? Ist das 2019?

[sheyjavinoa]

Was ist die neueste Version des EA mit neuronalem Netzwerk? Ist das 2019? Ja

[Alexander19]

Ich zitiere {quote} ja Und die Entwicklung ging dann weiter? Ich wollte es testen, aber ich bekomme einen unkompatiblen Füllmodus. Ist der Quellcode verfügbar, um es ändern zu können? Danke.

[yyye25753720]

Über neuronale Netzwerke in Trade gibt es sehr geteilte Meinungen, also muss man sehr vorsichtig sein. Sie machen keine Vorhersagen als solche, sondern analysieren Preisdaten und erkennen mögliche Möglichkeiten. Mit ihnen können Sie Entscheidungen treffen, die auf versteckten Mustern basieren, die vielleicht nicht mit der traditionellen technischen Analyse zu sehen sind. Wenn Sie die Risiken verstehen und dem Modell vertrauen, können Sie es versuchen. Aber zuverlässige Software zu finden ist nicht einfach.

[mokxiordh]

Ich weiß nicht, ob jeder mit neuronalen Netzwerken wahnsinnig geworden ist oder ob sie einfach das Gefühl haben wollen, dass sie die Zukunft mit einem Hexentrading machen. Das Problem ist, dass viele sie als eine magische Blackbox benutzen, die darauf wartet, dass ich ihnen sage, wann sie kaufen oder verkaufen sollen, ohne die Grundlagen zu verstehen, wie sie funktionieren. Bevor du ein Netzwerk in den echten Markt einbaust, solltest du in der Lage sein, einem Kind zu erklären, wie du dein Modell entscheidest. Wenn du es nicht kannst, dann hast du kein neuronales Netzwerk, dann hast du ein Roulette mit einem technischen Namen.

[mokxiordh]

Am lustigsten ist, dass es Leute gibt, die neuronale Netzwerke auf Daten trainieren, die sie nicht einmal verstehen. Sie bringen unreinigte Preise ein, ohne zu normalisieren, ohne daran zu denken, was sie wirklich modellieren... und dann beschweren sie sich darüber, dass sie nicht funktionieren. Das ist nicht zu pressen, um zu erwarten, dass das Geld allein kommt. Das ist Engineering, Analyse, Statistik und vor allem gesunder Menschenverstand.

[mokxiordh]

Bei mir hat es funktioniert, Neuronennetze als Filter zu benutzen, nicht als autonomes System. Ich benutze sie, um Eingabezonen zu validieren oder die Kraft einer Bewegung zu messen, aber nie, um Befehle allein auszuführen. Die totale Autonomie ist noch lange nicht durchführbar. Was realistisch ist, ist, dass ein gut ausgebildetes Netzwerk Ihnen als Unterstützung einen Vorteil verschafft. Aber nur das: Unterstützung. Das Urteil bleibt menschlich.

[mokxiordh]

Das Problem ist nicht das neuronale Netzwerk, das Problem ist der Markt. Jeder, der mit Daten gearbeitet hat, weiß, dass der Markt nicht stabil ist. Muster werden nicht genau wiederholt, ändern, mutieren, verschwinden. Deshalb kann ein Modell, das 2020 ausgebildet wurde, 2022 Müll sein. Wenn Sie keinen konstanten Trainingsprozess haben, ist es egal, wie gut das Netzwerk ist.

[mokxiordh]

Ich verstehe nicht, warum so viele versuchen, etwas zu automatisieren, das sie nicht einmal von Hand beherrschen. Wenn du nicht mit einem einfachen System in sauberer Grafik Geld verdienen kannst, warum glaubst du, dass ein neuronales Netzwerk dich retten wird? Lerne zuerst, auf dem Markt zu überleben. Dann, wenn du willst, automatisiert es. Aber so zu tun, als ob ein Modell dich profitabel machen würde, ist eine teure Fantasie.

[mokxiordh]

Ich trainiere ein Netzwerk auf Basis japanischer Kerzenmuster kombiniert mit Volumen. Ich habe vielversprechende Ergebnisse bei Backtest, aber ich bin mir sicher, dass sich wirklich alles ändern kann. Mein Plan ist es, die Demo-Ergebnisse für drei Monate zu validieren, monatliches Training zu machen und die Stabilität zu bewerten. Wenn Sie weiterhin Kohärenz zeigen, dann werde ich es mit minimalem Risiko real.

[mokxiordh]

Das mächtigste, was ein neuronales Netzwerk hat, ist nicht vorherzusagen, sondern sich anzupassen. Wenn du das System gut konfigurierst, kann es dir helfen, Mikroveränderungen im Preisverhalten zu erkennen, die ein Mensch lange aufmerken würde. Das Problem ist, dass das Zeit, Wissen und viel Test-Fehler erfordert.

[mokxiordh]

Viele glauben, dass ein neuronales Netzwerk ein Orakel ist, das die Zukunft vorhersagt, aber die Realität ist, dass es nach Korrelationen sucht, die oft schwach und flüchtig sind. Und das Schlimmste ist, dass sich diese Korrelationen jedes Mal ändern, wenn der Markt durch ein grundlegendes Ereignis erschüttert wird.

[mokxiordh]

Wenn Sie ein Netzwerk direkt betreiben wollen, verwenden Sie es als ein weiteres Signal in Ihrem System. Geben Sie Ihren Eintrag oder alarmieren Sie sich über Risikobereiche, aber geben Sie ihm nicht die Schaltfläche. Damit können Sie verhindern, dass ein Vorhersagefehler oder eine Übereinstellung Sie an einem Tag in die Mitte sprengt. Und glauben Sie mir, das passiert öfter, als Sie sich vorstellen.

[mokxiordh]

Ich habe gesehen, wie Leute in Backtest genau 90%-Modelle bauen und in weniger als einer Woche echte Konten verbrennen. Warum? Weil sie an die Vergangenheit überpasst waren. Overfitting ist der stille Feind aller Systeme, die auf dem automatischen Lernen basieren. Wenn Sie es nicht erkennen und kontrollieren können, wird das Netzwerk Ihr schlimmster Feind.

[mokxiordh]

Die Neuronennetze werden von denjenigen überschätzt, die sie nicht verstehen und unterschätzen, die sie nicht gut anwenden konnten. Der Mittelpunkt liegt darin, wer sie als Werkzeug benutzt, nicht als magische Lösung. Ich ordne sie in Validierungs- und Risikomanagementprozesse ein, nicht als einziger Signalgenerator. Sie helfen mir, eine weitere Sicherheitsschicht zu haben, aber ich vertraue ihnen mein Geld nicht blind an.

[mokxiordh]

Viele sprechen über neuronale Netzwerke, als wären sie neu. Es gibt sie schon seit Jahrzehnten. Der Unterschied ist, dass es jetzt mehr Rechenkraft und mehr Daten gibt. Aber das ändert nichts an der Tatsache, dass ein schlecht gestaltetes System immer noch schlecht ist, auch wenn man die neueste KI-Architektur benutzt.

[mokxiordh]

Ich habe wiederkehrende, konvolutionäre, deep learning Netzwerke ausprobiert... am Ende stehen sie alle vor dem gleichen Problem: Der Markt ist ein halbordentliches Chaos, das die Regeln die ganze Zeit ändert. Die einzige Möglichkeit, mit IA in trading zu überleben, ist ein System, das ständig aktualisiert wird, das erkennt, wann es an Effizienz verliert und das, wenn nötig, zurückgezogen werden kann.

[mokxiordh]

Willst du neuronale Netzwerke im Trade testen? Beginne mit etwas Einfachem. Nimm ein Paar, einen einzigen zeitlichen Rahmen, eine einzige Variable als Input. Wenn dein Netzwerk nicht mit diesem grundlegenden Setup gewinnen kann, hast du nichts zu klettern. Versuche nicht, ihm 20 Indikatoren, Nachrichten und Volatilität zu geben, ohne vorher die Grundlagen zu verstehen.

[mokxiordh]

Ich verstehe immer noch nicht die Besessenheit, den Trader zu ersetzen. Was ist falsch daran, Technologie als Ersatz zu benutzen? Manchmal ist das beste System der Hybride. Ich benutze neuronales Netzwerk, um Tickets zu filtern, aber ich bin derjenige, der entscheidet, ob es ausgeführt wird oder nicht.

[mokxiordh]

Die meisten Menschen, die versuchen, neuronale Netzwerke in Trade zu verwenden, können nicht einmal ein Datenset reinigen. Wie erwarten Sie Ergebnisse, wenn Sie nicht wissen, was Sie trainieren? Das ist kein Plug & Play. Es ist eine ernsthafte technische Arbeit. Wenn Sie nicht bereit sind, gründlich zu lernen, dann gehen Sie besser weiter mit RSI und mobilen Strümpfen, die Ihr Konto in 10 Minuten nicht brechen.

[mokxiordh]

Was mir am meisten geholfen hat, war, ein traditionelles technisches System mit einem neuronalen Netzwerk zu kombinieren, das die Erfolgswahrscheinlichkeit eines jeden Eintritts vorhersagt. Ich nehme nur Operationen mit hoher Wahrscheinlichkeit. Damit habe ich den Drawdown reduziert und meine Erfolgsrate erhöht. Magie? Nein. Arbeit, Tests, Einstellungen und mehr Arbeit. Aber das kann man.

[mokxiordh]

Der größte Fehler besteht darin, auf das Ergebnis des Backtest zu vertrauen. Viele sehen schöne Kurven und träumen bereits von dem Lambo. Aber die Realität beginnt, wenn man das Modell tatsächlich in die Tat umsetzt und ohne Erklärung fehlschlägt. Wenn man kein System hat, das weiß, wann man aufhören muss oder wie man sich selbst auswertet, dann ist die Katastrophe eine Frage der Zeit. Ein Netzwerk zu trainieren ist einfach.

[mokxiordh]

Ein neuronales Netzwerk ist nicht besser als Ihre Logik, wenn Sie es nicht richtig trainieren können. Ich gebe Ihnen vielleicht ein falsches Gefühl der Sicherheit und das ist noch schlimmer als ein schlechtes System. Ich bevorzuge ein mittelmäßiges System, das ich verstehe und kontrolliere, als eine brillante KI, die als Blackbox fungiert. Echtes Geld toleriert keine Experimente ohne Kontrolle.

[mokxiordh]

Ich implementiere ein neuronales Netzwerk, das Muster je nach Zeit und Tag der Woche lernt. Interessanterweise hat es bei einigen Paaren sehr wiederholte Verhaltensweisen entdeckt. Ich sage nicht, dass es unfehlbar ist, aber es hat mir ermöglicht, während bestimmter Zeitfenster mit größerer Überzeugung zu operieren. Der Schlüssel ist, das Problem zu segmentieren und nicht alles zu erfassen.