2 Attachments So habe ich es geschafft, einen EA zu erstellen, der mit Azure ML und der Web Service API kommuniziert. Ich benutze Preisvolumina und jedes Indior im Buch als Eingabe. Ich habe versucht, so ziemlich alles zu prognostizieren, wie ich es für sinnvoll und nützlich hielt. In der Azure ML-Plattform wurde eine genau definierte Spalte als Label angegeben, die als Ausgabe von Pegeln der Anzahl der PIPs, die der Markt bewegt, vorhergesagt werden soll. Dabei wird ein Mehrklassenmodell anstelle eines Regressionsmodells verwendet. Wie in (1,2,3,4) für bullische Bewegungen und (-1, -2, -3, -4) für bärische Bewegung und (0) für wenig oder keine Bewegung, oder von gleicher Idee mit nur 2 oder 3 Klasse (1) UP (-1) UNTEN.
Ich habe verschiedene Datenbanken und Möglichkeiten getestet, wie ich die Vorhersagen nutzen kann, aber ich hatte keine funktionierenden Ideen mehr, oder ich benutze die Ergebnisse nicht auf die richtige Weise, ich bin neu und lerne immer noch so, dass ich es wollte Öffnen Sie diesen Thread, um Hilfe und einige Ideen von Anwendungen für Machine Learning in Forex und die Verwendung von Azure ML zu erhalten. Ich wollte Einblicke, Ansichten und Ideen von Menschen mit mehr Erfahrung, wie man tatsächlich Forex-Daten verwenden und was möglicherweise besser funktionieren könnte oder eine Idee, wie ML für die Prognose von Forex zu verwenden, oder zumindest einige statistische Vorteile damit bekommen. Wie ich sagte, lerne ich immer noch, und ich denke, dass ich die Perspektive eines Forex-Veteranen fehlt, auch wenn es nicht im maschinellen Lernen auf einer Programmier- und Kodierungsstufe ist, sondern wie man tatsächlich Forex-Daten nutzt und wie der Markt tatsächlich funktioniert und teilt etwas Weisheit und geben Sie mir etwas Licht und teilen Sie eine Idee davon, wie es möglicherweise angewendet werden könnte oder was könnte auf jeder Ebene funktionieren.
Ich interessiere mich auch für die Einsichten von Menschen, die keine Kenntnisse in ML oder Coding Skills oder im Fach haben, aber eine Perspektive auf eine mögliche Anwendung haben. Ich bin auch bereit zu helfen und mit Leuten zu teilen, die zu solchen Anwendungen und Machine Learning for Forex und dem Aufbau von Datenbanken für solche Vorhersagen zu sehr interessiert sind. Solange wir alle bereit sind, uns zu teilen und einander zu helfen und mit unseren Ideen zu wachsen.
Also zurück zu meinen Ergebnissen: Ich habe in Azure ML in fast allen Versuchen nach einigen Eingabeschaltern Ergebnisse mit einer Genauigkeit von über 90 Prozent erzielt, und ich habe auch gute Ergebnisse bei der Vorhersage von ZigZag-Punkten.
Aber ich kann den EA nicht so perfekt funktionieren lassen wie die Ergebnisse, die ich in Azure ML mit Neural Networks oder Any Machine Learning Algorithmen erhalte. Ich weiß nicht, ob mir etwas fehlt oder ob die Datenbank wahrscheinlich nicht konvergent oder gut genug ist oder etwas anderes. Daher hätte ich gerne ein paar Gedanken und Hilfe beim Aufbau einer besseren Datenbank für Forex-Prognosen mit Azure ML.
Kann jemand bitte versuchen, mir zu erklären und mir helfen, herauszufinden, warum das ist, dass ich fast perfekte Ergebnisse in Azure ML bekomme, aber in Real Time Forward Tests und Backtesting komme ich nicht annähernd so gut voran.
Was interessanter ist, ist, dass wenn es mit bekannten Daten getestet wird, es perfekt funktioniert. es ist nicht falsch, also ist das Problem nicht in der Eingabe oder Ausgabe, ich dachte eigentlich, es war perfekt für eine Sekunde, bis ich erkannte, dass es bekannte Daten war, mit denen ich Back-Tests war, aber sobald ich mit unbekannten testen Daten sind so gut wie zufällig. Also bitte ... hat irgendjemand irgendeine Perspektive und kann mir helfen herauszufinden, was damit nicht stimmt. und oder was wären die besten und zuverlässigsten Daten für die Eingabe. Ich habe alles versucht, was ich denken konnte, aber es hat die Erwartungen bisher nicht erfüllt.
Also wollte ich Hilfe und Einblicke, jede Perspektive dazu wäre eine große Hilfe undoder wenn jemand damit bessere Ergebnisse als meins erzielt hätte.
Danke im Voraus.
-Bild 1 ist ein Datensatz, den ich erstellt habe, um über die nächsten 10 Kerzen im M15-Zeitrahmen mit 2 Klassen UP (1) und DOWN (-1) vorherzusagen, Bild 2 sind die Ergebnisse, die ich bekommen habe.