Торговый робот на нейросети

торговый робот на нейросети

Из песочницы Мода на трейдинг переживает взлеты и падения вместе с курсом Биткоина. Сейчас эта тема в нижней точке после невероятного роста в году. Многие за это время успели познакомиться с криптобиржами — вникали в тему, учились, трейдили, теряли деньги и даже иногда зарабатывали.

В итоге, мода прошла, а опыт остался, пусть и негативный. Что у нас в этой области, о чем как я зарабатываю в интернете опыт последних лет? К сожалению, в этой области тоже ничего хорошего. Инструментов для написания торговых ботов много, а стабильно профитных стратегий. В лучшем случае работающее решение нужно постоянно обслуживать парой трейдер-программист меняя настройки под текущий рынок.

бинарные опционы без вложений собственных денег

Стандартный результат после подключения полностью автономного бота к депозиту — слив депозита. Остается последняя надежда — нейросети. Тут уж точно должно получиться, ведь нейросеть учится как человек и сама подстраивается под рынок. Как дела в этой области? Ну… вы уже догадались. Все плохо, разговоров много, а работающих решений.

Класс наследован от базового класса CExpertSignal и включает в себя все необходимые поля данных и методы для работы и интеграции Hlaiman, а также для работы с советниками, создаваемыми с помощью мастера MQL5. Режим индикатора: в данном режиме по текущему паттерну рассчитывается сигнал нейросети. Идентификация режима происходит при вызове метода инициализации InitHNN посредством булевского параметра openn. Причем истинное значение этого параметра инициирует поиск и открытие файла данных уже обученной нейросети, его загрузку и работу в режиме индикатора 2. На втором шаге при удачном завершении первого и рабочем режиме индикатора происходит просмотр локальных и общих папок терминала с целью поиска соответствующего имени файла с данными нейросети.

Все очень плохо! Яркий тому пример магазин приложений сообщества MQL5. За брендом MQL5 стоит профессиональная платформа для трейдинга — MetaTrader5 плюс огромное сообщество трейдеров и программистов. Так вот в этом магазине есть раздел для решений на основе нейросетей, там много ботов, но ни одного настоящего. Добавить туда бота использующего нейросети запрещено правилами. В это трудно поверить, но. Запрет на подключение внешнего API исключает возможность использования нейросетей, а встроенные в MQL5 средства на практике не работают.

Этот вопрос я обсуждал с техподдержкой MQL5, внятного ответа так и не получил.

  1. Советник EA Better с нейронной сетью на Forex
  2. Нейронные сети в автоматической торговле на форекс.
  3. (DOC) НЕЙРОСЕТЕВОЙ БИРЖЕВОЙ ТОРГОВЫЙ РОБОТ | Nikolay Lomakin - bobrol.ru
  4. NeuroNirvamanEA. Нейронные сети в автоматической торговле на форекс.
  5. Как заработать деньги быстро и много 2020
  6. Последним ноу-хау в сфере форекс экспертов является использование нейронных сетей.

Ладно, заканчиваю со вступлением, перехожу к делу. У меня получилось обучить нейросеть, есть стоящие внимания результаты на реальном рынке. Дальше не погружаясь в детали опишу как это было сделано.

заработок в интернете без покупок и вложений

Первой и главной ошибкой всех, кто пытается обучать нейросеть торговле является трейдерское мышление о рынке. Обычно внедрить решение основанное на нейросетях пытается трейдер в паре с программистом, которые до этого писали ботов. Если эту задачу иметь в голове при проектировании нейросети, то ничего не получится.

скальпирование опционов

Можно бесконечно перебирать хитроумные варианты входных данных, подавать или не подавать индикаторы, пробовать разные типы нейросетей, подставлять костыли ввиде обучения только на определенных участках или обучать показывая только известные паттерны. Работать. С нейросетью надо как с ребенком, смотреть на мир ее торговый робот на нейросети и начинать с простых задач.

Не важно на сколько сильно изменится цена и не важно, что ответ потом нельзя будет превратить в торговую стратегию. Забываем про торговлю, сейчас главная задача хоть чему-то обучить сеть, просто получить правильный ответ. У меня эта начальная задача решилась после подборов входных данных. Входной датасет на тыс примеров, входной вектор фичь.

как форд заработал деньги

Входные данные готовил ботом на MQL5. Бот пробегая историю формирует обычный csv фаил, каждая строка — вектор. В конце каждого вектора правильный ответ ввиде если вверх. Вот несколько советов тем, кто попробует это сделать: Хорошо обучается в пределах прогноза от 15 минут до 60 минут. Почему так — не знаю.

Ноева Г. Ломакин —. Ноева — студент 1 Г. Белавина — студентка1 1 Волжский политехнический институт филиал Волгоградский государственный технический университет, город Волжский, Российская Федерация Аннотация: В настоящей статье представлены результаты исследования, имеющего целью создание биржевого торгового робота на нейросетевом алгоритме.

При сборе данных я просто не включал их в датасет, задачу надо упрощать. Это серьезная проблема, ниже поясню как я.

Нейросетевой советник

Надо понимать с каким материалом имеем. Когда мы подаем сети данные для обучения и указываем правильный ответ, на самом деле мы кормим ее хаосом. Это как пытаться обучить нейросеть отличать кошку от собаки, а на обучении показывать ей бабочек, звезды и торговый робот на нейросети зодиака, результата. Поэтому внимательнее относитесь к анализу результатов тестирования. При тесте на реальном рынке именно так и получается, но возникает другая проблема. И что с этим делать? В итоге, решил эту проблему относительно легко — просто каждые 5 мин надо опрашивать не одну модель, а моделей, в результате ответов будет достаточно.

Скачать нейросетевую автоматическую торговую систему Форекс: робот-советник от Tradexperts

Модели обучаются на разных входных данных и, соответственно, обучаются разным паттернам. На практике так и получается, модели сигналят на разных свечах, вместе активируясь только в очевидных, предсказуемых местах и друг друга не перекрывают.

Уже веселее, но практического толку по-прежнему ноль. Пара слов о реализации.

опцион на покупку продукции

У меня это работало на связке MQL5 плюс Keras. Бот запущенный в MetaTrader5 на каждой свече готовил данные для нейросети и через сокеты передавал скрипту на питоне, который по очереди опрашивал все модели и при прохождении ответом допустимого порога отправлял сигнал в Телеграм канал.

Итак, схема работает, но применить. Сложить торговый робот на нейросети в какую-то стратегию не получалось.

NeuroNirvamanEA. Нейронные сети в автоматической торговле на форекс.

Главный недостаток — дискретность ответов. Ответ — это событие на которое надо как то реагировать — смотреть на рыночную ситуацию, думать права сеть или нет. На одной свече одна модель могла сигналить вверх, а другая вниз и какой верить? В итоге, родилась идея отказаться от порога прохождения ответа, а начать уважать каждый ответ сети, пусть и с низкой степенью уверенности.

обучение торгам на бинарных опционах

Если начать усреднять все ответы в единое общее мнение и это считать ответом сети, то ответ становится совершенно другого качества. В этом случае начинают складываться знания всех моделей, а это огромный объем совместного обучения. Стало видно, что теперь смысл есть в каждом ответе. Оно работает!

Я сам имею опыт трейдинга и видел как поведение сети на глазах становилось осмысленным. Иногда ее логика была понятна иногда нет, но всегда за ее ответами чувствовалось какое то свое, часто парадоксальное, видение рынка.

В добавок к этому, выяснилось, что чем выше уверенность сети тем ближе к нужному сроку ожидаемая отработка и наоборот. На данном этапе качество прогноза не имеет значения, важно, что нейросеть демонстрирует вполне адекватное мнение о рыночной ситуации. Еще больше прокачать сеть всегда можно, главное, что это работает!

В итоге, на сегодняшний день есть Expert к MetaTrader5 с двумя видами прогнозов — кроткосрочным и долгосрочным.

Нейросети и трейдинг. Практическая реализация / Хабр

Постепенно накапливается статистика, есть обратная связь с трейдерами. Сделать это можно существенно увеличив качество прогноза. Дальше вижу такой путь развития: Надо подготовить еще десяток как заработать денег честным путем в промежутке между 15 и 60 минутами. Каждый прогноз, напомню, строится из ответов примерно 20 моделей.

Имея такой объем информации на каждой минутной свече, можно и нужно анализировать ее другой нейросетью. Связь прогнозов между собой на разных временных отрезках может оказаться совсем нетривиальной, поэтому нейросеть тут будет уместна. Это все, что хотел рассказать на сегодняшний день. Работа продолжается, думаю, будут еще статьи. Кстати, этот Expert для MetaTrader5 распространяю бесплатно, если хотите увидеть работу нейросети на реальном рынке обращайтесь.

Еще по теме