Искуственный интелект и алгоритмическая

[scroman]

Всем привет!

Наша команда занимается написанием стратегий на TradingView (Pine3) и последующим переносом работающих алгоритмов на Python.


Есть ли кто интересуется тем же самым? У нас есть небольшое сообщество где мы бесплатно даем книги и информацию, которая поможет разработать свою стратегию.

Мой профиль в TradingView: https://ru.tradingview.com/u/RomanSkorodumov/

Наша лабаратория: https://t.me/joinchat/Euhk00aw-UV-uAnkVgiJ5w

Ищем единомышленников )

[YYY2006]

Интересно, посмотрел вашу страничку, ни одного упоминания об искусственном интеллекте.
Зачем вы тогда о нем в теме упоминаете?

[viacheslav92]

Сейчас пошла тенденция любую автоматизацию называть искуственный интелект. Как по мне так это бред. Например автопилот, ето просто набор алгоритмов, какой же это интелект.

[altfork.bit]

Интересно, посмотрел вашу страничку, ни одного упоминания об искусственном интеллекте.
Зачем вы тогда о нем в теме упоминаете?

А в другую тему Вы бы не зашли

[ajijohn]

Интересно, посмотрел вашу страничку, ни одного упоминания об искусственном интеллекте.
Зачем вы тогда о нем в теме упоминаете?

А в другую тему Вы бы не зашли

Ну вы бы тогда написали, что бесплатно битки раздаете. Тоже далеко от истины, но народу бы больше зашло

[OlegKudrin]

Я лет 8 назад делал эксперименты с обучением нейросети (многослойный персептрон с обучением по методу обратного
распространения ошибки) в среде NeuroSolutions. Эта нейросеть показала самые лучшие результаты. На входы подавал минутные котировки по EUR USD за 3 года и положение небесных тел относительно земли в выбранном промежутке времени. Тестировал на данные на разных промежутках в общей сложности за 10 лет. На подготовку данных уходило около 3х суток + нейросеть обучалась около 14 часов (800 циклов обучения) в результате получал прогноз направления движения графика на 5 мин в "будущее". Прогноз давал примерно 75% результат true. Естественно тестировал на исторических данных. Далее 5ти минут прогноз не соответствовал историческим данным. Дальнейшие эксперименты прекратил, по причине неактуальности полученных прогнозов. Сейчас, с появлением технологии CUDA на Nvidia планирую возобновить эксперименты (планирую использовать для этого майнинговую ферму на 1080). Также есть принципиальные изменения относительно исходных данных, думаю результаты прогноза должны быть точнее. Сам не программист, всё вычисления и подготовку данных делал в Excel, затем "вручную" переносил в нейросеть.
Также пробовал обучать нейросеть чисто на котировках, в том числе и на биржевых индексах и вперемешку (то есть на входы подавал котировки от разных инструментов) и преобразовывая в соответствии с рядом Фибоначчи и согласно волнам Эллиотта - результат меня не впечатлил.

[scroman]

Я лет 8 назад делал эксперименты с обучением нейросети (многослойный персептрон с обучением по методу обратного
распространения ошибки) в среде NeuroSolutions. Эта нейросеть показала самые лучшие результаты. На входы подавал минутные котировки по EUR USD за 3 года и положение небесных тел относительно земли в выбранном промежутке времени. Тестировал на данные на разных промежутках в общей сложности за 10 лет. На подготовку данных уходило около 3х суток + нейросеть обучалась около 14 часов (800 циклов обучения) в результате получал прогноз направления движения графика на 5 мин в "будущее". Прогноз давал примерно 75% результат true. Естественно тестировал на исторических данных. Далее 5ти минут прогноз не соответствовал историческим данным. Дальнейшие эксперименты прекратил, по причине неактуальности полученных прогнозов. Сейчас, с появлением технологии CUDA на Nvidia планирую возобновить эксперименты (планирую использовать для этого майнинговую ферму на 1080). Также есть принципиальные изменения относительно исходных данных, думаю результаты прогноза должны быть точнее. Сам не программист, всё вычисления и подготовку данных делал в Excel, затем "вручную" переносил в нейросеть.
Также пробовал обучать нейросеть чисто на котировках, в том числе и на биржевых индексах и вперемешку (то есть на входы подавал котировки от разных инструментов) и преобразовывая в соответствии с рядом Фибоначчи и согласно волнам Эллиотта - результат меня не впечатлил.

Свяжитесь пожалуйста со мной @RomanSkorodumov

У нас много наработок по ИИ и не только в области финансовых рынков. Хотелось бы с Вами более подробно пообщаться на эту тему.

[websalamander]

Я лет 8 назад делал эксперименты с обучением нейросети (многослойный персептрон с обучением по методу обратного
распространения ошибки) в среде NeuroSolutions. ...

Платили 500 зеленых за эксперементы?

[BTC-TK]

Сейчас пошла тенденция любую автоматизацию называть искуственный интелект. Как по мне так это бред. Например автопилот, ето просто набор алгоритмов, какой же это интелект.

На основе алгоритмов, а точнее результатов адгоритмов принимается решение.
Это и есть по сути интелект, да он только в зачатачном состоянии, но это уже интелект.

[Crypto_user_v]

Сейчас пошла тенденция любую автоматизацию называть искуственный интелект. Как по мне так это бред. Например автопилот, ето просто набор алгоритмов, какой же это интелект.

На основе алгоритмов, а точнее результатов адгоритмов принимается решение.
Это и есть по сути интелект, да он только в зачатачном состоянии, но это уже интелект.

Это не интеллект, а логика. Интеллект это там, где САМА машина обучается, и сама строит свою логику.
Если самообучения нет, значит и интеллекта тоже.

[cryptovalter]

Можете смело протестировать SWbot, помимо прочего там есть и модуль аналитики самообучающейся нейронной сети, которая прогнозирует входы в пары которые должны дать рост от 0.5% до 1% в течение ближайших 10 часов.. за 2 месяца тестов все пары в которые входил бот закрылись с профитом.

[Darthpotatoe]

Можете смело протестировать SWbot, помимо прочего там есть и модуль аналитики самообучающейся нейронной сети, которая прогнозирует входы в пары которые должны дать рост от 0.5% до 1% в течение ближайших 10 часов.. за 2 месяца тестов все пары в которые входил бот закрылись с профитом.

Проблема всех подобных ботов в том, что они никак не учитывают глубину ордербука. А это портит всю картину.

[#Cryptoman]

Можете смело протестировать SWbot, помимо прочего там есть и модуль аналитики самообучающейся нейронной сети, которая прогнозирует входы в пары которые должны дать рост от 0.5% до 1% в течение ближайших 10 часов.. за 2 месяца тестов все пары в которые входил бот закрылись с профитом.

Если в течении 10часов можно получить инфу о росте от 0.5% до 1%, то почему никто до сих пор не стал миллионером?
Хотелось бы увидеть статистику на независимом ресурсе.
Если прибыль гарантированная, зачем пиарить бота?
Если прибыль не гарантированная зачем писать о
--------
прогнозирует входы в пары которые должны дать рост от 0.5% до 1% в течение ближайших 10 часов
--------
?

[Destrodream]

Всем привет!

Наша команда занимается написанием стратегий на TradingView (Pine3) и последующим переносом работающих алгоритмов на Python.


Есть ли кто интересуется тем же самым? У нас есть небольшое сообщество где мы бесплатно даем книги и информацию, которая поможет разработать свою стратегию.

Мой профиль в TradingView: https://ru.tradingview.com/u/RomanSkorodumov/

Наша лабаратория: https://t.me/joinchat/Euhk00aw-UV-uAnkVgiJ5w

Ищем единомышленников )

У меня была идея сделать анализатор паттернов по принципу computer vision (за основу брал mnist на tensorflow). Представить известный паттерн свечей (например десятиминутный) в виде условной "картинки", состоящей из параметров которые описывают свечи (Open Close High Low) и пробовать классифицировать по шкале того к чему это в итоге ведет (сильный/слабый рост/падение) и обучал это на свечках, которые я яростно парсил с бинанса. Получилось чудовище франкенштейна которое я поленился допиливать после эпических фэйлов и массы разочарований в своих скиллах

Меня все терзает мысль о том что большие, реально большие сливы/пампы бот предсказать не способен, т.к. они инициированы не скрытыми паттернами, а человеческими мотивами (чаще всего тоже скрытыми). А значит бот на машинном обучении или нейросети разобьется вдребезги о первый же такой памп/дамп. Наверное можно сделать логику, которая не позволит этому случится, выпиливать такие данные из выборки на обучение, но мне это точно не по силам.

[oleg.yudin.1978]

Прогнозировать пампы\дампы крипты бот как раз не в состоянии из-за отсутствия необходимой входной информации, поэтому у людей, которые автоматизируют процессы боттрейдинга, стоят стоплоссы.

[hazarun]

Можете смело протестировать SWbot, помимо прочего там есть и модуль аналитики самообучающейся нейронной сети, которая прогнозирует входы в пары которые должны дать рост от 0.5% до 1% в течение ближайших 10 часов.. за 2 месяца тестов все пары в которые входил бот закрылись с профитом.

Весьма любопытно, почему автор такого прибыльного бота до сих пор не миллионер....

[Coin-1]

Меня все терзает мысль о том что большие, реально большие сливы/пампы бот предсказать не способен, т.к. они инициированы не скрытыми паттернами, а человеческими мотивами (чаще всего тоже скрытыми). А значит бот на машинном обучении или нейросети разобьется вдребезги о первый же такой памп/дамп. Наверное можно сделать логику, которая не позволит этому случится, выпиливать такие данные из выборки на обучение, но мне это точно не по силам.

Вот поэтому, по-моему, технический анализ на криптовалютных рынках почти бесполезен. Иногда "киты" даже специально идут против предсказаний цен, вычисленных согласно известным алгоритмам. То есть когда технический анализ рисует прогнозируемую линию вниз, они крупно закупаются, а когда он рисует линию вверх, они сливают активы на минус десятки процентов. На криптовалютных рынках без опытного в трейдинге человека можно быстро потерять весь депозит.

Мой профиль в TradingView: https://ru.tradingview.com/u/RomanSkorodumov/

Хотя лента не обновлялась уже больше полугода, топикстартер, используя индикаторы на базе точек Pivot, прекрасно понимает, что криптовалютные рынки достаточно легко манипулируются.

[denjuzhka]

Меня все терзает мысль о том что большие, реально большие сливы/пампы бот предсказать не способен, т.к. они инициированы не скрытыми паттернами, а человеческими мотивами (чаще всего тоже скрытыми). А значит бот на машинном обучении или нейросети разобьется вдребезги о первый же такой памп/дамп. Наверное можно сделать логику, которая не позволит этому случится, выпиливать такие данные из выборки на обучение, но мне это точно не по силам.

Я научил своего бота прогнозировать сливы. Вполне успешно работает, но конечно бывают и фейлы, которые выражаются в преждевременном выходе из позиций по не лучшим ценам с впоследствии упущенной прибылью. Но зато когда верно прогнозирует, это сохраняет кучу денег и нервов.

Проблема анализаторов дампа в том, что необходимо мониторить полностью весь рынок, пару десятков основных бирж, всевозможные индикаторы по каждой монете с разными параметрами на разных таймфреймах, их текущее значение, динамику их изменения, объемы, стаканы и тд и тп. Факторов для мониторинга и последующего анализа - великое множество. Чем больше факторов учитываешь и правильно интерпретируешь, тем выше вероятность верного прогноза.

[Olegya199]

Ребят, есть небольшой трабл при переходе по ссылке в телегу...



Пофиксите?

[zan0za]

Если прибыль гарантированная, зачем пиарить бота?
Если прибыль не гарантированная зачем писать о

На каком то участке времени можно найти момент где даже любые 2 скользящие средние покажут хорошую прибыль. За это время надо найти покупателя которому можно впарить этого бота.