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2 Adjunto (s) Así que he logrado crear un EA que se comunique con Azure ML y la API de servicio web proporcionada, utilizo los volúmenes de precios y cada indior en el libro como entrada. Intenté predecir casi todo en todos los sentidos que consideré razonables y útiles. En la plataforma Azure ML, lo que encontré más predecible con precisión fue una columna asignada como etiqueta para predecir como salida de niveles de cuántos PIP mueve el mercado y utilizar modelos multiclase en lugar de un modelo de regresión. Como en (1,2,3,4) para los movimientos alcistas y (-1, -2, -3, -4) para el movimiento bajista y (0) para poco o ningún movimiento, o de la misma idea con solo 2 o 3 clase (1) ARRIBA (-1) ABAJO.
He estado probando diferentes bases de datos y formas de cómo puedo hacer uso de las predicciones, pero me quedé sin ideas de funcionamiento o no estoy usando los resultados de la manera correcta, soy nuevo en esto y sigo aprendiendo, así que quería abra este hilo para obtener ayuda y algunas ideas de aplicaciones para Machine Learning en Forex y el uso de Azure ML. Quería obtener ideas, puntos de vista e ideas de personas con más experiencia sobre cómo usar realmente los datos de Forex y qué podría funcionar mejor o alguna idea de cómo usar ML para pronosticar forex, o al menos obtener alguna ventaja estadística con él. Como dije, todavía estoy aprendiendo y creo que carezco de la perspectiva de un veterano de forex, incluso si no está en el aprendizaje automático a nivel de programación y codificación, sino sobre cómo utilizar realmente los datos forex y cómo el mercado realmente funciona y comparte algo de sabiduría y darme algo de luz y compartir una idea de cómo podría aplicarse potencialmente o de lo que podría funcionar en cualquier nivel.
También me interesan las ideas de personas que quizás no tengan ningún conocimiento en ML o habilidades de codificación o en el tema, pero que tengan una perspectiva de un posible postulado. También estoy dispuesto a ayudar y compartir con personas que estén demasiado interesadas en dichos appliions y Machine Learning for forex y la construcción de bases de datos para tales predicciones. Siempre y cuando todos estemos dispuestos a compartir y ayudarnos unos a otros y crecer juntos con nuestras ideas.
Así que de vuelta a mis resultados: Obtuve resultados superiores al 90 por ciento de precisión en Azure ML en casi todos mis intentos después de algunos interruptores de entrada, también obtuve buenos resultados en la predicción de puntos ZigZag.
Pero parece que no puedo hacer que el EA funcione tan bien como los resultados que obtengo en Azure ML con Neural Networks o cualquier otro algoritmo de Aprendizaje automático. No sé si me falta algo o si la base de datos probablemente no es convergente o lo suficientemente buena o algo más. Así que me gustaría pensar y ayudar a construir una mejor base de datos para el pronóstico de Forex con Azure ML.
Entonces, ¿alguien puede por favor tratar de explicarme y ayudarme a descubrir por qué obtengo resultados casi perfectos en Azure ML, pero en las pruebas de Real Time Forward y las pruebas retrospectivas no obtengo casi buenos resultados?
Lo que es más interesante es que si lo pruebo con datos conocidos, funciona perfectamente. no pasa nada, así que el problema no está en la entrada ni en la salida, de hecho pensé que era perfecto por un segundo hasta que me di cuenta de que era información con la que estaba probando, pero tan pronto como pruebo con desconocido los datos son tan buenos como aleatorios. Entonces, por favor ... ¿alguien tiene alguna perspectiva y puede ayudarme a descubrir qué está mal con eso? y o cuáles serían los mejores y más confiables datos para la entrada. Intenté todo lo que pude pensar, pero no estuvo a la altura de las expectativas hasta ahora.
Así que quería ayuda y puntos de vista, cualquier perspectiva sería de gran ayuda y si alguien ha tenido mejores resultados que los míos con esto.
Gracias por adelantado.
-Image 1 es un conjunto de datos que he creado para predecir las siguientes 10 velas en el M15 Time-frame con 2 Class UP (1) y DOWN (-1), Image 2 es el resultado que obtuve.
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