Qlearning forex

Indicador de mudança de indicador médio.

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Q aprendendo Forex.

Este tutorial introduz o conceito de Q-learning através de um exemplo numérico simples mas abrangente. O exemplo descreve um agente que usa treinamento não supervisionado para aprender sobre um ambiente desconhecido. Você também pode achar útil comparar este exemplo com os exemplos de código-fonte que o acompanham. Suponhamos ter 5 salas em um prédio conectado por portas como mostrado na figura abaixo. Numeramos cada quarto de 0 a 4. O exterior do prédio pode ser considerado como uma grande sala 5. Observe que as portas 1 e 4 conduzem ao prédio a partir da sala 5 fora. Por este exemplo, gostaríamos de colocar um agente em qualquer sala e, daquele quarto, vá para fora do prédio, essa será a nossa sala alvo. Em outras palavras, a sala de objetivos é o número 5. Para definir esta sala como um objetivo, associaremos um valor de recompensa a cada porta i. As portas que levam imediatamente ao objetivo têm uma recompensa instantânea de outras portas que não estão diretamente conectadas à sala alvo com zero recompensa. Como as portas são de dois sentidos 0 leva a 4, e 4 leva de volta para 0 duas setas são atribuídas a cada sala. Cada seta contém um valor de recompensa instantânea, conforme mostrado abaixo :. Claro, o Quarto 5 faz uma volta para si mesmo com uma recompensa e todas as outras conexões diretas para a sala de objetivos trazem uma recompensa de In Q-learning, o objetivo é alcançar o estado com a maior recompensa, de modo que se o agente forex na objetivo, ele permanecerá lá para sempre. Este tipo de objetivo é chamado de "objetivo absorvente" forex. Imagine nosso agente como um robô virtual burro que pode aprender através da experiência. O agente pode passar de uma sala para outra, mas não tem conhecimento do meio ambiente, e não sabe qual seqüência de portas leva ao exterior. Suponhamos que queremos modelar um forex de evacuação simples de um agente de qualquer sala do prédio. Agora suponha que tenhamos um agente no Quarto 2 e queremos que o agente aprenda a chegar fora da casa. 5. Chamaremos cada quarto, incluindo o exterior, um "estado" e o movimento do agente de uma sala para outra, aprendendo um "açao". Em nosso diagrama, um "estado" é representado como um nó, enquanto "ação" está aprendendo pelas setas. Suponha que o agente esteja no estado 2. A partir do estado 2, ele pode ir para o estado 3 porque o estado 2 está conectado a 3. Do estado 2, no entanto, o agente não pode ir diretamente ao estado 1 porque não há uma porta direta que conecta a sala 1 e 2 assim, sem flechas. A partir do estado 3, o forex pode ir para o estado 1 ou 4 ou para o forex 2 para todas as setas sobre o estado 3. Se o agente estiver no estado 4, as três ações possíveis serão para o estado 0, 5 ou 3. Se o agente estiver no estado 1, ele pode ir ao estado 5 ou 3. Do estado 0, ele só pode retornar ao estado 4. Podemos colocar o diagrama de estado e os valores de recompensa instantânea na seguinte tabela de recompensa, "matriz R ". Os -1 na tabela representam valores nulos i. Por exemplo, o Estado 0 não pode ir para o Estado 1. Agora, adicionaremos uma matriz semelhante, "Q", ao cérebro do nosso agente, representando a memória do que o agente aprendeu através da experiência. As linhas da matriz Q representam o estado atual do agente e as colunas representam as possíveis ações que conduzem ao próximo estado dos links entre os nós. O agente começa a saber nada, a matriz Q é inicializada para zero. Neste exemplo, para a simplicidade de explicação, assumimos que o número de estados é conhecido por seis. Se não soubéssemos quantos estados envolvidos, a matriz Q poderia começar com apenas um elemento. É uma tarefa simples adicionar mais colunas e linhas na matriz Q se for encontrado um novo estado. De acordo com esta fórmula, um valor atribuído a um elemento específico da matriz Q é igual à soma do valor correspondente na matriz R e ao parâmetro de aprendizado Gamma, multiplicado pelo valor máximo de Q para todas as ações possíveis no próximo estado. Nosso agente virtual aprenderá através da experiência, sem um professor isso é chamado de aprendizagem sem supervisão. O agente explorará de estado para estado até atingir o objetivo. Chamaremos cada exploração de um episódio. Cada episódio consiste no agente que se desloca do estado inicial para o estado do objetivo. Cada vez que o agente chega ao estado da meta, o programa vai para o próximo episódio. O algoritmo acima é usado pelo agente para aprender com a experiência. Cada episódio é equivalente a uma sessão de treinamento. Em cada sessão de treino, o agente explora o ambiente representado pela matriz Rote a recompensa se houver até atingir o objetivo. O propósito do treinamento é melhorar o "cérebro" de nosso agente, representado pela matriz Q. Mais resultados de treinamento em uma matriz mais otimizada Q. Neste caso, se a matriz Q foi aprimorada, em vez de explorar e ir de ida e volta para os mesmos quartos, o agente encontrará a rota mais rápida para o estado do objetivo. O parâmetro Gamma tem um intervalo de 0 a 1 0. Se Gamma estiver mais próximo de zero, o agente tenderá a considerar apenas recompensas imediatas. Se Gamma estiver mais perto de um, o agente considerará futuras recompensas com maior peso, dispostas a atrasar a recompensa. Para usar a matriz Q, o agente simplesmente traça a seqüência de estados, desde o estado inicial até o estado do objetivo. O algoritmo encontra as ações com os maiores valores de recompensa registrados na matriz Q para o estado atual :. Para entender como o algoritmo de Q-learning funciona, passaremos por alguns episódios passo a passo. O resto das etapas são ilustradas nos exemplos de código-fonte. Olhe para o segundo estado de linha 1 da matriz R. Existem duas ações possíveis para o estado atual 1: Seleção aleatória Forex, selecionamos para 5 como nossa ação. Agora vamos imaginar o que aconteceria se o nosso agente estivesse no estado 5. Olhe para a sexta linha da matriz de recompensas R i. Possui 3 ações possíveis: uma vez que a matriz Q ainda está inicializada aprendendo zero, Q 5, 1Q 5, 4Q 5, 5 são todos zero. O resultado dessa computação para Q 1, 5 é devido à recompensa instantânea de R 5, 1. O próximo estado, 5, agora se torna o estado atual. Como 5 é o estado do objetivo, terminamos um episódio. O cérebro do nosso agente agora contém uma matriz Q atualizada como :. Para o próximo episódio, começamos com um estado inicial escolhido aleatoriamente. Desta vez, temos o estado 3 como nosso estado inicial. Olhe para a quarta linha da matriz R; Possui 3 ações possíveis: por seleção aleatória, selecionamos para aprender 1 como nossa ação. Agora nós imaginamos que estamos no estado 1. Olhe para a segunda linha da matriz de recompensa R i. Tem 2 ações possíveis: então, calculamos o valor Q :. Usamos a matriz Q atualizada do último episódio. A matriz Q torna-se :. O próximo estado, 1, agora se torna o estado atual. Repetimos o ciclo interno do algoritmo de aprendizagem Q, porque o estado 1 não é o objetivo estatístico. Então, iniciando o novo loop com o estado atual 1, existem duas ações possíveis: por sorteio, nossa ação selecionada é 5. Agora, a imagem é o estado forex 5, existem três ações possíveis: calculamos o valor Q usando o valor máximo dessas ações possíveis. As entradas atualizadas da matriz Q, Q 5, 1Q 5, 4Q 5, 5 são todas zero. Esse resultado não altera a matriz Q. Como 5 é o estado do objetivo, terminamos esse episódio. O cérebro do nosso agente agora contém a matriz Q atualizada como :. Se o nosso agente aprender mais através de novos episódios, finalmente alcançará valores de convergência na matriz Q como :. Esta matriz Q, então pode ser normalizada i. Aprender a matriz Q fica suficientemente próxima para um estado de convergência, sabemos que nosso agente aprendeu os caminhos mais ótimos para o estado da meta. Traçar as melhores sequências de estados é tão simples como seguir os links com os valores mais altos em cada estado. Do Estado 3, os valores Q máximos sugerem duas alternativas: Sobre Contato Política de Privacidade Termos de Serviço Mapa do Site.

Como usar o Q Learning em jogos de vídeo com facilidade.

4 pensamentos sobre & ldquo; Q learning forex & rdquo;

Um relatório do arquiteto consultor mostra que o progresso está sendo ...

Você teria dado uma única apresentação sólida, combinando os parágrafos 1 e 2.

Caliver, Ambrose 1938 Reel 48: 802 Re: a enciclopédia do negro.

Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Aprendizagem de reforço: um olhar para o cérebro de um algoritmo de negociação Forex Q-learning.

A aprendizagem de reforço (RL) tem sido um foco importante para mim desde que eu terminei minha aprendizagem de máquina nanodegree na Udacity. Isso ocorre porque o aprendizado de reforço é substancialmente diferente de nossas outras estratégias de aprendizado de máquina e # 8211; que utilizam abordagens de aprendizagem supervisionadas por janela móvel e # 8211; e, portanto, uma fonte potencialmente importante de diversificação para nossa negociação. No entanto, muitas vezes é muito difícil entender como os sistemas de aprendizagem de reforço funcionam e, talvez, mais importante, para poder prever o tipo de ações que podem assumir devido a algumas condições de mercado. Hoje, quero oferecer-lhe um pico no cérebro de um algoritmo de aprendizagem de reforço de Q-table para que possamos analisar o que ele acaba fazendo e como ele acaba tomando decisões comerciais.

Quando comecei a estudar as abordagens de RL na negociação, logo ficou claro que você não pode apenas lançar abordagens de RL poderosas no mercado e esperar algoritmos úteis. Um algoritmo RL pode muito facilmente curvar-se ao ruído e pode gerar resultados que não são gerais e basicamente o resultado do viés de mineração de dados (você pode ler mais sobre isso aqui). Por esse motivo, os algoritmos de sucesso que descobrimos acabaram por ser abordagens de Q-learning que são simples o suficiente para serem representadas e compreendidas de forma gráfica.

Para colocar simplesmente nossos algoritmos estudam um conjunto de condições de mercado pré-estabelecidas & # 8211; estados de mercado e # 8211; que são definidos pelo estado de um conjunto de variáveis ​​predefinidas. Em um caso muito simples, se você tivesse apenas uma variável, diga o preço de ontem, você poderia definir três estados de mercado, ontem foi otimista, ontem foi baixista ou ontem foi neutro. Isso criaria uma q-table com três entradas e o algoritmo irá treinar através dos dados do mercado, atribuindo recompensas dependendo dos lucros / perdas gerados por longo, curto ou permanecer fora do mercado. Geralmente usamos 60% dos nossos dados para treinar o algoritmo # 8211; onde foi executado 10 vezes para refinar a tabela Q & # 8211; e então executá-lo uma vez em todos os dados. Isso significa que as melhorias no período pseudo fora da amostra só podem ser feitas com treinamento sem retrospectiva (o algoritmo só aprende do que ele não faz do futuro de qualquer maneira). A primeira imagem nesta publicação mostra a curva de equilíbrio resultante da realização deste processo com um dos nossos algoritmos RL.

Uma vez que esta abordagem Q-learning gera uma tabela Q, podemos explorar o que o algoritmo aprendido, observando os valores desta tabela e codificando as cores de acordo com seu signo. A imagem acima mostra o resultado de fazer isso. No caso desse algoritmo, temos 25 estados de mercado diferentes que são separados pelo dia da semana. Isso significa que, no total, temos 125 estados de mercado possíveis. Como você pode ver na maioria dos casos, o algoritmo está decidindo não negociar, pois aprendeu que & # 8211; por suas definições de estado de mercado e # 8211; A maior parte do tempo na maior parte do tempo não gera resultados confiáveis. É por isso que a maioria das linhas de COMPRA / VENDA são negativas e # 8211; o algoritmo espera que uma recompensa negativa seja negociada sob essas condições & # 8211; enquanto a linha STAY OUT é sempre verde. Algumas linhas são amarelas porque esses estados de mercado nunca se apresentaram em todo o processo de teste.

No entanto, há claramente algumas exceções, caso contrário, o algoritmo nunca trocaria. As excepções são destacadas em caixas de borda pretas para que você possa vê-las com mais facilidade. Temos principalmente cinco casos em que o algoritmo decidiu que a negociação é melhor do que ficar fora do mercado, quatro que desencadeiam posições longas e outras que desencadeiam uma posição curta. Para o estado 15, podemos ver que isso gera um sinal longo na sexta-feira e na quarta-feira, enquanto para quinta e terça-feira o algoritmo determinou que a borda que recebeu não é suficientemente grande. Com esta informação, podemos ver que o algoritmo nunca será comercializado às segundas-feiras e só levará negócios longos na terça-feira, quarta e sexta-feira e apenas shorts na quinta-feira. Também podemos ver que o valor de q-table é maior para o estado de sexta-feira 15, o que implica que esse comportamento será o mais difícil de mudar (e deve ser o mais lucrativo se o que foi aprendido não for ajustado em curva). Quarta-feira também é o único dia com dois estados que podem gerar posições.

Embora o comportamento dos algoritmos de aprendizagem de reforço possa ser um pouco intrigante, podemos realizar algumas análises básicas e gráficas em algoritmos simples de Q-learning para saber mais sobre como eles negociam e qual é o resultado do processo de negociação. Com isso, podemos obter algumas expectativas sobre como o comércio de algoritmos e quão bem arraigado é o comportamento comercial (comparando a magnitude dos valores), algo que pode ser mais difícil de fazer com outros tipos de algoritmos de aprendizagem em máquina. O acima mostra que a complexidade também não é necessária para obter resultados históricos lucrativos. Os descritores bem escolhidos do estado do mercado podem levar a estratégias bem-sucedidas com muito menos risco de viés excessivo ou elevado de mineração de dados.

Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Aprendizagem de reforço: usando Q-learning com osciladores RSI.

O índice de força relativa (RSI) é um dos indicadores que eu mais gosto devido à sua capacidade de condensar quantidades significativas de informações importantes em uma única medida. Por isso, eu queria ver se eu poderia usar um grupo de medidas de RSI, a fim de dispor uma política ótima para a negociação do câmbio no prazo diário. Hoje eu quero falar sobre alguns dos resultados obtidos e por isso que eles apontam para o fato de que os sistemas simples bem-sucedidos podem ser criados usando aprendizagem de reforço, desde que a informação certa seja utilizada para geração de políticas. Você verá como eu poderia de fato gerar uma política ótima usando apenas medidas RSI em um número significativo de pares Forex.

A idéia de aprendizagem de reforço é tratar o mercado como se fosse um jogo (você pode ler mais sobre isso aqui). Nós definimos um conjunto de estados de mercado usando algum conjunto de variáveis ​​para descrever o mercado e, em seguida, formamos um algoritmo usando Q-learning para derivar uma política ótima para esses estados de mercado. Para essa experiência, decidi usar os osciladores RSI de diferentes períodos para criar uma tabela de valor Q que eu poderia usar para a aprendizagem de reforço. Usando dados diários de 1986 a 2010 para gerar a política ótima e, em seguida, dados de 2010 a 2017 para realizar um teste pseudo fora de amostra para ver se o algoritmo foi ajustado à curva ou não. Naturalmente, os testes de todo o processo de treinamento / teste sobre dados aleatórios também são necessários para estabelecer viés de mineração de dados. Note-se que esses sistemas baseados em aprendizagem de reforço não têm absolutamente nenhum lucro, interromper a perda ou outros mecanismos de saída, a abordagem de aprendizado de reforço simplesmente decide no início de cada dia se o ótimo é longo, curto ou fora do mercado de acordo com para a sua política e negociações em conformidade.

A imagem acima (EUR / USD backtest) mostra a primeira tentativa que fiz usando 256 diferentes estados de mercado possíveis. Com esta liberdade, a política ótima para o período de treinamento alcança resultados notáveis ​​em 1986-2010, mas falha totalmente quando confrontado com as condições pseudo fora de amostra que não viu durante a fase de treinamento. Em essência, os 256 estados de mercado são muitos e o que conseguimos durante o período de treinamento é um ajuste de curva para os dados usando o excesso de graus de liberdade dentro da tabela Q que não fornecem informações úteis adicionais.

Para aliviar esse problema, mudei para uma tabela Q com apenas 64 estados de mercado diferentes, que foram alcançados usando 6 osciladores RSI diferentes. Os gráficos acima mostram os resultados na amostra e pseudo fora da amostra de usar este algoritmo em 5 pares diferentes, incluindo o resultado de um portfólio de negociação usando todos os pares. Os resultados são muito mais bem sucedidos, com todos os pares alcançando resultados rentáveis ​​no pseudo fora da amostra. No entanto, vale a pena mencionar que muitos deles se tornam muito mais lisos em sua pseudo fora da amostra, em comparação com o período da amostra, enquanto outros. mais notavelmente o EUR / USD & # 8211; basicamente continuam a mesma tendência que seguiram durante o período de treinamento na amostra.

Para o portfólio global há uma deterioração importante do período de treinamento # 8211; o que é esperado & # 8211; uma vez que a relação Sharpe anualizada decai quase 50% com um valor de 3,49 no período da amostra caindo para 1,90 dentro do período pseudo fora da amostra. É quase certo que isso iria cair ainda mais dentro de um período real fora da amostra, com um Sharpe razoável que se espera possivelmente entre 0,5 e 1,0, já que os efeitos completos do viés de mineração de dados, tendência de ajuste de curva e decaimento alfa tornam-se aparente na negociação ao vivo.

Com tudo isso, é bastante surpreendente que os mesmos descritores de mercado possam gerar políticas bem sucedidas em 4 diferentes pares de moedas em seus prazos diários. Ainda mais, considerando o quão simples são esses descritores. Dito isto, as políticas causam restrições importantes nas decisões dos algoritmos com o portfólio global levando cerca de 20 negócios por ano. Vale ressaltar também que esse tipo de design de sistema de comércio de aprendizado de reforço não é traduzido trivialmente para coisas como a mineração de GPU, porém isso pode não ser necessário, pois é realmente fácil adicionar e testar essas entradas complexas manualmente, pois toda otimização de políticas é completamente automatizado pelos algoritmos Q-learning. Pode não ser difícil gerar um portfólio de algumas dúzias de sistemas que derivem políticas ótimas de descritores similares.

Aprendendo a negociar Forex.

Aprendendo a negociar Forex explicado por especialistas em comércio Forex profissionais, o time de negociação ForexSQ "FX".

Aprendendo a negociar Forex.

Como aprender a arte de negociar.

Aprender a negociar forex é um pouco de um pensamento assustador. Quando você primeiro examina a negociação forex como forma de ganhar dinheiro, parece complicado e desafiador.

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A conta de demonstração será um pouco de um curso intensivo na negociação forex, mas existem algumas habilidades básicas que você pode aprender a ajudá-lo a entender o que você está vendo.

Cotações Forex.

Em primeiro lugar, você precisará saber como ler uma cotação forex. Ao ler uma cotação forex, existem duas moedas que você precisará considerar, uma moeda base e a moeda da cotação.

Você pode descobrir mais sobre isso na seção de cotações forex.

Gráficos Forex.

Em segundo lugar, você precisará ter uma idéia de como ler um gráfico forex. Esta não é a ciência do foguete, embora você possa ver alguns comerciantes usando gráficos complicados que se parecem com a ciência do foguete. Quando se trata de gráficos Forex, existem muitos indicadores técnicos que irão ajudá-lo a ter uma idéia do que está acontecendo com o preço. No entanto, a regra geral é simples é melhor.

Fazendo Negociações.

Colocar um comércio forex é, em geral, um processo simples. Quando o dinheiro real está na linha, às vezes pode torná-lo nervoso. Isso tem a ver com a psicologia do comércio forex. É sempre assustador perder dinheiro, e é fácil ficar ganancioso ao ganhar algum dinheiro. Qualquer perspectiva irá dar-lhe um caso de nervos quando você está se preparando para realmente colocar algum dinheiro no mercado. Fazer seu primeiro comércio forex é uma experiência nervosa, mesmo usando uma conta de demonstração, mas você precisará superar isso e pensar claramente em ganhar dinheiro com negociação ao vivo mais tarde.

Mantendo Registros.

Não só você deve manter um registro off-line dos negócios que você faz, mas também deve manter um diário de negociação. Um diário de negociação é para escrever as razões pelas quais você faz os negócios que você abre.

Isto é para lhe dar um fácil de ler um resumo do que você estava pensando quando fez boas negociações e o que estava pensando quando fazia bons negócios.

Sistemas de negociação.

Encontrar um sistema de negociação forex é uma tarefa enorme. Não permita que você caia na armadilha da busca sem fim para encontrar o único sistema que nunca falha; Não existe tal coisa. Um sistema de negociação forex é simplesmente um sistema comercial que você está confortável com o que ganha mais do que perde. Parece que deveria ser mais complicado do que isso, mas não é. Não existe uma negociação perfeita, então não se perca tentando conseguir isso.

Comece com o Forex Trading.

Quando se trata disso, o comércio forex é uma boa maneira de ganhar dinheiro, desde que você não caia na armadilha de tratá-lo como um esquema rápido e rico. É simplesmente outro veículo de investimento, e se você tratá-lo com respeito como uma verdadeira estratégia de investimento forex, você estará bem.