Recent content by ranluc

Thanks các comment của các bạn. - ST mình cũng đã kiểm tra trước đây trong Bài 10 phương pháp đó, nó không hiệu quả. - Việc bỏ 1 tầng rồi thêm vào +/-DI có làm giảm độ phức tạp đi không? Thật ra trong bài đó tầng Donchian(20) không quan trọng, tầng volume cũng không quan trọng khi break. Quan...

Huấn luyện mô hình và đưa ra dư báo Rất tiếc là mô hình dến giờ chưa làm việc hiệu quả, qua các vòng huấn luyện thì sai số của tập huấn luyện có giảm dần nhưng sai só tập kiểm thử không giảm. Mô hình bị hiện tượng overfit. Tham số sau vòng huấn luyện thứ 5 được tính toán cho tập kiểm thử, kết...

Mạng thần kinh là gì ? MACD được tạo bởi 3 đường EMA, mà sau này nhiều người quên mất nó có gì trong đó, cứ thấy đường xanh cắt đường đò là mua, đỏ cắt xanh là chốt. Vậy trader có cần biết mạng thần kinh là gì không, chắc là không, mình sẽ không viết lại vì sách giáo khoa đã có. Mình ước biểu...

Sau các bước tiền xử lý data thì ta có các tổ hợp data chọn đưa vào mạng deep learning để huấn luyện: 1. chỉ Buy data 2. Buy và Buy_aug 3. Buy và Short 4. Buy và Buy_aug và Short và Short_aug Chúng cần trộn ngẫu nhiên trước khi đưa vào mạng DL

Bước tăng cường data Trong 6 năm có 391 tín hiệu long và 278 tín hiệu short, có thể là quá ít để phân tích nên cần phải tăng cường. Trong nhận dạng hình ảnh việc tăng cường ảnh có thể thực hiện bằng một số cách như thêm nhiễu trắng, lật ảnh, xoay ảnh, cắt crop ảnh. Trong code này mình thử thêm...

Bước chuẩn hóa data Giá trị của chuỗi đầu vào (giá CLose VN30F1M) nằm trong khoảng 1000-1500, nên cần chuẩn hóa về xung quanh 0 (trung bình bằng 0), độ lệch deviation =1, hay bằng cách nào đó vì việc tính toán với con số quá lớn sẽ bị tràn. Ví dụ 3 chuỗi Buy đầu tiên như hình bên trên có giá trị...

Ví dụ chart của 3 chuỗi giá Close 5m trước khi có tín hiệu mua break out 13:50 22/1/2018, 13:35 30/1/ 2018, 13:55 2/2/2018, vẽ chồng lên nhau. Kết quả giao dịch có lãi, có lỗ. Code sẽ phân tích các chuỗi data theo thời gian chứ không phải phân tích hình ảnh. Các tín hiệu mua bán vào lệnh này là...

Bạn không cần phải cài đặt gì để chạy code machine learning, deep learning, bạn có thể chạy online trên Google Colab và tận dụng sức mạnh CPU, GPU của Google. Unzip và chép 2 file đính kèm lên thư mục Google Driver của bạn - RNNs-for-VN30F.ipynb là file code Python - VN30F_break_2018_2024.csv...

Theo mình không nên dự ngày hôm sau có break hay không bạn à, chỉ nên dự khi có nến break xảy ra, thì break đó là break thật hay break giả. Input là các thứ mà bạn nghĩ là có liên quan, có tương quan, O,H,L,C,V, giá trị các chỉ báo kt, chỉ số thế giới ..., sau đó sẽ có cách loại bớt ra. Còn cụ...

Bài toán học máy trong ptkt chứng khoán Các bài viết về đề tài này thường theo kiểu cho trước giá đóng cửa vài chục phiên trước, dự đoán giá đóng cửa phiên kế tiếp. Đối với trader kiểu đó là vô dụng. Nếu ta có 1 hê thống gd dựa trên các chỉ báo kt truyền thống, hệ thống có các lệnh Buy, Sell...

Trên cả tuyệt vời, chỉ biết thả tim. Gemini (hay ChatGPT) đã giúp ta viết phần lớn code Tài liệu MLDL tham khảo: - Machine Learning cơ bản - PhD Vũ Hữu Tiệp machinelearningcoban.com - Đắm mình vào học sâu - Deep Learning cơ bản Nguyễn Thanh Tuấn - Các bài của Omega J M trên MQL5 - Các bài của...

Các điểm breakout theo chiến lược giao dịch mình từng chia sẻ, nó là time series chứ không phải hình ảnh http://vietcurrency.vn/threads/so-s%C3%A1nh-10-ph%C6%B0%C6%A1ng-ph%C3%A1p-giao-d%E1%BB%8Bch.4012/post-454511 Model SimpleRNN và các thứ khác Dĩ nhiên mình sẽ dần dần viết chi tiết

Thanks bác @chim_non và các bác động viên. Mình đọc ML DL khoảng 2 năm trước, khó trôi vì nặng toán học và bản thân lớn tuổi rồi. Các ví dụ trong MLDL mạnh về nhận dạng hình ảnh, độ chính xác rất cao 98-99,x %, trong khi bài toán của mình xác định từ đầu là dự đoán stock breakout. Các tài liệu...

Mình đã backtest 500 lệnh long VN30F 5 năm qua. Hiện gặp khó khi chuyển từ Python qua Ami, cần Ami 64 bit

D