Live thử thách trade quỹ FTMO

Live thử thách trade quỹ FTMO

Live thử thách trade quỹ FTMO
Có 1 idea mà mị ấp ủ nhưng mà trình code thì mị chịu: chủ thớt hãy chịu khó nằm vùng 5 nhóm BẮN TÍN HIỆU UY TÍN trên facebook. Trong thòi gian 1 tháng. mấy nhóm này có 1 đặc điểm là sẽ có link zalo.. và số member nhóm tầm 100 đến 150 member.. chủ thớt hãy tạo 1 con bot oánh nguọc vói bọn này khi bọn nó cho tín hiệu.... khả năng thành công khá cao..mị mới test bọn này 5 lệnh mà mị win cả 5.. pass luôn phase 2 sau gần 3 tháng loay hoay....đôi lời chia sẻ
mượn đất ngoài lề tí:
tôi thấy có rất nhiều group và channel trên tele và zalo. Nếu để lôi kéo về link IB ăn hoa hồng thì tôi còn hiểu nhưng k thấy nó kiếm lời gì từ mình. Đặc điểm chung là k show full history mà chỉ chụp hình hoăc làm excel báo cáo lợi nhuận đều đều. Thiệt là hông hiểu tụi nó làm vậy để làm gì
 
 
mượn đất ngoài lề tí:
tôi thấy có rất nhiều group và channel trên tele và zalo. Nếu để lôi kéo về link IB ăn hoa hồng thì tôi còn hiểu nhưng k thấy nó kiếm lời gì từ mình. Đặc điểm chung là k show full history mà chỉ chụp hình hoăc làm excel báo cáo lợi nhuận đều đều. Thiệt là hông hiểu tụi nó làm vậy để làm gì

Để lùa những người thiếu tự tin. Một số người thiếu tự tin sẽ có xu hướng ib riêng, chat riêng, họ sợ nói chuyện công khai thì bị người khác coi là gà. Chính tâm lý đó giúp họ chui vào bẫy của bọn lừa đảo.
 
 
Update:

Mấy ngày vừa rồi tôi thực hiện training theo hình thức supervised và unsupervised. Cả hai hình thức này đều cho kết quả không/chưa tốt.

Tôi ngồi phân tích lại vấn đề cặn kẽ, thì thấy rằng rất có thể hai hình thức training này sẽ kéo tôi trở lại với vấn đề muôn thủa: là bế tắc trong chính hệ tư duy của mình. Bởi thông qua cách mà tôi thu thập, tổ chức, đánh nhãn lên dữ liệu huấn luyện, vô tình đã trở thành một sự áp đặt cực đoan. Điều này làm mất tính tự do, mất đi tính khai phá và sáng tạo của dữ liệu, và kết quả cũng vì thế mà không tốt được.

Tôi đã quyết định loại bỏ luôn hai phương pháp huấn luyện này và chỉ còn tập trung 100% vào DRL. Mặc dù đây là phương án rất đau đầu về tài chính, hạ tầng của nó khá tốn kém, nhưng nó là giải pháp tốt nhất để đạt được hiệu quả huấn luyện cao nhất. Bây giờ tôi đã xong phần code, tiếp theo tôi sẽ phải xây các models, làm data cho những models đó, rồi thực hiện training, kiểm thử, điều chỉnh.

Chơi thôi. Không thể dừng lại nữa rồi. Có gì mới tôi lại cập nhật chia sẻ cùng các bạn nhé.

Chúc bạn một ngày vui khỏe và tốt lành.
 
 
Update:

Mấy ngày vừa rồi tôi thực hiện training theo hình thức supervised và unsupervised. Cả hai hình thức này đều cho kết quả không/chưa tốt.

Tôi ngồi phân tích lại vấn đề cặn kẽ, thì thấy rằng rất có thể hai hình thức training này sẽ kéo tôi trở lại với vấn đề muôn thủa: là bế tắc trong chính hệ tư duy của mình. Bởi thông qua cách mà tôi thu thập, tổ chức, đánh nhãn lên dữ liệu huấn luyện, vô tình đã trở thành một sự áp đặt cực đoan. Điều này làm mất tính tự do, mất đi tính khai phá và sáng tạo của dữ liệu, và kết quả cũng vì thế mà không tốt được.

Tôi đã quyết định loại bỏ luôn hai phương pháp huấn luyện này và chỉ còn tập trung 100% vào DRL. Mặc dù đây là phương án rất đau đầu về tài chính, hạ tầng của nó khá tốn kém, nhưng nó là giải pháp tốt nhất để đạt được hiệu quả huấn luyện cao nhất. Bây giờ tôi đã xong phần code, tiếp theo tôi sẽ phải xây các models, làm data cho những models đó, rồi thực hiện training, kiểm thử, điều chỉnh.

Chơi thôi. Không thể dừng lại nữa rồi. Có gì mới tôi lại cập nhật chia sẻ cùng các bạn nhé.

Chúc bạn một ngày vui khỏe và tốt lành.
Hi. Em cũng đang thử pp mới. Mà 2 tháng rồi thua quá. Cũng may là chưa vượt quá drawdown quỹ. Thêm tháng này thua thêm 2% nữa là em phải trả lại quỹ. Bác cố lên
 
 
Mấy chị nhà mình giỏi quá
upload_2022-5-8_20-13-15.png


Mấy anh nhà mình cố lên nào. Không thì ... mấy chị nằm trên đấy
 
 
ngâm cứu trí thông minh nhân tạo,EA big data AI deep gì gì đó, lỡ nó đánh sập nhà cái thì ae ta hết đường trading nữa, hi vọng chủ tut suy nghỉ lại chừa ae có công việc làm nữa
 
 
pp ổn nhưng mà tỷ lệ thắng thấp bác ạ. nhân có quỹ em vẫn đánh theo pp pháp cũ nhưng có thử thêm vài cái nữa. thua còn thảm hơn. :(
quan trọng gì tỉ lệ thắng thấp bác, cứ có ăn là được rồi. Chắc vì bác muốn cải tiến hệ thống nên mới vậy.
 
 
ngâm cứu trí thông minh nhân tạo,EA big data AI deep gì gì đó, lỡ nó đánh sập nhà cái thì ae ta hết đường trading nữa, hi vọng chủ tut suy nghỉ lại chừa ae có công việc làm nữa
Nhà cái nó cũng chơi AI mà bạn, hy vọng thớt lấy lại đc công bằng cho trader nhỏ lẻ
 
 
Nhà cái nó cũng chơi AI mà bạn, hy vọng thớt lấy lại đc công bằng cho trader nhỏ lẻ

vậy bác cũng nên bơm thóc cho ổ phát triển đi, or hợp tác vs ô đấy đi, chứ theo ngâm cứu 1 dự án AI phải tốn bèo cũng phải 100 - 300 tỷ vnd để ngâm cứu, hi vọng thế giới có Albert Einstein thứ 2
 
 
vậy bác cũng nên bơm thóc cho ổ phát triển đi, or hợp tác vs ô đấy đi, chứ theo ngâm cứu 1 dự án AI phải tốn bèo cũng phải 100 - 300 tỷ vnd để ngâm cứu, hi vọng thế giới có Albert Einstein thứ 2
Việc thớt làm cũng đâu có gì đặc biệt, ngay ở VN cũng nhiều người làm rùi. Thậm chí ngay diễn đàn này cũng có 2 bạn khác đã làm từ lâu rùi á

Sự khác biệt duy nhất là thớt vừa làm vừa chia sẻ thui hà
 
 
Update:

Tôi đã cắm máy training được mấy ngày rồi, cái máy đang trong quá trình training và sẽ còn training tương đối lâu nữa.

upload_2022-5-11_13-41-16.png



Tôi có làm tổng cộng 9 models tất cả, đây là models cho data. Còn models cho mạng neural network, thì tôi cũng dùng mấy cái: Dense, LSTM, CNN. Về cơ bả thì nó là mấy cái liên quan đến kỹ thuật thôi. Tôi không chỉ có một models duy nhất, giống như bạn không chỉ có một chiến lược duy nhất vậy. Tôi train vài models rồi mới chọn lấy models nào phù hợp và hiệu quả.


upload_2022-5-11_13-40-8.png



Mấy cái mũi tên xanh xanh đỏ đỏ chính là con Agent nó vào lệnh mua bán đấy các bạn. Khi mới training thì nó sẽ vào lệnh như con gà thôi, gần như là random vì khi đó nó chưa có kinh nghiệm gì. Nhưng sau một thời gian training, dần dần nó tích lũy được kinh nghiệm thì các lệnh giao dịch của nó càng về sau sẽ càng bớt ngu hơn.

Tôi chia sẻ thêm một chút với các bạn về cách mà hệ thống của tôi làm việc nhé. Nó đơn giản lắm.

Tôi sử dụng DRL, cách làm việc của nó thì tôi đã nói ở mấy comment trước rồi. Cơ bản là, nó cho một Agent đại diện cho một trader, lên một Environment là Market, thực hiện giao dịch.

Tại mỗi ngữ cảnh, nó sẽ thực hiện tất cả các loại lệnh giao dịch có thể: buy/sell/hold. Các lệnh này khi kết thúc, thì kết quả của nó được lưu vào một ma trận khổng lồ. Từ cái ma trận kết quả này, nó sẽ thống kê và lọc ra được tại ngữ cảnh như thế nào, thì buy/sell/hold là hành động cho kết quả tốt nhất.

Bởi vì một người bình thường gặp những hạn chế nhất định, đặc biệt là khả năng duy trì kỷ luật trong dài hạn, tính nhất quán, và khả năng tính toán tổng hợp. Cái máy thì nó làm những việc này tốt và chính xác hơn con người. Nên theo lý tính, về dài hạn, kinh nghiệm của cái máy sẽ tốt hơn của người, từ đó, có thể hi vọng nó sẽ làm việc tốt hơn.

Tuy nhiên, đó chỉ là hi vọng lý tính và định hướng phát triển. Mọi thứ cần phải chờ khi có kết quả thực tế, lúc đó mới có thể đánh giá và đưa ra những xử lý tiếp theo. Hiện giờ tôi vẫn đang training, khi nào có gì đó mới tôi sẽ cập nhật chia sẻ cùng các bạn nhé.

Chúc bạn một ngày vui khỏe và tốt lành.
 
 
Update:

Tôi vừa cập nhật coding một chút, sử dụng multi training process - đa luồng training để tăng tốc cho việc huấn luyện.

upload_2022-5-11_17-3-35.png


Tôi có ước tính qua, với bài toán trading này cũng không cần cấu hình máy mạnh lắm, vì data của nó khá là nhẹ. Một cái máy tính với cây card 1080 Ti vẫn có thể train được, chỉ là nó sẽ chậm rề rề thôi. Nhà nghèo thì chơi vậy thôi, chứ thuê máy cũng tính đến tiền tỉ, mua máy thì nhiều tỉ các bạn à. Làm AI tốn tiền lắm, mà còn chưa biết kết quả ra sao, nên bảo đầu tư thì hơi rén :D

Tôi cứ túc tắc làm dần, khi nào có tín hiệu ổn ổn thì sẽ bơm vốn đầu tư hạ tầng, còn hiện tại thì vẫn cứ tạm thời R&D cái đã. Có gì mới tôi sẽ tiếp tục cậ nhật chia sẻ cùng các bạn nhé.

Chúc bạn một ngày vui khỏe và tốt lành.
 
 
Update:

Sau khi train qua 4000 episodes, với batch_size = 50 (nó kiểu như cho Agent đi học 4 nghìn ngày, mỗi ngày học 50 ca, trên biểu đồ H1, của vàng), thì tôi mở tensorboard lên xem tình hình con Agent học hành thế nào rồi.

upload_2022-5-11_18-25-32.png


Bất ngờ hơn sự mong đợi của tôi. Kết quả này cho thấy một điề vô cùng quan trọng với tôi, rằng liệu cách làm nay có hiệu quả và có hi vọng hay không.

Biểu đồ thứ 2 từ trái qua, là giá trị profit trung bình. Đường line đó thể hiện nó có tạo ra lợi nhuận tịnh tiến theo thời gian học tập.

Biểu đồ số 1 và số 3, cho thấy con Agent vẫn đang trong quá trình học tập non nớt. Rất nhiều sai sót, rất nhiều lỗi lầm còn phải lấy kinh nghiệm.

Biểu đồ cuối cùng cho thấy, con Agent vẫn đang trong giai đoạn dò đường (exploration). Nó liên tục gia tăng số lệnh trong mỗi phiên huấn luyện để tăng khả năng khám phá. Khi nào cái đường này bắt đầu đi ngang ngang một chút, thì lúc đó xét tiếp. Đây mới đang là giai đoạn R&D mà thôi. Tôi chưa expect gì nhiều bây giờ, còn phải làm nhiều việc nữa cơ.

Nói chung quá trình training thì nó không khác gì dạy học cả. Bạn dạy một người học một vấn đề nào đó, cũng giống như dạy cho cái máy vậy thôi. Ngôn ngữ dạy có thể khác nhau, nhưng phương pháp dạy và cách theo dõi, điều chỉnh chất lượng thì vẫn thế.

Điều này có nghĩa là, trong thời đại của AI, bạn không cần biết code để làm AI. Phần này dễ lắm, rồi sẽ có luôn hết các API, các Frameworks, cà Libraries hỗ trợ cho bạn từ A-Z. Bạn sẽ chỉ mất một ngày để có tất cả. Cái cuối cùng và quan trọng nhất, vẫn là giáo trình của bạn. Bạn hiểu một vấn đề như thế nào, và bạn định dạy cho một ai đó về vấn đề đó, hoàn toàn không có liên quan gì tới máy tính cả.

Hi vọng những phần cập nhật của tôi có thể tạo cảm hứng cho các bạn tìm hiểu về AI. Theo góc nhìn cá nhân của tôi, trong vòng nửa thập kỷ tới, AI sẽ tràn ngập vào cuộc sống ở mọi lĩnh vực, ngành nghề, quy mô. Chúng ta đang sống trong thời đại mà AI sẽ là một công cụ phổ thông như một cái tivi. Khi bạn không có, không biết, không làm AI, thì ở thời đại mới đấy, bạn giống như không có một chiếc tivi vậy. Hãy vọc AI đi nhé, vì nó không khó đâu. Và nó không phải là chuyên môn công nghệ đâu, nó là cuộc sống đấy.
 
 
Update:

Sau khi train qua 4000 episodes, với batch_size = 50 (nó kiểu như cho Agent đi học 4 nghìn ngày, mỗi ngày học 50 ca, trên biểu đồ H1, của vàng), thì tôi mở tensorboard lên xem tình hình con Agent học hành thế nào rồi.

upload_2022-5-11_18-25-32.png


Bất ngờ hơn sự mong đợi của tôi. Kết quả này cho thấy một điề vô cùng quan trọng với tôi, rằng liệu cách làm nay có hiệu quả và có hi vọng hay không.

Biểu đồ thứ 2 từ trái qua, là giá trị profit trung bình. Đường line đó thể hiện nó có tạo ra lợi nhuận tịnh tiến theo thời gian học tập.

Biểu đồ số 1 và số 3, cho thấy con Agent vẫn đang trong quá trình học tập non nớt. Rất nhiều sai sót, rất nhiều lỗi lầm còn phải lấy kinh nghiệm.

Cách nay hơn 3 năm, thằng cháu tôi cũng nói như bạn vậy, AI dễ lắm, chú học AI đi. Từ đó đến nay vẫn lu bu chuyện cơm áo gạo tiền chưa rảnh để học. Bạn may mắn hơn tôi nhiều.

Chúc bạn mau tới đích như ý nhé
Biểu đồ cuối cùng cho thấy, con Agent vẫn đang trong giai đoạn dò đường (exploration). Nó liên tục gia tăng số lệnh trong mỗi phiên huấn luyện để tăng khả năng khám phá. Khi nào cái đường này bắt đầu đi ngang ngang một chút, thì lúc đó xét tiếp. Đây mới đang là giai đoạn R&D mà thôi. Tôi chưa expect gì nhiều bây giờ, còn phải làm nhiều việc nữa cơ.

Nói chung quá trình training thì nó không khác gì dạy học cả. Bạn dạy một người học một vấn đề nào đó, cũng giống như dạy cho cái máy vậy thôi. Ngôn ngữ dạy có thể khác nhau, nhưng phương pháp dạy và cách theo dõi, điều chỉnh chất lượng thì vẫn thế.

Điều này có nghĩa là, trong thời đại của AI, bạn không cần biết code để làm AI. Phần này dễ lắm, rồi sẽ có luôn hết các API, các Frameworks, cà Libraries hỗ trợ cho bạn từ A-Z. Bạn sẽ chỉ mất một ngày để có tất cả. Cái cuối cùng và quan trọng nhất, vẫn là giáo trình của bạn. Bạn hiểu một vấn đề như thế nào, và bạn định dạy cho một ai đó về vấn đề đó, hoàn toàn không có liên quan gì tới máy tính cả.

Hi vọng những phần cập nhật của tôi có thể tạo cảm hứng cho các bạn tìm hiểu về AI. Theo góc nhìn cá nhân của tôi, trong vòng nửa thập kỷ tới, AI sẽ tràn ngập vào cuộc sống ở mọi lĩnh vực, ngành nghề, quy mô. Chúng ta đang sống trong thời đại mà AI sẽ là một công cụ phổ thông như một cái tivi. Khi bạn không có, không biết, không làm AI, thì ở thời đại mới đấy, bạn giống như không có một chiếc tivi vậy. Hãy vọc AI đi nhé, vì nó không khó đâu. Và nó không phải là chuyên môn công nghệ đâu, nó là cuộc sống đấy.

Chúc bạn may mắn như ý nhé
 
 

BÌNH LUẬN MỚI NHẤT

  • Mạc An trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 449 Xem / 15 Trả lời
  • phuongle trong Phân tích Bitcoin - Altcoins - Cryptocurrency 15,055 Xem / 153 Trả lời
  • DuongHuy trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 421 Xem / 6 Trả lời
  • Will Nguyen trong Hội Trader giao dịch Quỹ 701 Xem / 13 Trả lời
  • dongoviet trong Phân tích Forex - Vàng - Hàng hóa 186 Xem / 2 Trả lời
  • Eric Huỳnh trong Chuyện bên lề 319 Xem / 6 Trả lời
  • Tín Phong trong Phân tích Chứng khoán Việt Nam 153,657 Xem / 470 Trả lời
  • AdBlock Detected

    We get it, advertisements are annoying!

    Sure, ad-blocking software does a great job at blocking ads, but it also blocks useful features of our website. For the best site experience please disable your AdBlocker.

    Back
    Bên trên

    Miễn trừ trách nhiệm

    Tất cả nội dung trên website này đều vì mục đích cung cấp thông tin và không phải lời khuyên đầu tư.

    Tại Việt Nam, giao dịch CFD forex có các rủi ro nhất định, trong đó bao gồm rủi ro về pháp lý. Độc giả nên tìm hiểu kỹ trước khi đưa ra quyết định tham gia.