누군가가 매년 일관되게 수입을 올리는 것이 입증되었다고 가정하더라도(여기에는 종종 문제가 있을 수 있음), 이것이 동일한 알고리즘에 의해 수행된다는 증거가 어떻게 보일 수 있는지 완전히 이해할 수 없습니다. '한마디', '이게 내가 하는 말'보다 더 의미 있는 선택지가 나왔으면 하는 바람이다.
시장은 몇 가지 안정적인 특성을 가지고 있습니다. 트레이더의 안정적인 행동은 그들로부터 따를 수 있습니다. 이 동작을 악용하는 안정적인 알고리즘을 따를 수 있습니다.
예를 들어, RTS 선물 거래는 매일 오전 10시에 시작되었습니다. 그리고 그 주변에 여러 영구 알고리즘이 제공되었습니다.
2개의 모델이 사용됩니다. 하나는 매수 또는 매도를 예측하고 다른 하나는 거래 여부를 예측합니다.
먼저 첫 번째 것이 훈련된 다음 예측이 잘 안되는 곳을 보고 이러한 예를 "거래 안함"으로 표시하고 나머지는 "거래"로 표시하고 이에 대한 두 번째 모델을 훈련합니다.
첫 번째 모델은 훈련 사이트뿐만 아니라 추가 모델에서도 테스트되고 두 번째 모델은 두 사이트 모두에서 훈련됩니다.
우리는 이것을 여러 번 반복하여 동일한 데이터 세트에서 두 모델을 재교육합니다. 결과는 샘플에 대해 점차적으로 향상됩니다. 그러나 항상 대조 샘플에 있는 것은 아닙니다.
이와 병행하여 불량 거래의 로그는 모든 패스에 걸쳐 누적된 상태로 유지되고 "거래 안함"에 대한 모든 "불량" 거래는 두 번째 모델을 훈련하기 위해 여기에 수집되고 더 많은 사본과 같은 몇 가지 원칙에 따라 필터링됩니다. 모든 패스에 대해 나쁜 거래가 있을수록 "거래 안 함"으로 표시할 확률이 높아집니다.
예를 들어, 모든 교육 반복에 대한 각 날짜에 대해 특정 수의 불량 거래가 누적되었으며 이 수가 임계값(평균, 평균)을 초과하는 경우 해당 거래는 "거래 안함"으로 레이블이 지정됩니다. 나머지는 건너뜁니다. 그렇지 않으면 교육 반복이 많은 경우 모든 트랜잭션을 제외할 수 있습니다.
계수를 사용하면 출구에서 트랜잭션 수 를 조정할 수 있습니다. 낮을수록 더 많은 트랜잭션이 필터링됩니다.
...이 시점에서 나는 이미 쓰기에 지쳤습니다 ...
새로운 독립 사이트에서 결과를 개선하기 위해 이러한 모델 조합을 어떻게 개선할 수 있습니까? 이것이 작동할 수 있는 어떤 철학이 있습니까? 모델이 각 라운드의 재교육에서 자연스럽게 서로를 향상시킨다는 사실(오류가 떨어짐)을 제외하고는 적합성을 제거하는 방법은 무엇입니까?
삽화. 차트는 3부분으로 나뉩니다. 후자에서는 첫 번째 모델이 학습되고, 끝에서 두 번째, 마지막에서 두 번째, 첫 번째 세 번째 모델은 검사 샘플입니다. 당연히 마지막 섹션이 가장 좋고 처음 세 번째 섹션이 가장 나쁩니다.
잘못된 거래 로그를 사용하여 두 모델을 모두 15번 반복했습니다.
솔직히 말하면, 그 계획은 전체적으로 매우 정교해 보이며 외부 사람이 의미 있는 말을 할 가능성은 거의 없습니다.
1) 각 다음 모델이 이전 모델의 오류를 개선하려고 할 때 부스팅과 특정 연관성이 있습니다.
2) 모든 경우에 대해 하나의 복잡한 모델을 얻으려고 하지 않고 거래/거래가 아닌 원칙에 따라 작동하는 몇 가지 간단한 모델을 만들 때 접근 방식을 선호합니다. "구매"와 "판매"의 두 가지를 수행할 수 있습니다. "상승 후 매수","하락 후 매수","하락 후 매도","상승 후 매도"의 네 가지를 수행할 수 있습니다. 아마도 더 많은 옵션을 생각해 낼 수 있습니다) 그런 다음 어떻게 든 결합 할 수 있습니다. 여기에서도 모든 종류의 창의성에 대한 옵션이 가능합니다)
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것 같았습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 이용되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것처럼 보이기 시작했습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 착취되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것 같았습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 이용되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
사실, 이와 같은 것에 대한 희망은 우리 모두를 여기에서 하나로 묶습니다. 이 희망이 현실에 대한 인식을 왜곡하지 않기를 바랄 뿐입니다.
누군가가 매년 일관되게 수입을 올리는 것이 입증되었다고 가정하더라도(여기에는 종종 문제가 있을 수 있음), 이것이 동일한 알고리즘에 의해 수행된다는 증거가 어떻게 보일 수 있는지 완전히 이해할 수 없습니다. '한마디', '이게 내가 하는 말'보다 더 의미 있는 선택지가 나왔으면 하는 바람이다.
시장은 몇 가지 안정적인 특성을 가지고 있습니다. 트레이더의 안정적인 행동은 그들로부터 따를 수 있습니다. 이 동작을 악용하는 안정적인 알고리즘을 따를 수 있습니다.
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
다음과 같은 질문이 있습니다.
2개의 모델이 사용됩니다. 하나는 매수 또는 매도를 예측하고 다른 하나는 거래 여부를 예측합니다.
먼저 첫 번째 것이 훈련된 다음 예측이 잘 안되는 곳을 보고 이러한 예를 "거래 안함"으로 표시하고 나머지는 "거래"로 표시하고 이에 대한 두 번째 모델을 훈련합니다.
첫 번째 모델은 훈련 사이트뿐만 아니라 추가 모델에서도 테스트되고 두 번째 모델은 두 사이트 모두에서 훈련됩니다.
우리는 이것을 여러 번 반복하여 동일한 데이터 세트에서 두 모델을 재교육합니다. 결과는 샘플에 대해 점차적으로 향상됩니다. 그러나 항상 대조 샘플에 있는 것은 아닙니다.
이와 병행하여 불량 거래의 로그는 모든 패스에 걸쳐 누적된 상태로 유지되고 "거래 안함"에 대한 모든 "불량" 거래는 두 번째 모델을 훈련하기 위해 여기에 수집되고 더 많은 사본과 같은 몇 가지 원칙에 따라 필터링됩니다. 모든 패스에 대해 나쁜 거래가 있을수록 "거래 안 함"으로 표시할 확률이 높아집니다.
예를 들어, 모든 교육 반복에 대한 각 날짜에 대해 특정 수의 불량 거래가 누적되었으며 이 수가 임계값(평균, 평균)을 초과하는 경우 해당 거래는 "거래 안함"으로 레이블이 지정됩니다. 나머지는 건너뜁니다. 그렇지 않으면 교육 반복이 많은 경우 모든 트랜잭션을 제외할 수 있습니다.
계수를 사용하면 출구에서 트랜잭션 수 를 조정할 수 있습니다. 낮을수록 더 많은 트랜잭션이 필터링됩니다.
...이 시점에서 나는 이미 쓰기에 지쳤습니다 ...
새로운 독립 사이트에서 결과를 개선하기 위해 이러한 모델 조합을 어떻게 개선할 수 있습니까?
이것이 작동할 수 있는 어떤 철학이 있습니까? 모델이 각 라운드의 재교육에서 자연스럽게 서로를 향상시킨다는 사실(오류가 떨어짐)을 제외하고는 적합성을 제거하는 방법은 무엇입니까?
삽화. 차트는 3부분으로 나뉩니다. 후자에서는 첫 번째 모델이 학습되고, 끝에서 두 번째, 마지막에서 두 번째, 첫 번째 세 번째 모델은 검사 샘플입니다. 당연히 마지막 섹션이 가장 좋고 처음 세 번째 섹션이 가장 나쁩니다.
잘못된 거래 로그를 사용하여 두 모델을 모두 15번 반복했습니다.
솔직히 말하면, 그 계획은 전체적으로 매우 정교해 보이며 외부 사람이 의미 있는 말을 할 가능성은 거의 없습니다.
1) 각 다음 모델이 이전 모델의 오류를 개선하려고 할 때 부스팅과 특정 연관성이 있습니다.
2) 모든 경우에 대해 하나의 복잡한 모델을 얻으려고 하지 않고 거래/거래가 아닌 원칙에 따라 작동하는 몇 가지 간단한 모델을 만들 때 접근 방식을 선호합니다. "구매"와 "판매"의 두 가지를 수행할 수 있습니다. "상승 후 매수", "하락 후 매수", "하락 후 매도", "상승 후 매도"의 네 가지를 수행할 수 있습니다. 아마도 더 많은 옵션을 생각해 낼 수 있습니다) 그런 다음 어떻게 든 결합 할 수 있습니다. 여기에서도 모든 종류의 창의성에 대한 옵션이 가능합니다)
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것 같았습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 이용되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것처럼 보이기 시작했습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 착취되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
동의하기 어렵다
나는 또한 교환을 위한 프로그램을 작성하고 싶습니다.
하지만 쓰기에 지친 것 같다
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
우리가 점차 궤변에 빠져들고 있는 것 같았습니다. "영원한" 규칙성이 있다고 단언하는 것은 불가능합니다(결국 태양은 확률 1로 사라질 것입니다). 우리는 규칙성이 있다는 사실에 대해 이야기하고 있으며, 그 존재 시간은 규칙성이 유리하게 이용되기에 충분합니다. 그리고 "수명"의 시간은 일반적으로 채굴의 복잡성이나 운영의 기술적 복잡성(예: HFT)에 정비례합니다. 경험에 따르면 약간의 근면으로 몇 달 / 몇 달의 기간을 계산하는 것이 가능합니다.
사실, 이와 같은 것에 대한 희망은 우리 모두를 여기에서 하나로 묶습니다. 이 희망이 현실에 대한 인식을 왜곡하지 않기를 바랄 뿐입니다.
희망은 좋은 아침이지만 나쁜 저녁 식사)
노란색으로 강조 표시 - 역사에서 드러난 패턴에 따른 거래 결과에 대한 거의 완벽한 설명) 모든 것이 즉시 중단될 필요는 전혀 없지만 거의 항상 "지금은 그렇지 않습니다")
앞의 예가 마음에 들지 않으면 좁은 원에서 거래 알고리즘이 널리 알려져 있습니다. 매일 하루가 오고 저녁이 되고 아침이 오고 다시 온다는 사실을 기반으로 합니다.
그들은 봄과 가을에 이 알고리즘의 수익성과 자본 집약도가 크게 악화된다고 말합니다)