트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3347

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fxsaber #:

제 TC 중 어느 누구도 로직의 어느 곳에서도 스프레드 값을 사용하지 않습니다(간접적으로라도). 저만 그렇게 하는 것이 아닙니다.

두 개의 매수/매도 호가 형태의 초기 데이터를 가격/스프레드로 변환한 다음 가격에서 알파를 찾는 이유는 저에게도 미스터리입니다.

스프레드, 차트주기, 일본식 캔들스틱에 대해 이야기하는 것도 같은 맥락입니다.

아이디어는 알겠는데 내일 생각해 보겠습니다 :)
 
fxsaber #:

원시 데이터를 이해하는 영역에서 "Hello World!" - 과거 구간에서 가능한 최대 수익을 표시하는 스크립트를 작성하는 것입니다.

이것이 없다면 무엇을 하고 있는지 불분명합니다.

MOE를 공부한다고 해서 누구나 이 지점에 도달할 수 있는 것은 아닙니다. 그것은 어디에도 쓰여지지 않았습니다. 일반적으로 NS에 더 많은 기호와 더 많은 레이어를 넣는 것은 매우 단순한 욕망입니다.
 
nevar #:

NHITS와 lightGBM은 일별 및 시간별 데이터에서 TimeGPT보다 RMS가 낮습니다. https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622



컨포멀 예측을 사용해 보 셨나요?

https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420

https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series

안녕하세요, 아직은 아닙니다. 놀라운 책과 기사에 감사드리며 꼭 읽어보겠습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:


그렇다면 패턴 자체가 스프레드 수준에 있거나 해석하는 방법은 무엇입니까? 즉, 거래 비용을 포함하지 않습니다.

그래서 그것은 마쉬키에서 각 거래에서 스프레드와 동일한 균일 한 손실을 달성했습니다)))))) 제로 스프레드에서 심지어 이익))

 

막심 드미트리예프스키#:


그렇다면 패턴 자체가 스프레드 수준에 있거나 해석하는 방법이 밝혀 졌습니까? 즉, 거래 비용을 포함하지 않습니다.

스프레드는 그것과 아무 관련이 없습니다.

우리는 단지 상반기 통계를 가지고

> quantile(abs(na.omit(diff(CLOSE))), probs = seq(0, 1, 0.01)) 
       0%        1%        2%        3%        4%        5%        6%        7%        8%        9%       10%       11%       12% 
0.0000000 0.0000100 0.0000200 0.0000300 0.0000400 0.0000500 0.0000600 0.0000700 0.0000800 0.0000800 0.0000900 0.0001000 0.0001100 
      13%       14%       15%       16%       17%       18%       19%       20%       21%       22%       23%       24%       25% 
0.0001200 0.0001300 0.0001400 0.0001500 0.0001700 0.0001800 0.0001900 0.0002000 0.0002100 0.0002200 0.0002300 0.0002400 0.0002500 
      26%       27%       28%       29%       30%       31%       32%       33%       34%       35%       36%       37%       38% 
0.0002600 0.0002700 0.0002800 0.0002900 0.0003000 0.0003100 0.0003200 0.0003400 0.0003500 0.0003700 0.0003800 0.0003900 0.0004000 
      39%       40%       41%       42%       43%       44%       45%       46%       47%       48%       49%       50%       51% 
0.0004200 0.0004300 0.0004400 0.0004500 0.0004700 0.0004800 0.0004900 0.0005100 0.0005300 0.0005400 0.0005500 0.0005700 0.0005900 
      52%       53%       54%       55%       56%       57%       58%       59%       60%       61%       62%       63%       64% 
0.0006000 0.0006200 0.0006400 0.0006600 0.0006800 0.0006900 0.0007100 0.0007300 0.0007500 0.0007700 0.0007900 0.0008100 0.0008300 
      65%       66%       67%       68%       69%       70%       71%       72%       73%       74%       75%       76%       77% 
0.0008600 0.0008800 0.0009100 0.0009300 0.0009600 0.0009800 0.0010100 0.0010300 0.0010600 0.0010900 0.0011300 0.0011700 0.0012100 
      78%       79%       80%       81%       82%       83%       84%       85%       86%       87%       88%       89%       90% 
0.0012500 0.0012900 0.0013300 0.0013700 0.0014200 0.0014600 0.0015100 0.0015730 0.0016300 0.0017000 0.0017700 0.0018500 0.0019300 
      91%       92%       93%       94%       95%       96%       97%       98%       99%      100% 
0.0020200 0.0021500 0.0022900 0.0024400 0.0026400 0.0029300 0.0032600 0.0037200 0.0048404 0.0173300

의 통계를 가져와서 "수익성" 예측이 수익성이 없는 가격 상승폭, 즉 4자리 숫자의 10핍에서 시장 움직임의 25%만 잠재적으로 수익성이 있는지를 어리석게도 확인합니다. 이것은 오류 없는 예측입니다!

 
СанСаныч Фоменко #:

스프레드는 이와 관련이 없습니다.

상반기 통계만 가져옵니다.

에 대한 통계를 가져와서 "수익성 있는" 예측이 수익성이 없는 예측으로 바뀌는 가격 상승률, 즉 4자리 숫자의 10핍에서 시장 움직임의 25%만이 잠재적으로 수익성이 있는 것으로 바뀌는 것을 어리석게도 확인합니다. 이것은 오류 없는 예측입니다!

당신은 내가 쓰고있는 것을 이해하지 못합니다.

스프레드로 표시 할 때 거래의 0 %는 수익성이 없습니다. 그리고 평균 가격 + 스프레드로 계산하든, 아니면 매수호가와 매도호가의 세이버 틱으로 따로 계산하든 상관 없습니다. 평균적으로 결과는 비슷합니다.

나중에 틱으로 계산할 수 있습니다. 당신이 치열한 스 캘퍼이고 1-2 dts로 작업하는 경우, 나는 특히 그러한 TS를 좋아하지 않습니다.

 

거래 분포를 다이어그램으로 그리는데, 가로선은 청산된 포지션의 수익, 세로선은 청산된 포지션의 수입니다.

좁은 스프레드와 넓은 스프레드의 경우.

 
Maxim Dmitrievsky #:

제가 무슨 글을 쓰는지 이해 못하시네요.

스프레드로 표시할 때 0%의 거래는 수익성이 없습니다. 그리고 평균 가격 + 스프레드로 계산하든, 아니면 매도 호가와 매도 호가의 세이버 틱으로 따로 계산하든 상관 없습니다. 평균적으로 결과는 비슷합니다.

나중에 틱으로 계산할 수 있습니다. 당신이 치열한 스 캘퍼이고 1-2 dts로 작업하는 경우, 나는 특히 그러한 TS를 좋아하지 않습니다.

내 마크 업은 가격 인상입니다.

마크 업을 가져 와서 사 분위수를보십시오. 마크 업이 어떤 이익을 위해 설계 되었습니까? 통계와 비교해 보세요.

 
СанСаныч Фоменко #:

내 마크업은 가격 인상분입니다.

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트레이딩, 자동매매 시스템 및 테스트 트레이딩 전략에 관한 포럼

트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩

fxsaber, 2023.12.10 17:57

스프레드, 차트주기 및 일본식 캔들스틱에 대해 이야기하는 것은 거의 같은 것입니다.

 
СанСаныч Фоменко #:

내 마크업은 가격 인상분입니다.

마크업을 가져와서 사분위수를 살펴보세요. 마크업이 얼마나 많은 수익을 창출하도록 설계되었나요? 통계와 비교해 보세요.

아니요, 문제 없습니다. 수익률이 얼마인지는 중요하지 않습니다. 중요한 것은 분류 오류입니다. 스프레드가 학습에 추가되거나 동일하게 유지되면 분류 오차가 커집니다.

그러나 스프레드가 마크업에 고려되면 모델이 더 잘 작동하기 시작하지 않고 이익을 제공하지 않지만 스프레드가 없으면 스프레드없이 훈련 된 것과 동일한 방식으로 작동합니다. 그렇기 때문에 조건부로 스프레드를 분류 오류에 넣었습니다. 즉, 모델의 응답은 그것을 이길 수 없습니다.

마크 업에서 스프레드를 고려한다는 것은이를 초과하는 거래 길이를 의미합니다. 즉, 거래를 더 길게 만든 다음 훈련하고 증가 된 스프레드에 대한 테스트 결과는 더 짧은 거래로 훈련 된 다른 모델의 결과와 거의 동일합니다.

내 신호에서 MO가 스프레드를 이길 수 없다는 다소 모호하지 않은 결론으로 밝혀졌습니다.

그러나 때로는 코줄과 관련된 특정 메커니즘을 사용하면 가능합니다. 즉, 일부 통계가있는 경우 신호의 추론 된 "신뢰성"지표는 스프레드가 증가 할 때도 작동합니다.

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