Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 508
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Ich denke, Sie idealisieren zu viel und aus irgendeinem Grund versuchen zu verallgemeinern, um "alle Händler", die was passt, genau wie eine Art Guru, Sie nicht verkaufen Trading-Kurse, wie ein Bräutigam?(nur ein Scherz)
Es gibt ein Optimum für das Risiko (Lot) bei gegebener Gewinnerwartung. Das hängt nicht von der Psychologie ab, und es geht nicht darum, "was für wen funktioniert". Wenn ich ein geringes Risiko eingehe (<10 % der Einlage pro Jahr), würde das bedeuten, dass ich mit 10 % des Kapitals handele und 90 % auf dem Konto verbleiben, was vielleicht eine gute Sparstrategie ist, um nicht von der Inflation aufgefressen zu werden, aber es gibt keinen Gewinn. 90 % werden in andere Strategien und Vermögenswerte investiert, Diversifizierung usw. Das Risiko ist also fast genauso hoch wie der Gewinn. Und trotzdem wird das Risiko fast proportional zum Gewinn sein, wobei die Diversifizierung nur geringfügige Abschwächungen bewirkt, denn man kann das Risiko nicht wesentlich verringern und die Gewinne durch Geldmanagement erhöhen.
Die meisten Händler brauchen ein relativ risikofreies System mit sehr geringen Drawdowns und großen Gewinnen, sonst werden sie den Markt nicht überleben, das meine ich :), weil sie kein Polster haben und nicht auf einen kleinen %-Anstieg warten können. Wenn man zum Beispiel 100 % im Monat anlegen soll, sollte der durchschnittliche Drawdown 50 % betragen, aber das ist wie ein Mord, denn 50 % Drawdown sind in der Regel ein Punkt, an dem sich eine Einlage nicht mehr lohnt. Und weniger als 100% im Monat die Mehrheit wird nicht daran interessiert sein, Forex-Foren, machen Sie eine Umfrage, fragen, wer will, wie viel Gewinn, von diesen Fachleuten mit einem guten Polster wird 1% ... gut, in diesem Forum gibt es mehr
Wie sonst kann man zum Beispiel auf dem Markt von Null aufsteigen?
Ich bin kein Guru, ich kommuniziere nur interessehalber viel mit Händlern :)Eh eh...
Ich weiß nicht, ob es sich um subtile Trollerei handelt oder ob Sie wirklich so verblendet sind.
Sie sagten: "Das macht alles Sinn", warum reden Sie dann wieder von kleinen Stopps und großen Gewinnen? Ich habe Ihnen ein Diagramm gegeben, im Rahmen meiner künstlerischen Fähigkeiten, wo schwarz auf weiß ist es offensichtlich, dass Sie NICHT wesentlich REDUZIEREN RISIKO OHNE REDUZIEREN GEWINN, das heißt, kleine Stops - kleiner Gewinn (im Durchschnitt, natürlich).
Sie KÖNNEN, das ist genau das, was der Algotrader tut, nämlich nach Ineffizienzen suchen. Und wenn sie das nicht können, dann haben die meisten Menschen auf dem Markt gar nichts zu tun, das ist die Geschichte. Es geht hier nicht um Geldmanagement oder etwas anderes, sondern um reinen Handel. Woher haben Sie ein solches Verhältnis von Gewinn und Risiko auf dem Bild, es ist eine Illusion, nicht wahr? Der Mann hat 1.000 Dollar, also hat er nach Ihrer Logik auf dem Markt mit 5-50% pro Jahr nichts zu gewinnen.
Sie mögen zwar einen mathematischen Verstand haben, aber Mathematik ist nicht immer gleichbedeutend mit einer nüchternen Betrachtungsweise der Dinge. Ich kann irgendeine Formel nehmen und sie als Wahrheit darstellen, z. B. das Pareto-Prinzip oder das Gewinn/Verlust-Verhältnis wie das Ihre, und sie sagt nichts über die Realität aus.
Alles andere hat nichts mit der Realität zu tun und ist nichts als Spekulation. Was den Stallburschen betrifft, so muss ich nicht mit ihm im selben Lager sein, er hat das halbe Forum der imaginären Studenten :)
Es ist ein Streit über einige offensichtliche Dinge, z. B. ob ein Zufallsforst extrapolieren kann... Offensichtlich nicht, aber wir müssen uns streiten, den Begriff der Extrapolation und etwas anderes aufgreifen :))
Noch einmal, mit einem gewissen Vorteil in der Prognose, zum Beispiel53-55%, gibt es eine optimale Risikomanagement-Strategie, Abweichung von ihm - wird ein Rückgang der Gewinne, im Durchschnitt geben. Es gibt keine wesentlichen Unterschiede in den Strategien für diejenigen, die 10M$ und diejenigen, die 100$ haben, zumindest in Forex, wo 6T$ pro Tag gehandelt werden.
Es gibt einen großen Unterschied beim Handel mit verschiedenen Beträgen in Forex, und es ist sehr spürbar, wenn Sie den Handel beginnen, vor allem HFT. A la die ungeschriebenen Regeln der Makler. Dort gibt es keine solche Liquidität, weil sie dezentralisiert ist. Und oft funktionieren Strategien, die für kleine Fische funktionieren, nicht für große Fische. Radikal unterschiedliche Ansätze beim Handel mit unterschiedlichen Beträgen.
Zum Beispiel ist es besser, High und Low, Tick- und Real-Volumen einzustellen - insgesamt 4 Einträge pro Bar.
Damit ein Netz die Kurvenform verstehen kann, muss es z. B. mit 100 Balken gefüttert werden - insgesamt 400 Eingaben für das neuronale Netz.
Ich habe eine Trainingshistorie von etwa 50 000 Barren auf M1 für 3 Monate.
Was halten Sie von diesem Ansatz?
Wie viele interne Schichten sind zu erstellen? Offenbar braucht man auch eine Menge, z. B. 400-100-25-1
Ich glaube, dass es sehr lange dauern würde, ein solches Netz zu erlernen. Und es kann sein, dass es nicht die optimalsten Parameter findet.
Was ist, wenn wir 1000 oder 2000 Eingaben machen? Wäre es unrealistisch, etwas zu erreichen?
1) Ganz genau! NEIN! Warum ist dies in den entwickelten Ländern verboten? Warum hat man "qualifizierte Anleger" erfunden?
Was genau ist ihnen untersagt, nämlich Handel zu treiben? ) Hunderte von % pro Monat sind durchaus erreichbar, wie in jedem Geschäft und in jedem Handel, solange es Ineffizienzen gibt, werden sie aktiv ausgenutzt, die Hauptsache ist, dass man weniger darüber spricht. Sie sind immer vorübergehend, d. h. sie funktionieren nicht ein Leben lang. Deshalb habe ich oben geschrieben, dass es angemessene Kriterien für das Anhalten geben muss, um so schnell wie möglich zu verstehen, ob das Modell nicht mehr funktioniert oder nicht. Und Sie haben einfach beschlossen, alles aufzugeben. 5-50% pro Jahr mit einem Drawdown von 2-25% und das war's.
Vielleicht irre ich mich, aber mir scheint, dass es besser ist, das Netz anhand von reinen Preisdaten zu trainieren und nicht anhand von Indikatoren, die in der Regel einen Durchschnitt bilden, d. h. eine Verzögerung verursachen.
Zum Beispiel ist es besser, High und Low, Ticks und reale Volumina einzustellen - insgesamt 4 Eingaben pro Bar.
Damit ein Netz eine Kurvenform verstehen kann, muss ich es z. B. mit 100 Balken füttern, insgesamt 400 Eingaben für das neuronale Netz.
Mein Trainingsverlauf für 3 Monate auf M1 beträgt etwa 50.000 Balken.
Was halten Sie von diesem Ansatz?
Wie viele interne Schichten sind zu erstellen? Offenbar braucht man auch eine Menge, z. B. 400-100-25-1
Ich glaube, dass es sehr lange dauern würde, ein solches Netz zu erlernen. Und es kann sein, dass es nicht die optimalsten Parameter findet.
Was ist, wenn wir 1000 oder 2000 Eingaben machen? Wäre es unmöglich, überhaupt etwas zu erreichen?
Sie tun es auf rekurrente Netze, Feed-Preise, ich weiß nicht, Details, aber sie sagen, dass es funktioniert und dauert eine lange Zeit, um es auf gpu, meist auf Python zu trainieren.
MO + MO = )))
Vielleicht irre ich mich, aber mir scheint, dass es besser ist, das Netz anhand von reinen Preisdaten zu trainieren als anhand von Indikatoren, die in der Regel einen Durchschnitt bilden, d. h. eine Verzögerung verursachen.
Zum Beispiel ist es besser, High und Low, Tick- und Real-Volumen einzustellen - insgesamt 4 Einträge pro Bar.
Damit ein Netz die Kurvenform versteht, muss es beispielsweise mit 100 Balken gefüttert werden - das sind insgesamt 400 Eingaben für das neuronale Netz.
Ich habe eine Trainingshistorie von etwa 50 000 Barren auf M1 für 3 Monate.
Was halten Sie von diesem Ansatz?
Wie viele interne Schichten sind zu erstellen? Offenbar braucht man auch eine Menge, z. B. 400-100-25-1
Ich glaube, dass es sehr lange dauern würde, ein solches Netz zu erlernen. Und es kann sein, dass es nicht die optimalsten Parameter findet.
Was ist, wenn wir 1000 oder 2000 Eingaben machen? Wäre es unrealistisch, etwas zu erreichen?
Ich brauche eine L2-Normalisierungsformel. Ich kann es nicht finden. Vielleicht kann jemand helfen.
Netzwerk [64 GRU + 32 GRU + 2 Dense] in einem Klassifizierungsproblem mit OHLC -> Buy/Sell-Modell (7000 bar) bei ~24 Trainingsläufen ergibt 0,9 - 0,8 Genauigkeit. Und das alles in etwa 30 Sekunden.