Discusión sobre el artículo "Aprendizaje de máquinas en sistemas comerciales con cuadrícula y martingale. ¿Apostaría por ello?" - página 3

[1_lexa]

¿Dónde puedo ver las variantes de multiplicador? Por ejemplo, no por martin, pero con diferentes variantes de aumento de lote en el crecimiento o la disminución, detener el cambio de tamaño de lote, la cobertura de un lote de otra secuencia, y otras variantes.

[[Eliminado]]

1_lexa:
¿Dónde puedo ver las opciones de multiplicadores? Por ejemplo, no por martin, pero con diferentes variantes de aumento de lote en el crecimiento o la disminución, detener el cambio de tamaño de lote, la cobertura de un lote de otra secuencia, y otras variantes.

GRID_COEFFICIENTS, GRID_DISTANCES, GRID_SIZE

aquí se supone que la cuadrícula es fija para todos los casos, y el algoritmo de aprendizaje automático la generaliza a todas las situaciones. Para la cobertura, es necesario corregir el marcado y la lógica del probador. No lo he hecho.

[[Eliminado]]

Aleksey Vyazmikin:

Trate de marcar no por el beneficio, sino por el número de posiciones abiertas - donde menos es mejor.

Podré ver, que hay muchas opciones. Cuando termine otro estudio, lo probaré

No es difícil de hacer, sólo cambia la condición de markup.

[[Eliminado]]

Maxim Dmitrievsky:

Ya veremos, hay muchas opciones. Cuando termine el otro estudio lo probaré

No es difícil de hacer, sólo hay que cambiar la condición de marcado.

def add_labels(dataset, min, max, distances, coefficients):
    labels = []
    for i in range(dataset.shape[0]-max):
        rand = random.randint(min, max)
        all_pr = dataset['close'][i:i + rand + 1]

        grid_stats = {'up_range': all_pr[0] - all_pr.min(),
                      'dwn_range': all_pr.max() - all_pr[0],
                      'up_state': 0,
                      'dwn_state': 0,
                      'up_orders': 0,
                      'dwn_orders': 0,
                      'up_profit': all_pr[-1] - all_pr[0] - MARKUP,
                      'dwn_profit': all_pr[0] - all_pr[-1] - MARKUP
                      }

        for i in np.nditer(distances):
            if grid_stats['up_state'] + i <= grid_stats['up_range']:
                grid_stats['up_state'] += i
                grid_stats['up_orders'] += 1
                grid_stats['up_profit'] += (all_pr[-1] - all_pr[0] + grid_stats['up_state']) \
                * coefficients[int(grid_stats['up_orders']-1)]
                grid_stats['up_profit'] -= MARKUP * coefficients[int(grid_stats['up_orders']-1)]

            if grid_stats['dwn_state'] + i <= grid_stats['dwn_range']:
                grid_stats['dwn_state'] += i
                grid_stats['dwn_orders'] += 1
                grid_stats['dwn_profit'] += (all_pr[0] - all_pr[-1] + grid_stats['dwn_state']) \
                * coefficients[int(grid_stats['dwn_orders']-1)]
                grid_stats['dwn_profit'] -= MARKUP * coefficients[int(grid_stats['dwn_orders']-1)]
        
        if grid_stats['up_orders'] < grid_stats['dwn_orders'] and grid_stats['up_profit'] > 0:
            labels.append(0.0)
            continue
        elif grid_stats['dwn_profit'] > 0:
            labels.append(1.0)
            continue
        
        labels.append(2.0)

    dataset = dataset.iloc[:len(labels)].copy()
    dataset['labels'] = labels
    dataset = dataset.dropna()
    dataset = dataset.drop(
        dataset[dataset.labels == 2].index).reset_index(drop=True)
    return dataset

Amarillo - cambiar la condición

resultado (estudio de 2020.05)

Estas condiciones son fáciles de cambiar a voluntad, puede añadir filtros de tiempo (véase el artículo anterior) u otros.

Es posible encontrar ajustes, en los que el bot es casi imposible de matar desde 2010 y antes (si se trabaja con drawdowns en un par de casos).

Todavía hay un montón de oficios

Tal vez deberíamos hacer una búsqueda de parámetros, por analogía con el artículo anterior.

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

Amarillo - cambiar la condición

resultado (formación a partir de 2020.05)

Estas condiciones se pueden cambiar fácilmente como desee, puede añadir filtros de tiempo (ver artículo anterior) u otros filtros.

Es posible encontrar la configuración, en la que el bot es casi imposible de matar desde 2010 y anteriores (si se trabaja con drawdowns en un par de casos).

Todavía hay un montón de oficios

Tal vez deberíamos hacer una búsqueda de parámetros, por analogía con el artículo anterior.

Parece ser mejor.

Para mí, el punto de la formación en el modelo de cuadrícula es tomar una decisión sobre la conveniencia de abrir una posición en un nivel determinado o saltarse esta señal. Y para ello, el modelo debe evaluar el cierre de la posición agregada como un beneficio cuando se alcanza el punto de cierre. Si habrá beneficio, no tiene sentido abrir una posición. Para ello es necesario estimar el valor del precio en el momento del cierre de la posición.

[[Eliminado]]

Aleksey Vyazmikin:

Así está mejor.

Para mí, el objetivo de la formación en el modelo de rejilla es tomar una decisión sobre la conveniencia de abrir una posición en un nivel determinado o saltarse esta señal. Y para ello, el modelo debe evaluar el cierre de la posición agregada para obtener beneficios cuando se alcance el punto de cierre. Si habrá beneficio, no tiene sentido abrir una posición. Para ello es necesario estimar el valor del precio en el momento del cierre de la posición.

Así que no está mal, sí, queda por elaborar la variante con el trabajo en una historia más larga. Por ejemplo, no funciona en las crisis con una fuerte caída, porque no había tales ejemplos durante el entrenamiento.

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

Así que no está mal, sí, queda por resolver la variante con el trabajo en una historia más larga. Por ejemplo, no funciona en las crisis con una fuerte caída, porque no había tales ejemplos durante el entrenamiento.

Si uno busca sobrevivir en una crisis, la ganancia total será mucho menor que para los períodos antes y después de la crisis. Es una cuestión filosófica, si perder una parte de la depo en la crisis y ganar muchas veces más de lo que se perdió antes y después de la crisis, o tener la oportunidad de no drenar en la crisis, pero ganar 3-5 veces más lento.

Se necesitan niveles dinámicos, al menos, para sobrevivir a grandes movimientos.

[[Eliminado]]

Aleksey Vyazmikin:

Si se esfuerza por sobrevivir en la crisis, la ganancia total será mucho menor que en los periodos anterior y posterior a la crisis. Es una cuestión filosófica, si perder parte de la depo en la crisis y ganar muchas veces más de lo que se perdió antes y después de la crisis, o tener la oportunidad de no drenar en la crisis, pero ganar 3-5 veces más lento.

Se necesitan niveles dinámicos, al menos, para sobrevivir a grandes movimientos.

Si nos aproximamos a la crisis + mercado tranquilo, entonces sí, está apretado en fichas estándar, necesitamos esto o aquello. O buscar compromisos.

[Aleksey Mavrin]

Aleksey Vyazmikin:

Así está mejor.

Para mí, el objetivo de la formación en el modelo de rejilla es tomar una decisión sobre la conveniencia de abrir una posición en un nivel determinado o saltarse esta señal. Y para ello, el modelo debe evaluar el cierre de la posición agregada para obtener beneficios cuando se alcance el punto de cierre. Si habrá beneficio, no tiene sentido abrir una posición. Para ello es necesario estimar el valor del precio en el momento del cierre de la posición.

No lo entiendo, en este caso ¿es una cuadrícula? Si el pronóstico da que no habrá beneficio - entonces por todos los medios es necesario cerrar, y no pensar en abrir o no. Y en una cuadrícula se debe abrir de todos modos.

Porque la cuadrícula sólo está tratando de ganar la distancia para mover el punto de cierre a una más probable con el mismo beneficio.

Bueno, si quieres molestarte con la rejilla, deberías construir una matriz de resultados, y corregirla por Bayes con cada nuevo movimiento del precio, es decir, con una nueva previsión.

[[Eliminado]]

Aleksey Mavrin:

No lo entiendo, ¿en este caso se trata de una cuadrícula? Si el pronóstico da que no habrá ganancias - entonces por todos los medios usted debe cerrar, y no pensar en abrir o no. Y en una cuadrícula debe abrir de todos modos.

Porque la cuadrícula sólo está tratando de ganar la distancia para mover el punto de cierre a uno más probable con el mismo beneficio.

Bueno, si quieres molestarte con la rejilla, deberías construir una matriz de resultados, y corregirla por Bayes con cada nuevo movimiento del precio, es decir, con una nueva previsión.

Este era el objetivo, encontrar otros setups que son imposibles sin rejilla