Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 318
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(¿hablas en serio?)) la mano izquierda está luchando contra la mano derecha...) entonces quién patrocinará las elecciones, etc.
http://www.rbc.ru/finances/19/10/2015/5624cf299a79472c1c14ac85
etc.
Pues bien, han terminado por generar sus propias pérdidas y no es el único actor importante en el mercado. El azar puede tener diferentes horizontes de inversión y la distribución de beneficios y pérdidas en cada horizonte de inversión es aproximadamente igual, la probabilidad de ocultar un cisne negro es la misma, como escribió E. Peters, por ejemplo. Y la lucha contra los monopolios es el papel clave del Estado y del mercado competitivo, de lo contrario estaríamos comprando el pan a 1000 dólares
Si la tarea se formula como una tarea de definición de señales de control
Gracias por la redacción. Todavía no he establecido nuevas tareas confiando en la manejabilidad de forex, pero esta suena como algo que podría establecer yo mismo en unos pocos pasos.
¿Cuál es la solución?
Mi primer pensamiento fue alejarme del forex, para operar con criptodivisas ya que es todo tan libre e independiente. Pero como el precio de las criptomonedas suele expresarse en dólares - entonces el btc/usd también tendrá malas propiedades imprevisibles del usd, una pena. Creo que deberías intentar operar con cruces de criptomonedas - btc/ltc por ejemplo (bitcoin-litecoin). He visto que algún broker anuncia que tiene btc/usd en MT4, debería buscar un no cocina con btc/ltc en MT5. En el peor de los casos puedes ir directamente al intercambio de bitcoins, pero tienes que escribir tu propio programa y utilizar su api de descanso para comerciar.
También hay un par de ideas sobre cómo hacer que los modelos de clasificación funcionen en Forex. Clasificar primero el tipo de control actual (según mi experiencia - el tipo cambia aleatoriamente a alguno anterior. Ni siquiera parecen ser muchos, cuatro en total. Pero no es exacto). También debe tener un clasificador comercial entrenado para cada tipo de control. Y luego hacer la predicción de compra/venta con el clasificador apropiado. De alguna manera todo sale demasiado complicado, se necesitan muchas motos nuevas :)
Gracias por la redacción. Todavía no me he fijado nuevos objetivos basados en la manejabilidad de las divisas, pero éste parece algo que podría fijarme en unos pocos pasos.
Una tarea correctamente establecida ya está medio hecha.
Le deseo éxito.
Gracias por la redacción. Todavía no me he fijado nuevos objetivos basados en la manejabilidad de los forex, pero éste parece algo que podría fijarme en unos pocos pasos.
Mi primer pensamiento fue alejarme del forex, para operar con criptodivisas ya que todo es tan libre e independiente. Pero como el precio de las criptomonedas suele expresarse en dólares - entonces el precio del btc/usd también obtendrá malas propiedades impredecibles del usd, también malas. Creo que deberías intentar operar con cruces de criptomonedas - btc/ltc por ejemplo (bitcoin-litecoin). He visto que algún broker anuncia que tiene btc/usd en MT4, debería buscar un no cocina con btc/ltc en MT5. En el peor de los casos puedes ir directamente al intercambio de bitcoins, pero tienes que escribir tu propio programa y utilizar su api de descanso para comerciar.
También hay un par de ideas sobre cómo hacer que los modelos de clasificación funcionen en Forex. Clasificar primero el tipo de control actual (según mi experiencia - el tipo cambia aleatoriamente a alguno anterior. Ni siquiera parecen ser muchos, cuatro en total. Pero no es exacto). También debería tener un clasificador comercial entrenado para cada tipo de control. Y luego hacer la predicción de compra/venta con el clasificador apropiado. De alguna manera todo resulta demasiado complicado, se necesitan muchas bicicletas nuevas :)
Si hablamos de modelos de clasificación, tenemos que buscar predictores que tengan un poder predictivo más o menos igual en grandes intervalos de tiempo.
Por el momento, nos encontramos con todo tipo de derivados del propio par de divisas previsto.
Y si tomamos otros pares de divisas. He estado haciendo esto. Hay pares de divisas que tienen una capacidad de predicción para el EURUSD, y hay algunos que no predicen este par de divisas en absoluto.
Pero hay un pensamiento más serio.
La cuestión es que el tipo de cambio, por ejemplo del dólar, depende directamente de diferentes tipos de indicadores macroeconómicos: el tipo de la Fed, el PIB.... Es posible que los cambios de patrón que ha detectado se deban a cambios en los indicadores macroeconómicos. Tienen una periodicidad de un mes es muy rápido. Normalmente un trimestre o una temporada.
¡Saludos a todos los interesados e involucrados en la discusión de este hilo ! He leído el hilo de principio a fin, con algunos saltos. Hay algunas ideas y pensamientos interesantes aquí. Quiero expresar mi punto de vista y mi enfoque de este problema, es decir, cómo abordar el mercado y qué se debe intentar obtener de él.
Tengo suficiente experiencia en el comercio para posicionarme en el mercado sin ningún tipo de indicadores u otros medios técnicos. Surgió la idea de convertir mi visión/experiencia en un modelo matemático. Me di cuenta enseguida de que no sería capaz de traducir todos los matices en números, sobre todo por mi falta de conocimientos de programación profesional y, sobre todo, de matemáticas, estadística, física, etc. Pero sí emprendí el trabajo.
Como resultado, he creado un indicador (Fig.), que ha reflejado mi enfoque del mercado, a su predicción. Describiré brevemente su funcionamiento. En primer lugar, preprocesa las citas y luego crea el llamado modelo "ideal", que tiene una buena suavidad y mínimos pliegues. Pero este modelo, teniendo estas ventajas, tiene una gran desventaja: se queda atrás por un número decente (10-12) de barras. La siguiente tarea fue compensar el retraso del modelo "ideal". Esta tarea aún está en vías de solución. Pero hay resultados. En la Fig. se pueden ver los valores predichos del modelo "ideal", el amarillo se adelanta 5 barras y el rojo 7 barras. No puedo avanzar, ni siquiera 1 barra, utilizando datos pasados; hay muchos falsos positivos y afectan a la suavidad. Es decir, he sacado el máximo de la historia. En mi opinión, en la formación de las siguientes barras interviene una mezcla muy combinada de predictores que comienza con los volúmenes y termina con las relaciones de correlación entre un instrumento negociado y docenas de otros. (Y quiero dejar claro que las correlaciones son a muy corto plazo, no he podido identificar una relación más o menos larga).
De todo este trabajo, tengo una opinión definida sobre cómo se mueve el mercado. Los operadores ordinarios no tenemos información completa sobre el estado del mercado en este momento, los que mueven el mercado, nos quedaremos constantemente atrás. Pero me parece que es posible acercarse a la barra cero, pero requerirá tales recursos y conocimientos, que es casi imposible para un comerciante ordinario.
¡Saludos a todos los interesados e involucrados en la discusión de este hilo ! He leído el hilo de principio a fin, con algunos saltos. Hay algunas ideas y pensamientos interesantes aquí. Quiero expresar mi punto de vista y mi enfoque de este problema, es decir, cómo abordar el mercado y qué se debe intentar obtener de él.
Tengo suficiente experiencia en el comercio para posicionarme en el mercado sin ningún tipo de indicadores u otros medios técnicos. Surgió la idea de convertir mi visión/experiencia en un modelo matemático. Me di cuenta enseguida de que no sería capaz de traducir todos los matices en números, sobre todo por mi falta de conocimientos de programación profesional y, sobre todo, de matemáticas, estadística, física, etc. Pero sí emprendí el trabajo.
Como resultado, he creado un indicador (Fig.), que ha reflejado mi enfoque del mercado, a su predicción. Describiré brevemente su funcionamiento. En primer lugar, preprocesa las citas y luego crea el llamado modelo "ideal", que tiene una buena suavidad y mínimos pliegues. Pero este modelo, teniendo estas ventajas, tiene una gran desventaja: se queda atrás por un número decente (10-12) de barras. La siguiente tarea fue compensar el retraso del modelo "ideal". Esta tarea aún está en vías de solución. Pero hay resultados. En la Fig. se pueden ver los valores predichos del modelo "ideal", el amarillo tiene 5 barras de ventaja y el rojo tiene 7 barras de ventaja. No puedo avanzar, ni siquiera 1 barra, utilizando datos pasados; hay muchos falsos positivos y la suavidad se rompe. Es decir, he sacado el máximo de la historia. En mi opinión, en la formación de las siguientes barras interviene una mezcla muy combinada de predictores que comienza con los volúmenes y termina con las relaciones de correlación entre un instrumento negociado y docenas de otros. (Y quiero dejar claro que las correlaciones son a muy corto plazo, no he podido identificar una relación más o menos larga).
De todo este trabajo, tengo una opinión definida sobre cómo se mueve el mercado. Los operadores ordinarios no tenemos información completa sobre el estado del mercado en este momento, los que mueven el mercado, nos quedaremos constantemente atrás. Pero me parece que es posible acercarse a la barra cero, pero requiere tales recursos y conocimientos, que no puede cumplir prácticamente un comerciante común.
¡¡¡¡¡Interesante!!!!! Su indicador suaviza bien los cuellos, pero la línea en sí misma no tiene previsión. Es decir, sigue el principio: donde va el higo, va el humo. Por regla general, estos ST son sensibles al número de señales falsas. Me pregunto cómo has conseguido los valores de previsión????
el tipo acaba de decidir vender su chatarra .... un coche de algún tipo... a escondidas... como si realmente quisiera mantener la conversación)... bueno...
El hecho es que el tipo de cambio de una moneda como el dólar depende directamente de todo tipo de indicadores macroeconómicos: el tipo de la Fed, el PIB.... Es muy posible que los cambios de patrón que ha identificado estén relacionados con cambios en los indicadores macroeconómicos. Tienen una periodicidad de un mes es muy rápido. Normalmente un trimestre o una temporada.
Hice algunos experimentos más con el reconocimiento de patrones. La esencia del modelo es la siguiente: tomar el aumento/disminución del precio durante decenas de barras (patrón), encontrar patrones similares de las semanas anteriores, mirar cómo el precio se comportó después de patrones similares antes y operar de acuerdo a estas observaciones. El modelo tiene muchos parámetros diferentes para la optimización, como la longitud del patrón (en barras), hasta dónde ir en el historial cuando se buscan patrones similares, diferentes coeficientes, etc.
Defino la "similitud" de los patrones por la distancia cartesiana, como sugirió mytarmailS aquí.
Si se toma un pequeño período de entrenamiento, digamos una semana, entonces ajustando los parámetros del modelo se puede hacer que los beneficios suban en todo este período. Pero, como he escrito antes, este modelo generará ganancias y pérdidas no al azar, sino periódicamente, utilizando nuevos datos. Una semana de ganancias, una semana de pérdidas, un par de semanas sólo un lento deslizamiento en el spread. Y estos ciclos de rentabilidad o de fuertes pérdidas aparecen a veces en el futuro, incluso meses después. Esto es muy diferente de los modelos convencionales como neuronka o scaffold, que en los nuevos datos de manera uniforme y lentamente drenar la propagación. Algo que me gusta de este modelo es que parece mostrar los ciclos ocultos de forex, se puede ver cómo la reacción del precio a los mismos patrones cambia drásticamente. En lugar de la aleatoriedad de los resultados (como en el caso de las neuronas), vemos su empeoramiento y mejora cíclicos (pero desiguales). Inusual.
Los nuevos experimentos son aún más desconcertantes: los parámetros del modelo pueden rentabilizarlo con datos de cualquier duración, por ejemplo de una semana o un mes. Pero no importa cuánto tiempo se tome un intervalo de entrenamiento, no habrá un beneficio estable en los nuevos datos. Si tomamos una semana de datos de entrenamiento, los periodos de pérdidas y ganancias serán también de una semana, y no podemos saber si la siguiente semana será rentable o no. Si utilizamos un mes para la formación, los períodos de pérdidas y ganancias también serán meses. Menuda chorrada :) Supongo que me equivoqué en la clasificación del tipo de gestión actual de las divisas, ese no es el punto, no puede depender de la duración del intervalo de datos que tomé para el entrenamiento. Hay que dejar de lado el sentido y la lógica para entender cómo funciona del todo :)
Por ahora la única idea es aumentar el número de barras incluidas en el patrón.
Por analogía, si por ejemplo el patrón "Head & Shoulders" fue rentable en marzo y fue perdedor en abril, obviamente no es suficiente para tomar una decisión. Hay que fijarse en las pautas que la precedieron, y al final puede ocurrir que haya que encontrar tres pautas anteriores en el historial y tomar una decisión basada en sus combinaciones.
Puede funcionar.
Pero aquí aparece la paradoja: el principio de Occam dice que si puedo enseñar al modelo a operar de forma rentable utilizando patrones de diez barras, entonces no debería utilizar cien barras. Y mis conclusiones sugieren que debería hacerlo.
No hay conclusiones. Sigo trabajando con forex.
¡¡¡¡¡Interesante!!!!! Su indicador suaviza bien las colisiones, pero la línea en sí no tiene predicciones. Es decir, sigue el principio: donde va el higo, va el humo. Por regla general, estos ST son sensibles al número de señales falsas. Me pregunto cómo has conseguido los valores de previsión????
Sí, el suavizado es bueno, pero el retardo de fase tampoco es pequeño. De nuevo, la idea principal es conseguir la máxima suavidad y las mínimas fracturas. Luego mediante el entrenamiento de la red neuronal y la regresión lineal intento recuperar este modelo moviéndome gradualmente hacia la barra cero manteniendo la suavidad (necesito la suavidad sobre todo para el trading algorítmico y el mínimo número de rupturas para tener algo que "picar" del mercado aunque haya recuperado la fase para 7 barras de 10-12)
Los valores predichos en forma de línea amarilla y roja se obtienen entrenando una red neuronal utilizando la línea "ideal" como función objetivo, y los predictores son polinomios superpuestos a la muestra en amplitud y fase. Pero el entrenamiento del modelo "amarillo" y "rojo" es un poco diferente, digamos que incluso porque para el entrenamiento del modelo "rojo" he utilizado el modelo "amarillo" como predictor. Lo entrené en el gráfico de un minuto de AUDJPY, muestra de 1500-2000 barras. Los modelos obtenidos funcionan en todos los plazos y en toda la historia a pesar de la considerable diferencia de amplitud en las cotizaciones.
Se presentaron muchas variantes para la previsión de mercados, pero muchas de ellas no pudieron decidir sobre los predicados, sobre la función objetivo, sobre qué entrenar a la red neuronal. Con este post quería mostrar cómo resolvía este complicado problema.
Gráficos de beneficios en 'patrón de conducta vs red neuronal'.
Ambos patrones fueron entrenados para operar con el eurusd en el lado positivo en octubre de 2016; lote constante, sin paradas ni retiradas; siempre en una operación larga o corta; operar en H1 a precios de apertura. Comercio en el gráfico - últimos 5 años, incluyendo un mes de datos de formación.
Los modelos de aprendizaje sin valoración cruzada, simplemente exprimieron el máximo beneficio que pudieron del precio.
Hay un lugar en los gráficos donde el servidor no dio ticks normales, hay algún tipo de drenaje allí, entonces ignora ese lugar.
Aquí está la neurona. Se puede ver claramente el intervalo de tiempo en el que se formó, es el único lugar con beneficio estable.
Y aquí está el modelo de reconocimiento de patrones. El resultado es negativo, pero sigue siendo mejor que el de las neuronas. Y hay muchas veces que fue rentable durante semanas. Pero luego fue un fracaso.
Es genial, pero aún no sé qué hacer con él.