Discusión sobre el artículo "Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores"
Eso es muy extraño:
Было несколько забавных моментов в процессе отладки. Например, система начала выдавать серию противоречивых сигналов буквально каждые несколько минут. Купить, продать, снова купить... Классическая ошибка начинающего алгоритмического трейдера — слишком частые входы в рынок. Решение оказалось до смешного простым — добавил таймаут в 15 минут между сделками и фильтр на открытые позиции.
Resulta que las señales contradictorias del modelo se diluyen artificialmente al azar. Y si el punto de inicio condicional de las operaciones se desplaza 15 minutos, ¿obtendremos operaciones en otras direcciones en el mismo intervalo de tiempo?
Me gusta el vuelo de la fantasía, los intentos de abordar la creación de CT desde diferentes ángulos inusuales :)
En realidad, este es el proceso de la creatividad, que a veces conduce a la aparición de soluciones ingeniosas.
Las previsiones en sí parecen más bien a corto plazo:
El EA modificado se adjunta (versión de prueba). Cierre de beneficios está desactivado por el parámetro.
Otra cosa que me llamó la atención fue la señal asimétrica (previsión >= ask -- comprar, previsión < ask (¿por qué no bid?) -- vender). Pero cuando se mantiene una posición durante una hora o más, probablemente no importe.
Otra cosa que me llamó la atención fue la señal asimétrica (previsión >= ask -- comprar, previsión < ask (¿por qué no bid?) -- vender). Pero cuando se mantiene una posición durante una hora o más, probablemente no importe.
¿Ha encontrado la respuesta a la pregunta?
Este es el punto más importante de cualquier TS, no se puede perder las señales, de lo contrario toda la lógica se derrumba, o no es así aquí?
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Discusión del artículo "Modelos de regresión no lineal en bolsa".
Stanislav Korotky, 2024.11.27 19:05
Esto es muy extraño:
Resulta que las señales contradictorias del modelo se diluyen artificialmente al azar. Y si el punto de inicio de negociación condicional se desplaza 15 minutos, ¿obtendremos operaciones en otras direcciones en el mismo intervalo de tiempo?
El artículo es interesante porque muestra claramente las pocas variables que se necesitan para describir la historia del movimiento del precio con suficiente precisión para generar beneficios en el probador.
Sólo que no entiendo, el texto habla de sobreoptimizaciones regulares, pero sugiere un gráfico con valores fijos. ¿O los coeficientes se seleccionan con cierta frecuencia de ventana y se almacenan en una matriz multidimensional? No he analizado el código.
¿Has intentado utilizar otros métodos para optimizar la fórmula? Andrei Dick los está investigando a fondo, ¿quizás alguno de los algoritmos descritos por él te permita abandonar python por completo?
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Artículo publicado Modelos de regresión no lineal en la bolsa de valores:
He pasado los últimos tres años intentando crear algo que realmente funcione. He probado muchas cosas, desde las regresiones más simples hasta redes neuronales sofisticadas. ¿Y sabéis qué? Conseguí obtener resultados en clasificación, pero aún no en regresión.
Siempre ocurría la misma historia: en la historia todo funciona como un reloj, pero cuando lo lanzo al mercado real, me enfrento a pérdidas. Recuerdo lo emocionado que estaba por mi primera red convolucional. R2 al 1,00% en entrenamiento. A esto le siguieron dos semanas de negociación y un reembolso del 30% del depósito. Sobreajuste clásico en su máxima expresión. Seguí activando la visualización hacia adelante viendo cómo el pronóstico basado en regresión se aleja cada vez más de los precios reales, con el tiempo...
Pero soy una persona testaruda. Después de otra pérdida, decidí investigar más a fondo y comencé a revisar artículos científicos. ¿Y sabéis lo que desenterré en los polvorientos archivos? Resulta que el viejo Mandelbrot ya insistía en la naturaleza fractal de los mercados. ¡Y todos estamos intentando comerciar con modelos lineales! Es como intentar medir la longitud de una costa con una regla: cuanto más exactamente se mida, más larga será.
En algún momento se me ocurrió: ¿qué pasa si intento cruzar el análisis técnico clásico con la dinámica no lineal? No estos indicadores crudos, sino algo más serio: ecuaciones diferenciales, proporciones adaptativas. Suena complicado, pero en esencia es simplemente un intento de aprender a hablar el idioma del mercado.
En resumen, tomé Python, conecté las bibliotecas de aprendizaje automático y comencé a experimentar. Lo decidí de inmediato: nada de adornos académicos, sólo lo que realmente se pueda utilizar. No se necesitan supercomputadoras: solo una computadora portátil Acer normal, un VPS súper potente y una terminal MetaTrader 5. De todo esto nació el modelo que os quiero contar.
Autor: Yevgeniy Koshtenko