L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1786
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L'article est une bombe, je n'ai rien compris mais je l'ai lu la bouche ouverte.... Merci !
J'ai même une idée, si un grand nombre de règles aléatoires convergent toujours vers une structure commune, mais de manière différente, alors nous pouvons faire une analogie avec l'algorithme Random Forest, ses créateurs ont fait beaucoup de tests et il s'est avéré que la séquence de formation ou de décomposition des règles n'a pas d'importance, un simple hasard peut toujours obtenir des résultats similaires ...
Je pense donc que si nous prenons, par exemple, un graphique 5 min/semaine et le considérons comme un certain grand modèle - "BP", et à l'intérieur de celui-ci, nous générons un échantillon en utilisant différentes fenêtres coulissantes (normalisées à l'échelle, bien sûr).
Ensuite, entraînez un Forest sur cet échantillon, c 'est-à-dire générez un tas de règles aléatoires dans BP.
Ensuite, on met la BP à l'échelle de l'échantillon de mastab et on prédit la BP par ses règles internes qui ont été générées précédemment...
Prendre en compte la fractalité et vérifier si tout cet emboîtement fonctionne...
Intéressant...
Ne vous fiez pas aux théories fondées sur des hypothèses. La similitude des résultats des règles simples et des lois de la physique n'est pas une preuve mais une hypothèse.
Vous pouvez l'essayer, seulement les règles sont aléatoires pour nous. En fait, ils ne sont pas aléatoires. Il est intéressant de voir le résultat))))
Ne croyez pas les théories sur les suppositions. La similitude des résultats de règles simples et des lois de la physique n'est pas une preuve, mais une hypothèse.
Il est possible d'essayer, seulement les règles ne sont qu'aléatoires pour nous. En fait, ils ne sont pas aléatoires. Il est intéressant de voir le résultat))))
Cela n'a pas marché(
Forrest n'est pas formé, j'ai essayé de les reconnaître en utilisant des analogues, mais ça n'a pas marché non plus.
pas de succès(
Forrest n'apprend pas pour une raison quelconque, j'ai essayé la reconnaissance analogique mais sans succès non plus(
Avant de lancer le MO, j'ai passé environ six mois à peaufiner l'EA, à le tester sur l'historique et à améliorer ses performances, à trouver les schémas visuels qui conduisaient à des pertes - en d'autres termes, à l'adapter manuellement à l'historique. C'était en 2017, à la fin de laquelle j'ai exploité l'EA jusqu'à environ février 2018.
La loi de la mesquinerie ou, comme je l'ai décidé à l'époque, du bricolage, a immédiatement fait basculer la balance en territoire négatif, le projet a été jugé décevant et arrêté.
Fin 2018, j'ai essayé à nouveau de revisiter ce projet, voyant un résultat intéressant pour la fin de l'année.
Une fois de plus, les hoquets ont commencé, l'EA a été supprimée, et après avoir surveillé un peu les résultats dans le testeur en 2019, j'étais convaincu que j'avais pris la bonne décision d'abandonner le projet.
Hier, j'ai décidé de vérifier les anciens modèles de feuilles d'arbre et j'ai vérifié EA, qui a été retouché pour la dernière fois en 2018, mais pas de manière significative.
Honnêtement, je n'en croyais pas mes yeux - le résultat est très bon !
Et c'est ainsi que des thèses et des questions surgissent :
1. Pourquoi le conseiller expert créé à l'aide de cette méthode était-il plus stable que l'EA créé avec la méthode MO ?
2. Les périodes de trading défavorables existent - 2019 a été purement plate pour Si.
3. Dès que je mettrai l'EA en action, commencera-t-il à perdre de l'argent ?
4. Selon quels critères puis-je classer la période de négociation globale la plus appropriée pour un modèle TS/MO particulier ?
5. Comment tolérer une année d'oscillation proche du zéro, voire de perte, en attendant une période de négociation adéquate ?
4. Quels sont les indicateurs permettant de classer la période de négociation globale la mieux adaptée à un modèle de TS/IO particulier ?
5. Comment tolérer une année de tâtonnements proches de zéro, voire de dégringolades, en attendant une période de négociation adéquate ?
Question clé. Il semble qu'il n'y en ait pas. C'est une décision unique. Relever ou non les épingles. )))) Il en ressort que les indicateurs doivent être issus de la moyenne de l'histoire et du moment présent. Et quelque chose de ZZ doit se former. Les corrélations ne sont pas bonnes. Ils semblent être dans cette voie, mais ils sont à la traîne et trop moyens. Quoi qu'il en soit, je me marie pour l'instant.
Il serait bon de regarder les coefficients de pirson à tous les TFs pour les extrema ZZ, le nombre de tendances ou d'extrema minimum/maximum, la largeur moyenne de la volatilité et la vitesse moyenne du prix. Pour l'instant, rien ne me vient à l'esprit concernant les données, à part les incréments.
Certaines personnes ici prennent la voie la plus simple. Ils prennent beaucoup de TS simples et essaient de les appliquer de manière optimale - par une formation simple avec le meilleur résultat.
Il n'y a pas encore de service, nous utilisons tous les instruments de 70 à 20 ans)))).
...
Une bonne chose à faire est de regarder les coefficients de Pearson de tous les tf sur les extrema ZZ, le nombre de tendances, ou les extrema minimum/maximum, la largeur moyenne de la volatilité et les vélocités moyennes des prix. Pour l'instant, rien ne me vient à l'esprit concernant les données, à part les incréments.
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J'ai fait quelque chose de similaire, j'ai divisé les segments ZZ en 3 groupes selon leur longueur. Oui, c'est un bon indicateur du succès de mon TS, mais il ne peut être utilisé que pour le passé, mais ce qu'il faut faire avec le présent est un mystère.
J'ai fait quelque chose de similaire, j'ai divisé les segments ZZ en 3 groupes par longueur, et oui - c'est un bon indicateur pour le succès de mon TS, mais vous ne pouvez définir le passé que de cette façon, et ce qu'il faut faire avec le présent est le mystère.
3 n'est pas suffisant. Et d'une manière ou d'une autre, nous devons comprendre / définir la logique de toutes les données TF. C'est bien, si tous les indicateurs de l'histoire sont déterminés et que nous les utilisons comme critère pour la prise de décision, alors si les nouvelles données répètent l'histoire, alors tout est bon, sinon - ce sont de nouvelles données. Si les nouvelles données sont supérieures à 30%, il y a une erreur dans les données. Ce n'est tout simplement pas suffisant ou cela n'a pas de sens. Ou bien c'est l'apothéose et il n'y a pas de lien.
Les incréments doivent être mesurés et comparés aux données)))). En dehors des augmentations, je veux autre chose. Mais tout ce que l'on peut inventer est un dérivé des incréments. Le volume reste certainement présent, mais je ne sais pas comment l'aborder sous cet angle.
3 n'est pas suffisant. Et d'une manière ou d'une autre, nous devons comprendre / définir la logique de toutes les données TF. Dans le bon sens, si tous les indicateurs de l'historique sont définis et que nous les utilisons comme critères de décision, alors si les nouvelles données répètent l'historique, tout va bien, sinon, il s'agit de nouvelles données. Si les nouvelles données sont supérieures à 30%, il y a une erreur dans les données. Ce n'est tout simplement pas suffisant ou cela n'a pas de sens. Ou bien c'est l'apothéose et il n'y a pas de lien.
Les incréments doivent être mesurés et comparés aux données)))). En dehors des augmentations, je veux autre chose. Mais tout ce qui est inventé est un dérivé des incréments. Bien sûr, j'ai toujours le volume, mais je ne sais pas de quel côté le regarder.
Je n'utilise pas les incréments sous forme nue - seulement les valeurs normalisées relatives en fait.
Cela n'a pas de sens de mélanger les prédicteurs pour la performance des modèles et les prédicteurs pour déterminer le caractère favorable d'un modèle particulier. Je pense qu'un modèle devrait déterminer la favorabilité et l'autre le CT lui-même. Reste alors la question du balisage pour la formation de ces conditions favorables, et pour cela il faut définir le seuil où le TS fonctionne efficacement. Il peut s'agir de certains indices, par exemple le solde des erreurs et la croissance des bénéfices, ou d'autres indicateurs métriques. Et respectivement, la classification doit être déterminée pour une semaine ou au moins pour un jour.
mais ce n'est qu'une façon de définir le passé, et ce qu'il faut faire avec le présent est le mystère.
Ce n'est pas un mystère.
1) Il est nécessaire de déterminer les périodes favorables pour TS et les périodes défavorables, c'est-à-dire de créer la cible "Y" sous la même forme binaire habituelle Y = 0000111100000
2) Créer des variables, qui reflèteront les "caractéristiques du marché". équitable et impartiale. Le traitement numérique des signaux, en particulier l'analyse spectrale, sera utile à cet égard.
Grâce au DSP, nous savons qu'un signal, quelle que soit sa complexité, peut être décrit par la somme d'ondes sinusoïdales. Une onde sinusoïdale ne possède que trois paramètres : l'amplitude, la fréquence et la phase ; cette somme d'ondes sinusoïdales, ou plutôt leurs paramètres, peut être considérée comme une caractéristique du marché, et elle sera objective.
Si c'est difficile pour vous, vous pouvez préparer les données pour moi, le prix et "Y" pour la classification, et je vais faire un code et vérifier si je peux distinguer des conditions favorables pour le commerce ou non, puisque ce sujet est intéressant pour moi aussi.
Mais comment compter Y ? Le point d'entrée est important... Après tout, le bénéfice est obtenu à partir d'un bon point d'entrée et non à partir de la fourchette entre l'entrée et la sortie.
Il s'avère donc que nous avons seulement besoin du point d'entrée du système et des paramètres du marché à ce moment ...
Il s'avère que l'AMO recevra un signal du TS pour entrer et décidera d'ouvrir une position ou non.
C'est effrayant d'y penser, mais c'est ce que notre Micha a constamment tendance à faire)).