記事「株式市場における非線形回帰モデル」についてのディスカッション

 

新しい記事「株式市場における非線形回帰モデル」はパブリッシュされました:

株式市場における非線形回帰モデル:金融市場は予測できるのかEURUSDの価格を予測するモデルを作成し、それに基づいて2つのロボット(Python版とMQL5版)を作ることを考えてみましょう。

この3年間、私は「実際に機能するもの」を追い求めて試行錯誤してきました。単純な回帰分析から高度なニューラルネットワークまで幅広く試しましたが、はっきりしたのは、分類では結果が出ても、回帰では成果を得られていない、という事実です。

同じパターンが繰り返されました。過去データでは時計仕掛けのように完璧に動くのに、実際の市場に投入すると損失が生じるのです。初めて畳み込みネットワークを使ったときのことをよく覚えています。トレーニングではR²が1.00。しかし、2週間の運用で資金は30%減りました。典型的な過学習の悲劇です。予測値が時間の経過とともに実際の価格から乖離していく様子を、前方可視化で何度も目にしました。

それでも私は諦めませんでした。新たに損失を出した後、さらに深く掘り下げ、科学論文を漁り始めました。そして埃をかぶった古いアーカイブの中で、興味深い発見をしました。マンデルブロがすでに市場のフラクタル的性質について語っていたのです。それなのに、私たちはいまだ線形モデルで取引を試みている。これはまるで、海岸線の長さを定規で測ろうとするようなものです。正確に測ろうとすればするほど、際限なく長くなってしまう。

その瞬間、ひらめきました。「古典的なテクニカル分析と非線形力学を組み合わせたらどうだろう」と。ここで言うのは、粗末なインジケーターではなく、微分方程式や適応型比率といった本格的なアプローチです。複雑に聞こえるかもしれませんが、本質的には市場の言語を学ぼうとしているにすぎません。

私はPythonを立ち上げ、機械学習ライブラリを接続して実験を始めました。最初から決めていたのは、「学術的なお飾りは一切なし。実際に使えるものだけ」という方針です。スーパーコンピューターも必要ありません。普通のAcerのノートPC、強力なVPS、そしてMetaTrader 5端末があれば十分でした。こうして、これからお話しするモデルが生まれたのです。


作者: Yevgeniy Koshtenko

 
平均化せずにテストすることは可能ですか?
 

さて、これは非常に奇妙なことだ:

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.

モデルの矛盾するシグナルが人為的にランダムに間引かれていることがわかった。そして、もし条件売買の開始点が15分ずれると、同じ時間間隔で他の方向の売買が発生するのだろうか?

 

最初の畳み込みネットワークでどれだけ喜んだか覚えている。美しさ - トレーニング中のR2は1.00%。そして2週間の取引で保証金のマイナス30%。古典的 - 再トレーニングの栄光。フォワード・ビジュアライゼーションをオンにすると、回帰によって、予測値が時間とともに実際の価格からどんどん「飛んで」いくのがわかる。

データ・ドリフトは機械学習における100万ドルの問題である。以下のようなオンライン機械学習アルゴリズムの自己学習を試したことがあるだろうか?

https:// www.mql5.com/ru/forum/86386/page3631#comment_55142413

私は試したことはないが、データ・ドリフトに対するもう一つの解決策は、チャールズ・マーティン博士がランダム行列理論を採用しているようだ。
https://weightwatcher.ai/
 

私は、TCの創造にさまざまな変わった角度からアプローチする、空想の飛行が好きだ :)

実際、これは創造性のプロセスであり、時に独創的な解決策を生み出すことにつながる。

 
記事をありがとう!いい記事だ。

平均化と利益確定(シグナルを純粋にロールオーバー)せずに、2024年のEURUSD H1を見るとこうなる:

予測自体はかなり短期的に見えます:

修正したEAを添付します(テスター版)。利益確定はパラメータで無効にしています。

ファイル:
 

もうひとつ気になったのは、非対称シグナル(予想≧アスク--買い、予想<アスク(なぜビッドではないのか)--売り)だ。しかし、1時間以上ポジションを保有する場合は、おそらく問題にならないだろう。

 
直近のXバーで最適化し、Yバーを取引し、再最適化し、それを繰り返す。
 
Andrey Khatimlianskii #:

もうひとつ気になったのは、非対称シグナル(予想≧アスク--買い、予想<アスク(なぜビッドではないのか)--売り)だ。しかし、1時間以上ポジションを保有する場合は、おそらく問題にならないだろう。

質問の答えは見つかりましたか?

これは、任意のTSの最も重要なポイントです、あなたはシグナルを見逃すことはできません、そうでなければ、全体のロジックが崩壊する、またはそれはここではそうではありませんか?

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム。

記事 "証券取引所における非線形回帰モデル "の議論。

スタニスラフKorotky、2024.11.27 19:05

これは非常に奇妙です:

モデルの矛盾するシグナルが人為的にランダムに間引かれることが判明しました。また、条件付き取引開始時点が15分ずれると、同じ時間間隔で他の方向の取引が発生するの でしょうか?

 

この記事は、テスターで利益を生み出すのに十分な精度で値動きの履歴を記述するのに必要な変数がいかに少ないかを明確に示していて興味深い。

ただ理解できないのは、本文では定期的な過剰最適化について述べられていますが、固定値のチャートを示唆しています。それとも、係数はあるウィンドウの頻度で選択され、多次元配列に 格納されているのでしょうか?コードを解析していません。

数式を最適化するために他の方法を試しましたか?Andrei Dickはそれらを深く研究しています。彼が説明するアルゴリズムの1つを使えば、pythonを完全に捨てることができるかもしれません。

 
ニシキヘビをあきらめるのは、ベントレーをかわいそうだからあきらめるようなもの?)