Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 138

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:
Obrigado, eu não teria percebido.

Seria muito interessante ver o resultado.

Eu costumava fazer isso, até tenho o código em algum lugar.

1. O código dado não é suficiente para tomar decisões. Você precisa de limiares e limiares flutuantes.

2. Você pode obter sistemas muito lucrativos com um fator de lucro de até 10.

MAS.

O factor de lucro é inferior a 5 pips. A contabilidade disseminada mata toda a beleza. E além da divulgação, há também presentes

[mytarmailS]

SanSanych Fomenko:

Seria muito interessante ver o resultado.

O assunto da arbitragem está fora de tópico aqui, mas vou dar-lhe uma resposta curta se estiver interessado...

Eu já tinha uma arbitragem funcional, eu queria melhorá-la filtrando os sinais de entrada de forma tão complicada - na janela deslizante contamos a força de cointegração (proximidade de dois PA) e só quando os PA estão fortemente cointegrados um com o outro é que iniciamos a arbitragem...

o resultado de tal filtragem é ambíguo, não posso classificá-la como boa ou má

ao utilizar a primeira variante, durante os testes o sistema produziu em média - 7% de lucro por mês com um factor de recuperação de 3

filtrados, o sistema atingiu uma média de 5,7% ao mês e 5,5 PV

por isso ganha menos, mas é mais estável...

links interessantes com exemplos em "R" em russo:

sobre a diferença de correlação com a cointegração

http://www.algorithmist.ru/2011/08/time-series-similarity-measures.html

http://www.algorithmist.ru/2011/09/time-series-test-for-cointegration.html

sobre o emparelhamento e a arbitragem

http://rforfinance.ru/pairs-trade/

http://rforfinance.ru/rolling-window/

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:

O assunto da arbitragem está fora de tópico aqui, mas responderei brevemente se estiveres interessado...

Eu já tinha uma arbitragem funcional, eu queria melhorá-la filtrando os sinais de entrada de uma forma tão complicada - na janela deslizante contamos a força de co-integração (proximidade de dois PA) e só quando os PA estão fortemente co-integrados é que começamos a arbitragem...

o resultado de tal filtragem é ambíguo, não posso classificá-la como boa ou má

ao utilizar a primeira variante, durante os testes o sistema produziu em média - 7% de lucro por mês com um factor de recuperação de 3

filtrados, o sistema atingiu uma média de 5,7% ao mês e 5,5 PV

por isso ganha menos, mas é mais estável...

links interessantes com exemplos em "R" em russo:

sobre a diferença de correlação com a cointegração

http://www.algorithmist.ru/2011/08/time-series-similarity-measures.html

http://www.algorithmist.ru/2011/09/time-series-test-for-cointegration.html

sobre o emparelhamento e a arbitragem

http://rforfinance.ru/pairs-trade/

http://rforfinance.ru/rolling-window/

Obrigado. O primeiro link fez a descrição sorrir. Dois alconofts a sair.

[mytarmailS]

Alexey Burnakov:
Obrigado. A descrição no primeiro link é hilariante. Vêm aí dois alconofts.

:)

[Vladimir Perervenko]

Alexey Burnakov:

A propósito, o Sr. Perervenko não disse nada sobre este tipo de rede no seu artigo sobre redes neurais. Bem, encontrei apenas uma menção em todo o artigo. E pode-se revelar a questão da aplicabilidade às séries temporais (com ponderação).

Alexei

Haverá um ou dois artigos separados sobre redes neurais recursivas (RNN, CNN e LSTM). Exemplos usando mxnetR e talvez mxnet(Python).

A propósito, há um pacote mxnet no repositório CRAN. Verdadeira necessidade de fazer alguma ginástica para adicionar dos otimizadores GitHub (RMSProp, Adam, AdaGrad e AdaDelta). Estou a testar estas características agora.

Boa sorte.

[Alexey Burnakov]

Vladimir Perervenko:

OK, vai ser interessante de ler.

A CNN não é uma rede recorrente em si mesma.

install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com")
drat::: addRepo("dmlc")
install.packages("mxnet")

[СанСаныч Фоменко]

Uma pergunta surgiu como resultado da leitura deste artigo:

Por que estamos todos, incluindo eu, presos a preditores derivados de um único par de moedas? Há muitos pares de moedas, e pares sem moedas são um centavo a dúzia...

[mytarmailS]

SanSanych Fomenko:

Influenciada pelo artigo que li, surgiu uma pergunta:

Por que estamos todos, incluindo eu, presos a preditores derivados de um único par de moedas? Há muitos pares de moedas, e pares sem moedas são um centavo a dúzia...

O que te faz pensar "nós todos"? :)

[Dr. Trader]

Para mim é tudo uma questão de risco - eu tento correr pelo menos um pequeno risco. Você pode criar um Expert Advisor que negocia com sucesso em dezenas de pares durante muitos anos, mas para quê? O lucro será provavelmente de alguns por cento ao ano, mais vale colocar dinheiro no banco em um depósito sem risco.
Se você pegar apenas um par e ensinar o modelo a negociar bem nele durante um ano, você pode esperar um lucro de 10% por mês, o que é melhor.
Se você ensinar o modelo por apenas 2 meses de dados - provavelmente funcionará com sucesso por uma semana, mas trará esses 10% em um período ainda mais curto.

Quanto mais estreito for o conjunto de dados (em termos de tempo e número de pares) que um modelo tem de aprender - mais rentável será nos novos dados. Mas tornar-se-á obsoleto e não será mais rentável muito mais cedo. E assim é muito mais arriscado - algumas notícias podem até quebrar o modelo inteiro e você terá que procurar novos preditores e parâmetros do modelo novamente.

[Alexey Burnakov]

E para mim, se você não pode dizer qual será o alcance do seu negócio no futuro, é só adivinhar pela borra de café. Você tem que saber com antecedência onde você vai estar e esse conhecimento deve ser objetivo.