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Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3347

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fxsaber #:

Nenhum dos meus TCs usa o valor de spread em qualquer parte da lógica (mesmo indiretamente). Não sou o único a fazer isso.

O motivo pelo qual os dados iniciais na forma de dois preços de compra/venda são convertidos em preço/spread e, em seguida, procuram alfa no preço é um mistério para mim.

Falar sobre spread, timeframes e candlesticks japoneses é quase a mesma coisa.

Bem, entendi a ideia, vou pensar nisso amanhã :)
[Excluído]
fxsaber #:

"Hello World!" na área de compreensão de dados brutos - para escrever um script que mostrará o lucro máximo possível em um intervalo histórico.

Se você não tiver isso, então não está claro o que está fazendo.

Nem todo mundo pode chegar a esse ponto, estudando o MOE. Ele não está escrito em lugar algum. Normalmente, é um desejo muito simples enfiar mais sinais e mais camadas no NS.
[Excluído]
nevar #:

O NHITS e o lightGBM também têm RMS menor do que o TimeGPT em dados diários e horários. https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622



Você já tentou o Conformal Prediction ?

https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420

https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series

Olá, ainda não. Obrigado por esse livro e artigos incríveis, com certeza vou lê-lo.
Maxim Dmitrievsky #:


Assim, verifica-se que o padrão em si está no nível do spread, ou como interpretá-lo? Ou seja, ele não cobre os custos de negociação.

Portanto, no mashki, obteve-se uma perda uniforme em cada negociação igual ao spread)))))) Com spread zero, até mesmo o lucro))

Maxim Dmitrievsky nº:


Portanto, verifica-se que o padrão em si está no nível do spread, ou como interpretá-lo? Ou seja, ele não cobre os custos de negociação.

O spread não tem nada a ver com isso.

Nós simplesmente pegamos as estatísticas para H1

> quantile(abs(na.omit(diff(CLOSE))), probs = seq(0, 1, 0.01)) 
       0%        1%        2%        3%        4%        5%        6%        7%        8%        9%       10%       11%       12% 
0.0000000 0.0000100 0.0000200 0.0000300 0.0000400 0.0000500 0.0000600 0.0000700 0.0000800 0.0000800 0.0000900 0.0001000 0.0001100 
      13%       14%       15%       16%       17%       18%       19%       20%       21%       22%       23%       24%       25% 
0.0001200 0.0001300 0.0001400 0.0001500 0.0001700 0.0001800 0.0001900 0.0002000 0.0002100 0.0002200 0.0002300 0.0002400 0.0002500 
      26%       27%       28%       29%       30%       31%       32%       33%       34%       35%       36%       37%       38% 
0.0002600 0.0002700 0.0002800 0.0002900 0.0003000 0.0003100 0.0003200 0.0003400 0.0003500 0.0003700 0.0003800 0.0003900 0.0004000 
      39%       40%       41%       42%       43%       44%       45%       46%       47%       48%       49%       50%       51% 
0.0004200 0.0004300 0.0004400 0.0004500 0.0004700 0.0004800 0.0004900 0.0005100 0.0005300 0.0005400 0.0005500 0.0005700 0.0005900 
      52%       53%       54%       55%       56%       57%       58%       59%       60%       61%       62%       63%       64% 
0.0006000 0.0006200 0.0006400 0.0006600 0.0006800 0.0006900 0.0007100 0.0007300 0.0007500 0.0007700 0.0007900 0.0008100 0.0008300 
      65%       66%       67%       68%       69%       70%       71%       72%       73%       74%       75%       76%       77% 
0.0008600 0.0008800 0.0009100 0.0009300 0.0009600 0.0009800 0.0010100 0.0010300 0.0010600 0.0010900 0.0011300 0.0011700 0.0012100 
      78%       79%       80%       81%       82%       83%       84%       85%       86%       87%       88%       89%       90% 
0.0012500 0.0012900 0.0013300 0.0013700 0.0014200 0.0014600 0.0015100 0.0015730 0.0016300 0.0017000 0.0017700 0.0018500 0.0019300 
      91%       92%       93%       94%       95%       96%       97%       98%       99%      100% 
0.0020200 0.0021500 0.0022900 0.0024400 0.0026400 0.0029300 0.0032600 0.0037200 0.0048404 0.0173300

e, estupidamente, vemos em que valor de incremento de preço suas previsões "lucrativas" se tornam não lucrativas, ou seja, a 10 pips de 4 dígitos, apenas 25% dos movimentos do mercado se tornam potencialmente lucrativos. Isso com uma previsão sem erros!

[Excluído]
СанСаныч Фоменко #:

A propagação não tem nada a ver com isso.

Apenas consideramos as estatísticas como H1

e, estupidamente, vemos em que valor de incremento de preço suas previsões "lucrativas" se tornam não lucrativas, ou seja, a 10 pips de 4 dígitos, apenas 25% dos movimentos do mercado se tornam potencialmente lucrativos. Isso com uma previsão sem erros!

Você não entende o que estou escrevendo

Ao marcar com o spread, 0% das negociações não são lucrativas. E não importa se é calculado pelo preço médio + spread ou pelo Saber ticks no bid e ask separadamente. Em média, o resultado é comparável.

Você pode calcular por ticks mais tarde, se for um scalper feroz e trabalhar em 1-2 dts, mas eu particularmente não gosto desses TSs

Desenhe um diagrama de distribuição de negócios, onde na linha horizontal está o lucro das posições fechadas e na linha vertical está o número de posições fechadas.

Para spread estreito e spread amplo.

Maxim Dmitrievsky #:

Você não entende sobre o que estou escrevendo

Ao marcar com o spread, 0% das negociações não são lucrativas. E não importa se o cálculo é feito pelo preço médio + spread ou pelo Saber ticks na oferta de compra e venda separadamente. Em média, o resultado é comparável.

Você pode calcular por ticks mais tarde, se for um scalper feroz e trabalhar em 1-2 dts, mas eu particularmente não gosto desses TSs

Minha margem de lucro é o incremento de preço.

Pegue sua marcação e observe o quantil Para qual lucro sua marcação foi projetada? Compare-o com as estatísticas.

СанСаныч Фоменко #:

Minha margem de lucro é o incremento de preço.

Na mesma lista.

[Excluído]
СанСаныч Фоменко #:

Minha margem de lucro é o incremento de preço.

Pegue sua margem de lucro e observe o quantil. Quanto lucro sua margem de lucro foi projetada para obter? Compare-o com as estatísticas.

Não, não há nenhum problema com isso. Não importa qual seja a margem de lucro. O que importa é o erro de classificação. Ele aumenta quando o spread é adicionado ao treinamento ou permanece o mesmo.

Mas o modelo não começa a funcionar melhor quando o spread é levado em conta na marcação, ele não dá lucro, mas sem o spread ele funciona da mesma forma como se tivesse sido treinado sem ele. É por isso que coloquei o spread, condicionalmente, ao erro de classificação. Ou seja, a resposta do modelo não permite que você o supere.

Levar o spread em consideração na marcação significa a duração das negociações que o excedem. Ou seja, eu faço as negociações mais longas, depois as treino e o resultado do teste com o aumento do spread é quase o mesmo que o resultado de outro modelo treinado com negociações mais curtas.

Isso acaba sendo uma conclusão bastante inequívoca de que, em meus sinais, digamos, o MO não consegue superar o spread.

Mas, às vezes, ele pode, com certas maquinações relacionadas ao kozul. Ou seja, se houver algum indicador estatístico da "confiabilidade" deduzida dos sinais, eles também funcionarão quando o spread aumentar.

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