Можно на каждом новом баре дообучать нейронную сеть. Или переобучать. Задача сводится к построении модели.
Можно на каждом новом баре дообучать нейронную сеть. Или переобучать. Задача сводится к построении модели.
Вы ведь наверняка работали с нейронными сетями. И знаете, что многослойные нейросети небыстро обучаются. И если таймфреймы невелики ,то сеть не успеет выработать решение.Я с нейро не работал, пока только читаю. Как ваши успехи?
Моя идея в этом направлении - самоадаптивный генетический алроритм LGAP. Веду разработки в это направлении. Уже почти готова dll - шаблон.
Мое имхо - это будет подгонка. Я пробовал нейронные сети. Толку было немного, если честно. Причем аппарат я использовал неслабый!
Идея всегда лежит на трейдере, так как без фундаментальных обоснований тут не обойдешься. А сеть будет заниматься подгонкой под данные - слишком у нее много степеней свободы - проверено на практике. ..
Идея всегда лежит на трейдере, так как без фундаментальных обоснований тут не обойдешься. А сеть будет заниматься подгонкой под данные - слишком у нее много степеней свободы - проверено на практике. ..
kniff писал (а):
Мое имхо - это будет подгонка. Я пробовал нейронные сети. Толку было немного, если честно. Причем аппарат я использовал неслабый!
Идея всегда лежит на трейдере, так как без фундаментальных обоснований тут не обойдешься. А сеть будет заниматься подгонкой под данные - слишком у нее много степеней свободы - проверено на практике. ..
Мое имхо - это будет подгонка. Я пробовал нейронные сети. Толку было немного, если честно. Причем аппарат я использовал неслабый!
Идея всегда лежит на трейдере, так как без фундаментальных обоснований тут не обойдешься. А сеть будет заниматься подгонкой под данные - слишком у нее много степеней свободы - проверено на практике. ..
Так подгонка и должна быть. Рынок изменчив: волатильность, объёмы, ценовые диапазоны. Парметры должны оперативно меняться.
quality писал (а):
Привет програмеры и кодеры, философы и прагматики :) Предлагаю развить мысль о создании сабжа.
Привет програмеры и кодеры, философы и прагматики :) Предлагаю развить мысль о создании сабжа.
Лично меня эта тема очень интересует! Всячески готов принять участие!
Насчет самонастраивающихся параметров: с основными все понятно, а вот что взять за основу дополнительных параметров, т.е. какие индикаторы, уровни каналы или что?
Была у меня такая мысль:
- навесить на график несколько индикаторов (например RSI, Stoch, CCI, MACD и т.д.) подобрать "примерно" значения этих индикаторов;
- далее, смотрим на истории примерные перевороты цены (т.е. где явно видно "тут надо покупать, тут продавать");
- далее, записываем значения всех индикаторов в данных точках, для бай и сел, в массив или в файл;
- далее, в эксперте - проверяем это дело (с учетом отклонения показателей индикаторов в процентах от идеальных показателей), т.е., например, в массиве значение RSI для покупки получилось равным 20, тогда, если процент срабатывания равен 10, то бай будет срабатывать от 18 до 22, также и со всеми другими индикаторами;
- даллее, также можно (или нужно:) добавить в проверку пересечение индикаторами различных уровней или своих сигнальных линий;
Сам я этого ничего не проверял (хотя уже начал писать экспериментального эксперта, результатов пока нет), поэтому ничего не могу сказать будет это работать или нет.
quality писал (а):
Так подгонка и должна быть. Рынок изменчив: волатильность, объёмы, ценовые диапазоны. Парметры должны оперативно меняться.
Так подгонка и должна быть. Рынок изменчив: волатильность, объёмы, ценовые диапазоны. Парметры должны оперативно меняться.
Кстати, параметры всех индикаторов (в этом случае, придется делать тоже самонастраивающимися, только как, пока незнаю). В моем примере (выше) можно пробовать менять процент отклонения значений индикаторов от идеальных, т.е. тем самым пытаться следить за изменениями рынка, также можно и наверное нужно добавлять в массив (файл) новые сочетания значений индикаторов.
Сам давно об этом думаю. Только не знаю с какого конца подойти. Если будут хорошие, обоснованные идеи - готов реализовать. Сейчас меня очень интересуют идеи паттернов, изложенные в 'Самообучающийся ЭКСПЕРТ' в сочетании с нейронной сетью.
kniff, мне кажется что подгонка под историю это очень и очень полезная штука, если она СВОЕВРЕМЕННА. Т.е. если система адаптируется достаточно быстро. Потому не нужно этого бояться. Лучше подумать о том, как подгонять под историю достаточно быстро. Например так: Система обладает неким вектором настроек Х. Каждый момент времени t, для этого вектора существует некоторое оптимальное значение Х', не слишком быстро меняющееся. Т.е. Х'(t0) близко к X'(t1), если t0 и t1 близки. Если за время dt=t1-t0, система сумеет правильно определить значение X'(t0), то к моменту времени t1 оно и будет значением настроек. Т.е. не оптимальным (оптимальным будет X'(t1)), но достаточно близким к оптимальному. В связи с этим такой вопрос к коллегам, достаточно много занимавшимся тестированием (увы, этим я похвастать не могу). Насколько резко начинают сливать наивные (не адаптивные, жестко настраиваемые) системы, когда условия рынка меняются ? Есть ли какой-то переходный участок от профитности к сливу ? Или все происходит резко и катастрофично ?
favoritex, можно более подробно, что за LGAP такой ? В яндексе я ничего по этому поводу не нашел, кроме упоминания что есть такая штука. Причем контекст упоминания показался мне интересным.
eugenk1:
Мне кажется что подгонка под историю это очень и очень полезная штука, если она СВОЕВРЕМЕННА. Т.е. если система адаптируется достаточно быстро. Потому не нужно этого бояться. Лучше подумать о том, как подгонять под историю достаточно быстро. Например так: Система обладает неким вектором настроек Х. Каждый момент времени, этот вектор имеет некоторое оптимальное значение Х', не слишком быстро меняющееся. Т.е. Х'(t0) близко к X'(t1), если t0 и t1 близки. Если за время dt=t1-t0, система сумеет правильно определить значение X'(t0), то к моменту времени t1 оно и будет значением настроек. Т.е. не оптимальным (оптимальным будет X'(t1)), но достаточно близким к оптимальному. В связи с этим такой вопрос к коллегам, достаточно много занимавшимся тестированием (увы, этим я похвастать не могу). Насколько резко начинают сливать наивные (не адаптивные, жестко настраиваемые) системы, когда условия рынка меняются ? Есть ли какой-то переходный участок от профитности к сливу ? Или все происходит резко и катастрофично ?
Это - именно то, чего хотелось бы, но нету :( По всей видимости, всё зависит от системы. Пока что у меня такое впечатление, что всё происходит именно "резко и катастрофично". А вообще, попробуйте Феникса со стандартными настройками - до 13 февраля сего года 100% слив, а после - резко начинается высокий уровень доходности при высоком - стабильности. Представьте себе обратный переход.Мне кажется что подгонка под историю это очень и очень полезная штука, если она СВОЕВРЕМЕННА. Т.е. если система адаптируется достаточно быстро. Потому не нужно этого бояться. Лучше подумать о том, как подгонять под историю достаточно быстро. Например так: Система обладает неким вектором настроек Х. Каждый момент времени, этот вектор имеет некоторое оптимальное значение Х', не слишком быстро меняющееся. Т.е. Х'(t0) близко к X'(t1), если t0 и t1 близки. Если за время dt=t1-t0, система сумеет правильно определить значение X'(t0), то к моменту времени t1 оно и будет значением настроек. Т.е. не оптимальным (оптимальным будет X'(t1)), но достаточно близким к оптимальному. В связи с этим такой вопрос к коллегам, достаточно много занимавшимся тестированием (увы, этим я похвастать не могу). Насколько резко начинают сливать наивные (не адаптивные, жестко настраиваемые) системы, когда условия рынка меняются ? Есть ли какой-то переходный участок от профитности к сливу ? Или все происходит резко и катастрофично ?
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Для этого будем делиться мыслями и пробовать совместными усилиями написать это невероятное чудо :)
Вообщем по порядку. Обо мне: я не программер, но опыт трейдера большой (больше 5 лет.) То как я торгую, и как зарабатываю меня полностью устраивает. Но даже по истечении стольких лет, я постоянно прихожу к мысли, что опыт и знания работы на финаносвых рынках нельзя постигнуть полностью и досконально. Всегда происходит процесс обучения. Что изменяется со временем? Процент интуитивно аналитически правильных выводов о дальнейшем движении рынка. Это пожалуй и всё. Как и все Вы, наверное, так же когда-то давно заниммался поисками граалеей и т.д, так же как и Вы какждый раз убеждался в их отсутсвтии. Вообще конец демогогии - вернемся к теме :)
И так. Возьмём априори за правило, что прибыльных торговых механических систем достаточно много, и в опреленный период времени и на определённой валюте, мтс может давать неплохие результаты. Соответственно. Поэтому какую бы мы механическую систему не взяли за основу, главное что должно быть в ней - ни одного пользовательского параметра настройки. Все параметры должны высчитыватся самостоятельно. Тоесть это и будет автоматическая механическая торговая система (АМТС) :), которая сама оптимизируется под изменчивый рынок.
В этой ветке предлагаю высказывать свои мысли на эту тему и потихоньку писать части кода, которые могли реализовать этапы оптимизации.
Повторюсь - я не программист, поэтому начну с простых вещей.
Самонастраивающиеся параметры АМТС будем делить на основные и дополнительные.
Основные:
1. Количесто лотов.
2. Тейк профит
3. Стоп лосс
4. Трейлинг стоп
Дополнительные
5. Все те параметры, на основании которой и будет писаться АМТС.
За основу ММ возьём: вход 5% от капитала, профит фактор не ниже 2., соотношение тейк профит и стоп лосс: 60/40.
1. Ну во первых, количество лотов во многих системах реализовано: это функция LotOptimizator.
Предположим что наша система будет интрадейная, соответственно
2. Тейк профит будет расчитыватся как 70% среднедневного колебание цены за последний месяц.
3. Стоп лосс, соответственно как 40% от тейкпрофита.
Уровни стоплосса и тейк профита предлагаю расчитывать в 01:00 ночи., после перехода на следующий день.
Вообщем если тема интересная давайте высказывать свои идеи.