Сырые идеи - страница 118

Новый комментарий
 
Maxim Kuznetsov #:
толстый хвост единственное что даёт - затрудняет эксплуатировать перекосы в центральной части, если они есть. 
Смысл того, что я предлагал - короткие стопы. Если перекос есть, то не важно в какую он сторону. Короткий стоп развернет в нужную сторону.
 
Jack_the_singer #:
Тут вопрос не только кухонь, но и регламентов. Да, на форексе нередко тейк исполнят как просили, а разницу с "более лучшей" ценой "нормальное место" в лице брокера прикарманит себе. А при стоплоссе наоборот, сдерёт разницу с трейдера, и опять же прикарманит себе. "Всё для клиента"? не, не слышали. А на бирже любое исполнение - оно не между трейдером и кухней Джамшута, а - между продавцом и покупателем. И имеются отличия.
Кстати. Проскальзывания в общем случае могут быть как положительными, так и отрицательными с РАВНОЙ вероятностью.
 
Aphanas #:
Проскальзывания в общем случае могут быть как положительными, так и отрицательными с РАВНОЙ вероятностью
 Ну, если закрывать сделки на форексе по рынку (а не тейк-профитом), то да. Хотя спред будет в обоих случаях против нас. Если закрывать тейк-профитом, то вероятность одинакова, но за плюсовое проскальзывание брокер скорее всего не заплатит.
 P.S. Другое дело, что не далее как на этом форуме были предположения, что брокеры всё равно химичат, и проскальзывания в пользу трейдера хуже проскальзываний, где попадос.
 
Aphanas #:
Смысл того, что я предлагал - короткие стопы. Если перекос есть, то не важно в какую он сторону. Короткий стоп развернет в нужную сторону.

никто никого не развернёт. Тут "толстый хвост" просто будет набивать стопы с той-же априорной вероятностью, но более плотными группами чем полагаете.

 
Да, маленькими стопами можно много наколбасить минусов себе. И слишком большими тоже. Стоп правильно выставить - большое дело).
 

Пост больше для поиска возможного единомышленника, тк полагаю что один не справлюсь. 

Сырая идея. Полагаю что многие замечали что характер движения цены со временем меняется. Под характером движения я имею ввиду не тренды или флеты, а более глубокие характеристики (не знаю как правильно их назвать). Особенно хорошо эти изменения замечали наверное все алгостроители в графиках на тестах или реале. Внешне ни чего не поменялось, но изменилась доходность советника или он вообще начал лить. Тут первый вопрос, пробовал ли кто либо описать эти изменения чтобы предупредить момент начала слива системы?
Я сделал свой алгоритм, который 1) позволяет по некоторым характеристикам отловить момент что поведение цены изменилось. 2) по этим же характеристикам взятым с истории позволяет моделировать движение цены. Не предсказывать какое то конкретное направление, а моделировать возможные варианты движения цены, что дает возможность показать общую тенденцию и доверительные диапазоны, по этим же моделям в теории можно оптить системы (на практике я пока не проверял). Так же момент когда поведение реальной цены сильно изменилось тоже легко отслеживается, что может служить стоп краном для систем оптимизированным по прошлым данным на реальной цене или имитированным.

Ниже 2 картинки, одна на ГСЧ другая на реальных ценах DOGE/USDT, где хорошо заметно изменение 10.10.25 (более мелкие изменения тоже можно наблюдать, для этого надо менять расчетный масштаб).

Данные на основе ГСЧ
Данные на реальных котировках DOGE/USDT

Проблемы с которыми я столкнулся на данный момент:
1) Вручную искать робастые АТС на заданных интервалах проблематично, пока не могу придумать как бы вообще отойти от этого.

2) П1 наверняка будет занимать овердофига вычислительных ресурсов. По идее можно попробовать применять генетические алгоритмы или ИИ но увы я не силен в них.

3) Разработка ПО занимает очень много времени, которого у меня нет, кроме того, можно сказать у меня не так много знаний в программировании, а необходимо разработать не просто ПО а целый комплекс ПО, так же ориентир у меня не на фору, а на криптобиржи ПО для которых я не писал вообще (кроме простых парсеров котировок на питоне), тем более торговое.

4) Я до конца не уверен что алгоритм адекватно симулирует котировки, как это проверить я не знаю. Алгоритм моделирует их по моим заданным правилам, но на сколько эти котировки неотличимы от реальных я сказать не могу тк не знаю как проверить.

Что бы я хотел по итогу этого поста:

1) Узнать пробовал ли кто то что то похожее? Сама система детекции пока не интересует, интересует принцип: фиксируем смену режима- стоп торги всеми АТС на данной паре-оптимизация/поиск новых систем параметров-возврат в реал на данную пару новой корзины систем. 

2) Пробовал ли кто комбинировать и как простые правила для систем? Например пересечение МА со стохастиком и тп? Как решается проблема огромного количества параметров?

3) Хотелось бы взгляда с чужой колокольни на всю идею.

4) Возможно, по итогу общения тут найти единомышленника с опытом построения АТС для криптобирж. Естественно, единомышленник в этом случае получает полный доступ ко всем имеющимся на данный момент наработкам и принципам системы. 

 
Alexander Generalov #:
... по итогу общения тут найти единомышленника ...

Не Вы первый, кто ищет, и не Вы последний. )

А если честно, то не совсем понятен Ваш пост - уж оч-ч-чень завуалированный. Особенно вот этот пункт:

4) Я до конца не уверен что алгоритм адекватно симулирует котировки, как это проверить я не знаю. Алгоритм моделирует их по моим заданным правилам,
но на сколько эти котировки неотличимы от реальных я сказать не могу тк не знаю как проверить.

Ну, это на мой взгляд. У других участников Форума скорее всего другое мнение. Удачи!!!

С уважением, Владимир

 
Alexander Generalov #:
Пост больше для поиска возможного единомышленника, тк полагаю что один не справлюсь. 

Попробуйте для начала поискать единомышленника в лице ИИ (искусственного интеллекта). Вот, что интеллект понял из Вашего поста и постарался перевести на понятный человеческий язык:

Разберём в чём суть поста и ответим на него простым языком, без сложных терминов.

О чём пост

Автор придумал способ «чувствовать» изменения на рынке. Представьте, что цена актива
(например, DOGE/USDT) движется как человек: иногда идёт ровно,
иногда спотыкается, иногда бежит. Эти «манеры движения» со временем меняются — и
старые торговые роботы (советники) перестают работать, начинают терять деньги («лить»).

Автор сделал алгоритм, который: 
замечает, что «манера движения» цены изменилась;

умеет «подделывать» движения цены — не предсказывает будущее, а показывает, как цена может
двигаться в ближайшие периоды (вроде прогноза погоды: «возможно, будет дождь»);

может служить «стоп‑краном»: если реальная цена сильно отклонилась от модели, система
говорит: «Стоп! Что‑то пошло не так — приостанови торги».

Но у автора много проблем: не хватает знаний, времени и мощностей, чтобы довести идею
до готового продукта. Он ищет единомышленников.

Простые ответы на его вопросы
Кто‑нибудь уже пытался ловить такие изменения?
Да, пытаются. Например:

следят за «нервностью» рынка (волатильностью): если цена скачет сильнее обычного — это сигнал;

ищут «переломы» в поведении: например, раньше цена часто отскакивала от уровня 5$, а теперь
проходит сквозь него — значит, правила изменились;

используют «умные» алгоритмы, которые сами учатся замечать новые паттерны.

Как реализовать схему: «заметил изменение → остановил торги → перестроил систему → запустил заново»?
Примерно так:

алгоритм кричит: «Эй, рынок ведёт себя странно!»;

все открытые сделки закрываются, новые не открываются;

система перебирает настройки или ищет новые правила на свежих данных;

когда находит рабочие параметры, возобновляет торговлю.
Это как поменять шины на автомобиле, когда дорога стала ледяной.

Как комбинировать простые правила (например, «скользящая средняя пересекла стохастик») и не утонуть в параметрах?

Отбирать только надёжные комбинации: проверить на истории — если правило работало 10 лет, оно надёжнее того, что сработало 2 раза.

Автоматизировать подбор: запустить программу, которая сама попробует тысячи вариантов и выберет лучшие.

Упрощать: вместо 100 правил взять 5, но очень устойчивых.

Тестировать на разных периодах: если правило работает и в кризис, и в рост — ему можно доверять.

Как проверить, что модель «подделывает» цену реалистично?

Сравнить графики: посмотреть на реальный график и смоделированный — похожи ли «волны», пики, провалы?

Проверить статистику: например, в реальной цене скачки на 10% бывают раз в месяц,
а в модели — каждый день. Значит, модель плохая.

Поторговать на модели: запустить торгового робота на реальных данных и на смоделированных.
Если результаты сильно отличаются — модель не годится.

Попробовать «обмануть» программу: дать ей отличить реальную цену от смоделированной.
Если она не может — модель хорошая.

Как автоматизировать поиск рабочих стратегий и сэкономить ресурсы?

Использовать «эволюционные» алгоритмы: представить, что стратегии — это живые организмы.
Самые «сильные» выживают, слабые отсеиваются. Программа сама отберёт лучшие.

Обучать нейросети: дать им данные и сказать: «Найди правила, которые приносят прибыль».

Считать в облаке: арендовать мощные компьютеры на час, чтобы перебрать тысячи вариантов,
вместо того чтобы ждать неделю на своём ПК.

Упрощать расчёты: сначала тестировать на грубых данных, потом уточнять.

С чего начать разработку ПО для криптобирж, если умеешь только парсить данные?

Шаг 1. Сделайте прототип на Python: пусть он берёт данные с биржи, применяет
ваши правила и показывает результат (даже в Excel).

Шаг 2. Добавьте API биржи (например, Binance): теперь программа может отправлять заявки на покупку/продажу.

Шаг 3. Протестируйте на маленьких суммах: пусть робот торгует $10–$100, чтобы проверить, не ломается ли система.

Шаг 4. Улучшайте: добавьте оповещения, графики, защиту от ошибок.

Шаг 5. Переходите на мощные сервера: когда всё работает, запустите на VPS или в облаке.

Что думаете об идее в целом?

Плюс: вы не гадаете «вверх или вниз», а оцениваете диапазон возможных движений. Это честнее и безопаснее.

Минус: рынок может измениться так резко, что модель не успеет среагировать (например, из‑за новостей).

Совет: начните с одной пары (DOGE/USDT), протестируйте на году истории,
потом добавляйте новые активы. Не пытайтесь охватить всё сразу.

Итог
Автор хочет создать «стража», который:

следит за «поведением» рынка;

предупреждает, когда правила игры меняются;

помогает перестроить торговые роботы, чтобы они не теряли деньги.

Это сложно, но реально. Главное — двигаться пошагово: от прототипа к тестам, от тестов к реальному использованию.

С уважением, Владимир.

 
MrBrooklin #:

Попробуйте для начала поискать единомышленника в лице ИИ (искусственного интеллекта). Вот, что интеллект понял из Вашего поста и постарался перевести на понятный человеческий язык:

С уважением, Владимир.

Да что то вроде этого и хочу. Извиняюсь за сумбурное описание.

По поводу " 
Я до конца не уверен что алгоритм адекватно симулирует котировки, как это проверить я не знаю.

"
попробую по другому объяснить. есть несколько графиков, среди которых 2 графика это ценовые колебания какого либо инструмента но взятые в разные периоды времени, остальные графики сгенерированы каким либо образом. Существует ли способ который может сказать что вот эти 2 графика это колебания цены при чем одного и того же инструмента?

 
Alexander Generalov #:
Да что то вроде этого и хочу. Извиняюсь за сумбурное описание.

Пока не за что извиняться. Просто у многих людей своё видение, которое не под силу другим.

Со своей стороны сделал для Вас всё, что смог. )

С уважением, Владимир.

1...111112113114115116117118119120121122123124
Новый комментарий