Обсуждение статьи "Нелинейные регрессионные модели на бирже"
Вот это очень странно:
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.
Получается, что противоречивые сигналы модели искусственно прореживаются рандомно. А если условную точку начала торговли сдвинуть на 15 минут, получим сделки в других направлениях на том же отрезке времени?
Нравится полет фантазии, попытки подойти к созданию ТС с разных необычных ракурсов :)
Собственно это и есть процесс творчества, который иногда приводит к появлению гениальных решений.
Сами прогнозы выглядят скорее краткосрочными:
Измененного советника приложил (вариант для тестера). Закрытие по прибыли отключается параметром.
Еще что бросилось в глаза -- это асимметричный сигнал (прогноз >= ask -- buy, прогноз < ask (почему не бид?) -- sell). Но при удержании позиции от часа и больше, наверное, не принципиально.
Еще что бросилось в глаза -- это асимметричный сигнал (прогноз >= ask -- buy, прогноз < ask (почему не бид?) -- sell). Но при удержании позиции от часа и больше, наверное, не принципиально.
Вы нашли ответ на вопрос?
Это самый важный момент любой ТС, нельзя пропускать сигналы, иначе вся логика рушится, или здесь не так?
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Обсуждение статьи "Нелинейные регрессионные модели на бирже"
Stanislav Korotky, 2024.11.27 19:05
Вот это очень странно:
Получается, что противоречивые сигналы модели искусственно прореживаются рандомно. А если условную точку начала торговли сдвинуть на 15 минут, получим сделки в других направлениях на том же отрезке времени?
Статья интересна тем, что наглядно показывает, как мало надо переменных, что бы описать историю движения цены с достаточной точностью для генерации прибыли в тестере.
Я только не понял, по тексту говорится о регулярных переоптимизациях, но предлагается график с фиксированными значениями. Или там коэффициенты подобраны с какой то частотой окна, и хранятся в многомерном массиве? Не разбирал код.
Пытались ли использовать иные методы для оптимизации формулы? Андрей Дик глубоко их исследует, может какой из им описанных алгоритмов позволит вообще отказаться от питона?
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нелинейные регрессионные модели на бирже:
Нелинейные регрессионные модели на бирже: реально ли прогнозировать финансовые рынки? Попробуем создать моделеь для прогноза цен на евро-доллар, и сделать на ее основе двух роботов - на Python и MQL5.
Последние три года я убил на попытки создать что-то действительно рабочее. Чего только не перепробовал — от простейших регрессий до навороченных нейронок. И знаете что? Результатов в классификации добиться удалось, а вот в регрессии — пока нет.
Там была каждый раз одна и та же история — на истории все работает как часы, а выпускаешь на реальный рынок — и привет, убытки. Помню, как радовался своей первой сверточной сети. Красота же — R2 под 1.00% на обучении. А потом — две недели торговли и минус 30% депозита. Классика — переобучение во всей красе. Врубаешь визуализацию форварда, и видишь, как при регрессии прогноз "улетает" от реальных цен все дальше и дальше, с течением времени...
Но я упрямый. После очередного слива решил копнуть глубже, засел за научные статьи. И знаете, что откопал в пыльных архивах? Оказывается, еще старина Мандельброт талдычил про фрактальную природу рынков. А мы все пытаемся линейными моделями торговать! Это все равно что пытаться измерить длину береговой линии линейкой — чем точнее меряешь, тем длиннее получается.
В какой-то момент меня осенило — а что если попробовать скрестить классический теханализ с нелинейной динамикой? Не эти топорные индикаторы, а что-то посерьезнее — дифференциальные уравнения, адаптивные коэффициенты. Звучит сложно, но по сути — просто попытка научиться говорить с рынком на его языке.
Короче говоря, взял я Python, подрубил библиотеки для машинного обучения и начал эксперименты. Сразу решил — никаких академических наворотов, только то, что можно реально использовать. Никаких суперкомпьютеров — обычный ноут Acer, супер-мощный VPS и терминал МetaТrader 5. Из всего этого и родилась модель, о которой я хочу рассказать.
Автор: Yevgeniy Koshtenko