По ценам открытия (только для советников с явным контролем открытия баров)
#1
#2
#1
Баров в истории
1199
Смоделировано тиков
1396
Качество моделирования
n/a
Ошибки рассогласования графиков
0
Начальный депозит
10000.00
Спред
Текущий (59)
Чистая прибыль
159.34
Общая прибыль
159.34
Общий убыток
-0.00
Прибыльность
Матожидание выигрыша
17.70
Абсолютная просадка
13.19
Максимальная просадка
34.65 (0.34%)
Относительная просадка
0.34% (34.65)
Всего сделок
9
Короткие позиции (% выигравших)
5 (100.00%)
Длинные позиции (% выигравших)
4 (100.00%)
Прибыльные сделки (% от всех)
9 (100.00%)
Убыточные сделки (% от всех)
0 (0.00%)
Самая большая
прибыльная сделка
32.50
убыточная сделка
-0.00
Средняя
прибыльная сделка
17.70
убыточная сделка
-0.00
Максимальное количество
непрерывных выигрышей (прибыль)
9 (159.34)
непрерывных проигрышей (убыток)
0 (-0.00)
Макс.
непрерывная прибыль (число выигрышей)
159.34 (9)
непрерывный убыток (число проигрышей)
-0.00 (0)
Средний
непрерывный выигрыш
9
непрерывный проигрыш
0
#2
Баров в истории
1199
Смоделировано тиков
1396
Качество моделирования
n/a
Ошибки рассогласования графиков
0
Начальный депозит
10000.00
Спред
Текущий (59)
Чистая прибыль
25.44
Общая прибыль
161.03
Общий убыток
-135.59
Прибыльность
1.19
Матожидание выигрыша
3.63
Абсолютная просадка
150.30
Максимальная просадка
202.61 (2.02%)
Относительная просадка
2.02% (202.61)
Всего сделок
7
Короткие позиции (% выигравших)
4 (75.00%)
Длинные позиции (% выигравших)
3 (100.00%)
Прибыльные сделки (% от всех)
6 (85.71%)
Убыточные сделки (% от всех)
1 (14.29%)
Самая большая
прибыльная сделка
88.14
убыточная сделка
-135.59
Средняя
прибыльная сделка
26.84
убыточная сделка
-135.59
Максимальное количество
непрерывных выигрышей (прибыль)
4 (52.31)
непрерывных проигрышей (убыток)
1 (-135.59)
Макс.
непрерывная прибыль (число выигрышей)
108.72 (2)
непрерывный убыток (число проигрышей)
-135.59 (1)
Средний
непрерывный выигрыш
3
непрерывный проигрыш
1
prev.bar для markovchain = 10-50
bars = 180-700
epochas = 50
probability = 0.8
7 сделок маловато для статистической значимости. У меня при 500 сделках и выше уровень ошибка падает к 50%. А 7 удачных сделок - регулярно случаются, но потом случаются и неудачные.
elibrarius: 7 сделок маловато для статистической значимости. У меня при 500 сделках и выше уровень ошибка падает к 50%. А 7 удачных сделок - регулярно случаются, но потом случаются и неудачные.
Справедливо, но я не могу сравнить адекватно биржевые и не биржевые данные, нет длинной истории. Если скажите, где добыть и как загрузить в тестере биржевые данные, буду признателен.
Теперь все индикаторы работают как для MetaTrader 4 так и для MetaTrader 5 Вашему вниманию предлагается обновление пакета индикаторов Premium до версии 4.1. В нем Вы найдете мелкие фиксы старых версий индикаторов, а также индикаторы были доработаны для динамичной смены серверов в случае повышенной нагрузки или отказа в обслуживании одного из...
Справедливо, но я не могу сравнить адекватно биржевые и не биржевые данные, нет длинной истории. Если скажите, где добыть и как загрузить в тестере биржевые данные, буду признателен.
я тоже с кластердельты. Там данные в файлах есть за несколько лет.
Долгие (история > 8 лет) и многочисленные (> 500) тестирования дали мне понимание
одной вещи, которая очень важна для нейросети.
1. Обязательно проверяйте ваши ВХОДНЫЕ сигналы на предмет УНИКАЛЬНОСТИ связки
входных и целевых значений.
1.1Если у вас
несколько входных, то уникальны ли они по отдельности с целевым значением.
1.2Если невозможно
сделать уникальную связку, то делайте агрегацию из нескольких.
-например
цена открытияцелевое значение
1.456-1
1.567-1
1.5001
1.4561
Выделил жирным, какие значения нельзя подавать на вход нейронной сети. Если они
распределены в выборке 50/50, то ничего хорошего не выйдет. Стремитесь к полной уникальности значений для -1 (SELL) и 1 (BUY).
2. В стратегии эксперта не закладывайте мартингейл для тестирования на "дальних
расстояниях". Если это делайте, то как следует просчитайте шаг/дельту для пары.
3. Используйте отложенные ордера, если это возможно
4. Постоянный мониторинг глобальных параметров мне не помог. Может я не научился, это
правильно использовать.
Далее примеры с учетом уникальности входных сигналов и целевых значений
Далее, что обычно происходило с "тяжелыми" моделями, которые не проверял на уникальность.
Что-то работало с одной парой, что-то не подходило для другой.
Долгие (история > 8 лет) и многочисленные (> 500) тестирования дали мне понимание одной вещи, которая очень важна для нейросети.
1. Обязательно проверяйте ваши ВХОДНЫЕ сигналы на предмет УНИКАЛЬНОСТИ связки входных и целевых значений.
Что это значит так и не понял. Вы говорите о входных сигналах(предикторах), которые дают сами по себе по всей выборке статистическое среднее
значение для целевой за пределами от 45% до 55%? Т.е. у них должна быть высокая корреляция с целевой?
Что это значит так и не понял. Вы говорите о входных сигналах(предикторах), которые дают сами по себе по всей выборке статистическое среднее
значение для целевой за пределами от 45% до 55%? Т.е. у них должна быть высокая корреляция с целевой?
Каждый бэктест/итерацию увеличивал на один год до момента крушения эксперта, разбирал ошибки, как эксперта, так и нейронки.
Как только отшлифовал эксперта уперся в 5 летний бэктест, руинится и все тут.
В итоге, генерировались ошибочные сигналы из-за не уникальности связки.
Корреляция ни в каком виде мне не помогла, долго тоже тестировал.
Уникальная связь, это когда вы не найдёте во всей своей выборке повторений предикта (я делаю предобработку, можно сказать выравниваю, но не суть, просто удобно считывать) и целевого значения. МЕГА ВАЖНО, чтобы невозможно было найти одинаковые предикты/входные значения в разных классах. Одна уникальная связь только в одном классе. Потом учим.
Гиперпараметры можно пока оставить свои.
Если угодно, то уникальность связей входных значений и целевых дает больше стабильности предсказаний целевого значения.
Как объем добавляли? Просто объем свечи?
Реальный или тиковый?
В моих экспериментах объем ничего не дал.
Я имею ввиду биржевые объемы, а не тики
Ниже приведу два примера, жаль, что нет длинных исторических данных.
#1
#2
#1
#2
prev.bar для markovchain = 10-50
bars = 180-700
epochas = 50
probability = 0.8
Я имею ввиду биржевые объемы, а не тики
Где Вы черпаете информацию о биржевых объемах?
Я имею ввиду биржевые объемы, а не тики
Ниже приведу два примера, жаль, что нет длинных исторических данных.
#1
#2
#1
#2
prev.bar для markovchain = 10-50
bars = 180-700
epochas = 50
probability = 0.8
7 сделок маловато для статистической значимости. У меня при 500 сделках и выше уровень ошибка падает к 50%. А 7 удачных сделок - регулярно случаются, но потом случаются и неудачные.
Справедливо, но я не могу сравнить адекватно биржевые и не биржевые данные, нет длинной истории. Если скажите, где добыть и как загрузить в тестере биржевые данные, буду признателен.
Где Вы черпаете информацию о биржевых объемах?
Отсюда беру за 30 дней.
Справедливо, но я не могу сравнить адекватно биржевые и не биржевые данные, нет длинной истории. Если скажите, где добыть и как загрузить в тестере биржевые данные, буду признателен.
Долгие (история > 8 лет) и многочисленные (> 500) тестирования дали мне понимание одной вещи, которая очень важна для нейросети.
1. Обязательно проверяйте ваши ВХОДНЫЕ сигналы на предмет УНИКАЛЬНОСТИ связки входных и целевых значений.
1.1 Если у вас несколько входных, то уникальны ли они по отдельности с целевым значением.
1.2 Если невозможно сделать уникальную связку, то делайте агрегацию из нескольких.
-например
цена открытия целевое значение
1.456 -1
1.567 -1
1.500 1
1.456 1
Выделил жирным, какие значения нельзя подавать на вход нейронной сети. Если они распределены в выборке 50/50, то ничего хорошего не выйдет. Стремитесь к полной уникальности значений для -1 (SELL) и 1 (BUY).
2. В стратегии эксперта не закладывайте мартингейл для тестирования на "дальних расстояниях". Если это делайте, то как следует просчитайте шаг/дельту для пары.
3. Используйте отложенные ордера, если это возможно
4. Постоянный мониторинг глобальных параметров мне не помог. Может я не научился, это правильно использовать.
Далее примеры с учетом уникальности входных сигналов и целевых значений
H4
EURUSD
#1
#2
GBPUSD
#3
#4
Далее, что обычно происходило с "тяжелыми" моделями, которые не проверял на уникальность. Что-то работало с одной парой, что-то не подходило для другой.
GBPUSD
EURUSD
Сильная просадка
USDJPY
Долгие (история > 8 лет) и многочисленные (> 500) тестирования дали мне понимание одной вещи, которая очень важна для нейросети.
1. Обязательно проверяйте ваши ВХОДНЫЕ сигналы на предмет УНИКАЛЬНОСТИ связки входных и целевых значений.
Что это значит так и не понял. Вы говорите о входных сигналах(предикторах), которые дают сами по себе по всей выборке статистическое среднее значение для целевой за пределами от 45% до 55%? Т.е. у них должна быть высокая корреляция с целевой?
Что это значит так и не понял. Вы говорите о входных сигналах(предикторах), которые дают сами по себе по всей выборке статистическое среднее значение для целевой за пределами от 45% до 55%? Т.е. у них должна быть высокая корреляция с целевой?