Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1786
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
не пошло(
форест не обучается почему то, пробовал распознавать методом аналогов, но тоже не пошло(
До того, как заняться МО, я потратил примерно пол года на доводку советника, тестируя его на истории, и улучшая показатели, находя визуально закономерности, приводящие к сливу - иными словами занимался ручной подгонкой под историю. Было это в 2017 году, в конце которого я запустил советник в работу до примерно февраля 2018.
Закон подлости или, как я тогда решил подгонки, немедленно направил баланс в отрицательную сторону, проект был признан разочарованием и закрыт.
В конце 2018 года я повторно попробовал вернуться к этому проекту, увидев интересный результат за заканчивающийся год.
Опять начался запил, советник был снят, помониторив чуть чуть в тестере результаты в 2019 году, я убедился, что правильно принял решения забросить проект.
И вот, вчера решил глянуть, что там со старыми моделями из листьев деревьев, а заодно и посмотрел советник, который поднастраивался последний раз в 2018 году, но не существенно.
Я честно говоря не поверил своим глазам - результат очень хороший!
И вот возникают тезисы и вопросы:
1. Почему советник созданный таким методом, всё ж таки оказался устойчивей, чем советник созданный по технологии МО.
2. Неблагоприятные периоды торговли существуют - 2019 год был чисто флетовым для Si.
3. Как только я запущу советник в работу он начнет сливать?
4. Каким показателями можно классифицировать глобальный торговый период, наиболее подходящий для конкретной ТС/Модели МО?
5. Как терпеть год болтание возле нуля или даже слив, в ожидании подходящего торгового периода?
4. Каким показателями можно классифицировать глобальный торговый период, наиболее подходящий для конкретной ТС/Модели МО?
5. Как терпеть год болтание возле нуля или даже слив, в ожидании подходящего торгового периода?
Основной вопрос. Думается что не одним. Это решение одно. Поднимать штыри или нет.)))) Прорисовывается что показатели должны быть от средних по истории и на данный момент. И что то от ЗЗ нужно сформировать. Корреляции как то не очень. Вроде то, но отстают и слишком средне. В общем маракую пока.
По хорошему можно посмотреть на всех тф коэфф. пирсона по экстремумам ЗЗ, количество трендов, или минимальных / максимальных экстремумов, среднюю ширину волатильности и средние скорости цены. Про данные на момент кроме приращений ничего в голову не идет.
Часть народа здесь идет простым путем. Берут много простых ТС и пытаются оптимально их пользовать тупо обучая по лучшему результату, но опять же вопрос на каком инструменте и отрезке обучаем.
Нет пока сервиса, обучаем на всех инструментах с 70 по 20 год))))
...
По хорошему можно посмотреть на всех тф коэфф. пирсона по экстремумам ЗЗ, количество трендов, или минимальных / максимальных экстремумов, среднюю ширину волатильности и средние скорости цены. Про данные на момент кроме приращений ничего в голову не идет.
...
Нечто подобное я делал, разбивал отрезки ЗЗ на 3 группы по длине, и да - это хороший показатель для успешности моей ТС, но так можно определить только прошлое, а что делать с настоящим - вот в чем загадка.
Нечто подобное я делал, разбивал отрезки ЗЗ на 3 группы по длине, и да - это хороший показатель для успешности моей ТС, но так можно определить только прошлое, а что делать с настоящим - вот в чем загадка.
3 мало. И как то надо понять / определить логику данных всех ТФ. По хорошему, если будут определены все показатели на истории и мы их используем как критерий принятия решения, то если новые данные повторяют историю, то все хорошо, если нет, то это новые данные. Если новых данных более 30 % то значит ошибка в данных. Их просто не хватает или они не значимы. Или это апофения и никакой связи нет.
Приращения надо мерять и соизмерять с данными)))) Кроме приращение хочу чего то еще. Но все что придумывается является производным от приращений. Объем конечно остается, но с какого бока подходить не знаю.
3 мало. И как то надо понять / определить логику данных всех ТФ. По хорошему, если будут определены все показатели на истории и мы их используем как критерий принятия решения, то если новые данные повторяют историю, то все хорошо, если нет, то это новые данные. Если новых данных более 30 % то значит ошибка в данных. Их просто не хватает или они не значимы. Или это апофения и никакой связи нет.
Приращения надо мерять и соизмерять с данными)))) Кроме приращение хочу чего то еще. Но все что придумывается является производным от приращений. Объем конечно остается, но с какого бока подходить не знаю.
Я не использую приращения в голом виде - только относительные нормированные показатели по сути.
Нет смысла мешать предикторы для работы модели и предикторы для определения благоприятности применения конкретной модели. Думаю, что одна модель должна определять благоприятность, а вторая саму ТС. Тогда остается вопрос разметки для обучения благоприятных таких условий, а для этого надо определиться с порогом, когда ТС эффективно работает. Это могут быть некие показатели, к примеру баланс ошибок и прирост прибыль, может и ещё какие метрические показатели. И, соответственно классификация видимо должна быть на неделю для минуток или хотя бы на день.
но так можно определить только прошлое, а что делать с настоящим - вот в чем загадка.
Да нету тут загадки
1) Нужно определить благоприятные периоды для ТС и не благориятные периоды, то есть создать целевую "Y" в том же обычном бинарном виде Y = 0000111100000
2) Создать переменные которые будут отражать "характеристику рынка" , честную и не смещенную. Тут поможет ЦОС в частности спектральный анализ.
Из ЦОС мы знаем что сигнал любой сложности можно описать суммой синусоид, у синусоиды есть всего три параметра амплитуда, частота и фаза, вот эту сумму синусоид вернее их параметров можно принять за характеристику рынка и это будет объективно так.
Если для вас это сложно , то можете подготовить данные для меня, цену и "Y" для классификации, а я уже у себя наворганю код и проверим , можно ли распознавать благоприятные условия для торговли или нет, так как мне тоже эта тема интересна
Только как считать Y ? просто по прибыли наверное не лучший вариант, важна точка входа.. Ведь прибыть получилась от хорошей точки входа а не от диапазона между входом и выходом.
Те получается нам нужны всего лишь точки входа системы и параметры рынка в этот момент ...
Выходит что АМО будет получать на вход сигнал от ТС и решать открывать позу или нет
Страшно подумать но это то что наш Миха постоянно трендел ))
Я не использую приращения в голом виде - только относительные нормированные показатели по сути.
Нет смысла мешать предикторы для работы модели и предикторы для определения благоприятности применения конкретной модели. Думаю, что одна модель должна определять благоприятность, а вторая саму ТС. Тогда остается вопрос разметки для обучения благоприятных таких условий, а для этого надо определиться с порогом, когда ТС эффективно работает. Это могут быть некие показатели, к примеру баланс ошибок и прирост прибыль, может и ещё какие метрические показатели. И, соответственно классификация видимо должна быть на неделю для минуток или хотя бы на день.
Конечно относительные показатели должны быть. В голом виде масштаб учитывать придется))) Относительность более верна чем разность.)))
Задачи значимых характеристик ряда и настройки ТС конечно разные и мешать их нельзя. Но они взаимосвязаны. Плохие или хорошие настройки ТС для данного ряда. Цикл и случайность. Находим необходимое состояние и оптим ТС. Но это не значит что это лучшее сочетание. И дальнейший поиск оптимального ряда может не совпадать с предыдущим))))
Вопрос показателей лучше от обратного делать. От максимальных средних и сливных) В относительных единицах. Мы же не порог эффективности ищем, а зоны работы и слива.
Классификация должна быть на всех данных. Понятие работы на минутках или на часе ошибочно по сути. Работа в данный момент. Это анализ для минуток или для часового ТФ, что по мне является грубым допущением для принятия решения и источником ошибок.
Да нету тут загадки
1) Нужно определить благоприятные периоды для ТС и не благориятные периоды, то есть создать целевую "Y" в том же обычном бинарном виде Y = 0000111100000
2) Создать переменные которые будут отражать "характеристику рынка" , честную и не смещенную. Тут поможет ЦОС в частности спектральный анализ.
Из ЦОС мы знаем что сигнал любой сложности можно описать суммой синусоид, у синусоиды есть всего три параметра амплитуда, частота и фаза, вот эту сумму синусоид вернее их параметров можно принять за характеристику рынка и это будет объективно так.
Если для вас это сложно , то можете подготовить данные для меня, цену и "Y" для классификации, а я уже у себя наворганю код и проверим , можно ли распознавать благоприятные условия для торговли или нет, так как мне тоже эта тема интересна
Сами периоды ничего не дают. Нужно определить значимые характеристики этих периодов, по которым их можно классифицировать.
В переменных должна быть логика. Если ее нет, то ошибку не выявить. Без логики можно только эмпирически и вероятность есть конечно, но малая. Синусоиды полезны когда понимаешь что они значат.
По вопросу обучения на текущих данных, оно должно быть по критерию, данные можно классифицировать историей или нет. Нужно сравнение результатов обучения значимых характеристик ряда на истории и текущих, если сочетание новое, значит риски ошибок увеличиваются.