Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 452
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
Я так понимаю все проблемы применения МО в трейдинге решены и можно переключиться на изображения?
Жаль. Ветка судя по всему засохла.
Я так понимаю все проблемы применения МО в трейдинге решены и можно переключиться на изображения?
Жаль. Ветка судя по всему засохла.
Неужели Вы прочитали все 452 страницы? )
прикинь?
я точно прочитал
прикинь?
я точно прочитал
Я только выборочно.)
Но тема уже настолько большая, что найти в ней что-то конкретное уже практически нереально. Я пробовал, нашел на 300-какой-то странице. Но оч долго.)
Я так понимаю все проблемы применения МО в трейдинге решены и можно переключиться на изображения?
Тем больше решённых старых проблем, тем больше нерешённых новых.
Я какое-то время назад по советам с форума начал учиться предсказывать не направление куда пойдёт цена (2 класса вверх-вниз), а предсказывать саму величину прироста цен по барам (регрессия). Это сложнее, но такие результаты гораздо нагляднее.
Если при классификации можно получить точность в 60%, и красивый график, то при регрессии добиться положительного R^2 уже гораздо сложнее. А добиться R^2 = 1 по доступным в терминале данным похоже вообще невозможно.
Но зато если с классификацией обычно получаются хорошие результаты на бэктесте, и плохие на фронттесте; то при регрессии с грамотной кроссвалидацией и сам бэктест выглядит плоховато, что само собой говорит о плохих результатах на новых данных, нет ложных ожиданий.
Добавив разные проверенные способы кроссвалидаций, и попробовав разных моделей - получится что даже хорошо обучить стабильную модель не получается, не хватает данных. Наверно это решается только платными подписками для получения качественных предикторов.
Для себя я покачто взял такое направление - предсказывать приросты цены на M5, дообучать модель на каждом новом баре, ограничить торговлю по времени не более пары часов в день, и само время торговли как-то подбирать, например в маркете видел много советников которые работают только пару часов в полночь пока крупные биржы не работают. Использовать ТФ меньше M5, или работать по тикам кажется невозможно, спред съест любую прибыль. Если это получится то будет славно.
А ещё у Форекса по моим наблюдениям очень проявляется искусственность. Цены иногда себя ведут полностью против ранее найденных закономерностей, или наоборот есть закономерности которые повторяются годами и цена себя ведёт то по ним, то против них чтоб в среднем быть в нуле.
Если бы сам не видел прибыль советниками с маркета - то давно бы бросил изучать МО к Форексу. А так получается что есть успешные примеры, есть к чему стремиться.
А ещё у Форекса по моим наблюдениям очень проявляется искусственность. Цены иногда себя ведут полностью против ранее найденных закономерностей, или наоборот есть закономерности которые повторяются годами и цена себя ведёт то по ним, то против них чтоб в среднем быть в нуле.
Если бы сам не видел прибыль советниками с маркета - то давно бы бросил изучать МО к Форексу. А так получается что есть успешные примеры, есть к чему стремиться.
Эксперимент. А что если взять разных gbpusd, usdchf, usdrub, и прочих популярных символов, и с их помощью предсказывать eurusd.
Вот 2 таблички в атаче, train.csv и test.csv, в них таргет - прирост eurusd m5 за следующий бар, а предикторы - audusdOpen[0]-audusdOpen[1], audusdOpen[2]-audusdOpen[3], audusdOpen[3]-audusdOpen[4], eurusdOpen[0]-eurusdOpen[1], eurusdOpen[1]-eurusdOpen[2], итд. Всего 12 символов, из каждого взяты приросты за предыдущих 3 бара истории. В общем по названию колонок всё понятно.
В обучающей табличке 10000 строк, это около 7 недель.
Я попробовал обучить одну модель, получил на обучающих данных r^2 = 0.0006164161, и если округлить таргет и результаты к классам -1 и 1 то точность 0.5052. Это очень плохо. Но просто нереально брать по десятки бар на каждый обучающий пример и десятки самих символов, у меня модель на этих сотнях колонок будет обучаться неделями.
На тестовой табличке результаты проверки модели упали, r^2 = -0.003390913 и точность 0.4907. Рандом был, рандом и остался.
Но это всё скучно и безрезультатно.
Интересно получилось когда я посмотрел какие веса модель дала каждому предиктору (чем выше вес тем лучше):
Вывод: пытаться предсказать направление куда пойдёт eurusd на следующем m5 баре лучше используя в первую очередь audusd, usdrub, usdsgd
Вывод: пытаться предсказать направление куда пойдёт eurusd на следующем m5 баре лучше используя в первую очередь audusd, usdrub, usdsgd
добаьте туда еще 10-30 колонок рандома для интереса
а если честно то у меня такой подход (предсказание движения здесь и сейчас) потерпел фиаско. Попробуйте пресказывать уровни к котррым цена прийдет за какойт о промежуток времени например за день, результаты будут гораздо лучше