트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 133

[Alexey Burnakov]

블라디미르 페레르벤코 :

LSTM은 나중에 논의될 것입니다.

지금까지 제 동료와 저는 테스트에서 R^2 0.2에 이르렀습니다. 완전 연결 계층의 여러 컨볼루션 필터와 여러 뉴런. 이론적으로 재발이 필요하지 않습니다. 기능의 올바른 분리가 필요합니다.

[Alexey Burnakov]

mytarmailS :

나는 그러한 개념에 대해 현명합니다. 역사상 현재의 패턴 "B"에서 "A"와 유사한 패턴을 찾고 있습니다. dtw 알고리즘을 사용하여 유사성을 살펴봅니다...

안타까운 점은 검색 결과가 'B'와 'A'가 모두 어느 정도일 수 있는지 알 수 없고, 이 때문에 골치 아픈 부분이 많다는 점이다.

검색 자체 외에도 이러한 패턴을 지속적으로 동적으로 확산/축소해야 합니다...

가능한 한 효율적으로 그러한 검색을 수행하는 방법에 대한 아이디어가 있는 사람이 있으면 관심을 가지고 듣겠습니다...

한 번은 유클리드 거리로 가격 패턴을 검색하고 신뢰 구간 을 사용하여 미래에 대한 연속성을 그리는 지표를 사용한 적이 있습니다. 그러나 그 안에서는 x축을 따라 스케일링이 이루어지지 않았고 그렇게 작동했습니다.

[Alexey Burnakov]

Dr.Trader :

MT의 표준 표시기 "Bill Williams Fractals"도 dtw 없이 단순히 막대로 특정 패턴을 검색하는 것입니다. 인기로 인해 병합될 때까지 꽤 잘 작동했습니다(수익은 최소이지만 D1의 일부 기호에는 여전히 사용할 수 있음).

그러나 이 지표를 사용한 거래 전략은 "1 bar로 매수/매도"보다 더 복잡합니다. 그들은 지연, tp 및 sl을 사용하므로 패턴을 검색하는 것 외에도 적용 가능한 거래 전략을 찾아야 합니다.

거래 시스템의 작업은 다음과 같이 공식화할 수 있습니다.

재계산이 발생하는 각 막대에서 두 가지 작업을 수행합니다.

1) "위"와 "아래" 중 선택

2) 거래량 선택(0에서 특정 최대까지)

다음과 같이 나타납니다.

최대 0.1

위로 0

최대 0.13

위로 0

0.23 아래로

0.3 아래로

...

이것은 최적화하기가 매우 어려운 작업입니다.

우선, 전체 역사에 걸쳐 다소 무거운 계산을 통해 이러한 간단한 작업의 "이상적인" 교대를 구성하여 최소한의 손실로 최대 수입을 얻는 것이 가능합니다.

두 번째 단계에서는 훈련 기능을 선택하여 이전에 선택한 작업에 대해 머신을 훈련할 수 있습니다. 예시:

기능1, 기능2, ... 기능10: 0

기능1, 기능2,... 기능10: 0.4

...

기능1, 기능2,... 기능10: -0.25

고전적 형태의 회귀.

첫 번째 요점조차 실천하기 쉽지 않다. 어떤 생각이 있습니까, 동료 수학자?

[Andrey Dik]

알렉세이 버나코프 :

거래 시스템의 작업은 다음과 같이 공식화할 수 있습니다.

재계산이 발생하는 각 막대에서 두 가지 작업을 수행합니다.

1) "위"와 "아래" 중 선택

2) 거래량 선택(0에서 특정 최대까지)

다음과 같이 나타납니다.

최대 0.1

위로 0

최대 0.13

위로 0

0.23 아래로

0.3 아래로

...

이것은 최적화하기가 매우 어려운 작업입니다.

어떤 면에서 어렵습니까?

[mytarmailS]

알렉세이 버나코프 :
한 번은 유클리드 거리로 가격 패턴을 검색하고 신뢰 구간 을 사용하여 미래에 대한 연속성을 그리는 지표를 사용한 적이 있습니다. 그러나 그 안에서는 x축을 따라 스케일링이 이루어지지 않았고 그렇게 작동했습니다.

나도 이 일을 했고 그것에 대해 1년 정도 시간을 보냈고 우리는 50페이지 전에 이 주제에 대해 이야기했지만 분명히 당신의 기억이 짧아서 이것에 관심이 없다는 것을 의미합니다

[Alexey Burnakov]

안드레이 딕 :
어떤 면에서 어렵습니까?

컴퓨팅에서. 2,000,000 5분이 있다고 상상해보십시오. 각각에 대해 -1에서 1까지 0.01 단위로 값을 최적화해야 합니다. 목표는 완벽하고 완벽한 거래를 얻는 것입니다.

예를 들어, 증가하는 구매 추세에 대해 매분 열 필요가 없습니다. 이는 스프레드의 손실입니다. 추세 초기에 많이 구매해야 합니다. 그리고 그것은 다음과 같을 것입니다:

1 위로

위로 0

위로 0

...

위로 0

.. 아래로 1

비효율적인 계획 대신

최대 0.02

최대 0.02

...

최대 0.02

..

아래로 1

[Alexey Burnakov]

mytarmails :
나도 이 일을 했고 그것에 대해 1년 정도 보냈고 우리는 50페이지 전에 이 주제에 대해 이야기 했지만 분명히 당신의 기억력이 짧아서 이것에 관심이 없다는 것을 의미합니다

이것은 매우 논리적인 제안이 아닙니다.

기억하지만 관심이 없습니다. 그러나 그것이 미친 생각이나 내가 당신의 생각을 존중하지 않기 때문이 아닙니다. 하지만 다른 생각으로 바쁘기 때문입니다.

[Andrey Dik]

알렉세이 버나코프 :

컴퓨팅에서. 2,000,000 5분이 있다고 상상해보십시오. 각각에 대해 -1에서 1까지 0.01 단위로 값을 최적화해야 합니다. 목표는 완벽하고 완벽한 거래를 얻는 것입니다.

예를 들어, 증가하는 구매 추세에 대해 매분 열 필요가 없습니다. 이는 스프레드의 손실입니다. 추세 초기에 많이 구매해야 합니다. 그리고 그것은 다음과 같을 것입니다:

이상적인 ZZ의 포인트를 찾아야 하는데 제가 제대로 이해한 건가요?

[Alexey Burnakov]

안드레이 딕 :
이상적인 ZZ의 포인트를 찾아야 하는데 제가 제대로 이해한 건가요?

이상적인 것입니다. 즉, 타협이 없습니다. 이제 각 막대의 동작을 완벽하게 최적화할 수 있다면 이것이 이상적인 지그재그가 될 것입니다.

[Andrey Dik]

알렉세이 버나코프 :
이상적인 것입니다. 즉, 타협이 없습니다. 이제 각 막대의 동작을 완벽하게 최적화할 수 있다면 이것이 이상적인 지그재그가 될 것입니다.

내 기사 를 읽으려고 했습니까? 거기에서 그러한 ZZ는 복잡한 최적화 문제의 예로 간주됩니다.