트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 350

 
유리 아사울렌코 :

조각으로. 접착제가 필요 없습니다.

분 거래라면 1~2개월의 이력으로 훈련에 충분합니다.


일반적으로 네, 현재 계약은 2 개월 만입니다.. 나는 요즘에 시도 할 것입니다.
 
막심 드미트리예프스키 :

일반적으로 네, 현재 계약은 2 개월 만입니다.. 나는 요즘에 시도 할 것입니다.
만일을 대비하여 선물로 작업하지 않은 경우. 미래는 실제로 거래되며 마지막 3개월 동안만 교육, 테스트 등에 사용할 수 있습니다. 저것들. 이전 만료 직전과 직후.
 
유리 아사울렌코 :

거래량을 기준으로 계산할 때 어떤 예치금이든 상관없으며, 거래 자체의 특정 거래량도 중요하지 않습니다. 올해 거래 이익 은 8%입니다.

예로서. 나는 근무일당 거래의 0.5%를 가지고 있습니다. 거래, 예를 들어 10,000 루블. 연간 200일 *0.5%=100%/년 거래량의 이익.

이제 우리는 예금, 그 부하 및 실제 계약 수에 대한 레버리지를 통해 다시 계산합니다. 특정 예금의 예상 이익을 얻습니다. Forts에서 레버리지는 -4-5이고 거래량은 N 랏입니다.

물론 800%가 좋아 보이지만 로트에서 연 8%를 얻습니다. 레버리지가 없다고 상상해보십시오. 그런 다음 그러한 게임을하는 것은 의미가 없습니다. 이건 이상해.

위협 아마도 Forex에서 내 시스템은 거래에서 계산하지 않는 방법 때문에 정확하게 작동하지 않습니다 - 모든 이익을 얻습니다.))


레버리지는 결국 대출입니다. 저희가 1,000달러로 1랏이라도 거래하고 수수료를 지불할 수 있도록 무료로 제공됩니다. 글쎄, 무료로, 우리는 $ 1,000로 스왑을 지불하고 레버리지를 곱한 것이 아니라 여기 당신을 위한 산술이 있습니다. 그렇지 않으면 브로커가 자신의 신용 돈으로 우리를 위해 스왑을 지불했다면 이상할 것입니다. 그렇죠? 모두가 결국 행복합니다 - 중개인과 우리는 800%의 수입을 얻습니다. 중개인은 $1,000 소액 예금을 소유한 거래자의 이러한 주문에서 특정 가격으로 매수/매도 주문 풀을 거래합니다. 다시 한 번 - 우리는 브로커가 우리 외에 대규모 고객(법인)을 갖고 있다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 그리고 그가 풀을 수집하여 개인 및 법적 거래자 배열이 설정한 가격으로 판매하는 것은 어렵지 않습니다. 엔터티. 이렇게 1,000달러로 800% 벌 수 있는 방법, 지금까지는 그렇게 이해했고, 알고 거래의 수익성에 대해 약간의 의심을 제기하려는)))
 
geratdc :

당신은 알고 거래의 수익성에 대해 우리에게 약간의 의심을 일으키기를 원합니다)))
당신은 그렇게 쉽게 의심합니까? ))
 
유리 아사울렌코 :
당신은 그렇게 쉽게 의심합니까? ))

지금까지 실제 계정 에서 800%의 보고서를 본 적이 없습니다. 신호를 받지 않는 한. 아, 그건 그렇고, 그것이 바로 그들이 확인하는 것입니다-그들의 가입자. 아무도 8% 때문에 귀찮게 하지 않고 1,000달러의 보증금을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 그리고 솔직히 말해서 이 모든 것이 원격으로 시연됩니다. 이론적으로 이것은 모두 가짜이며 심각한 MQL 리소스로 판명될 수 있으므로 50/50입니다. 그리고 갑자기 당신이 옳았다는 것이 밝혀졌습니다))) 그리고 많은 거래자들은 실제로 예금이 연속적으로 소진된 후 연간 8%만을 꿈꿀 수 있습니다)))
 
geratdc :

지금까지 실제 계정 에서 800%의 보고서를 본 적이 없습니다. 신호를 받지 않는 한. 아, 그건 그렇고, 그것이 바로 그들이 확인하는 것입니다-그들의 가입자. 아무도 8% 때문에 귀찮게 하지 않고 1,000달러의 보증금을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 그리고 솔직히 말해서 이 모든 것이 원격으로 시연됩니다. 이론적으로 이것은 모두 가짜이며 심각한 MQL 리소스로 판명될 수 있으므로 50/50입니다. 그리고 갑자기 당신이 옳았다는 것이 밝혀졌습니다))) 그리고 많은 거래자들은 실제로 예금이 연속적으로 소진된 후 연간 8%만을 꿈꿀 수 있습니다)))

나는 확실히 옳다. 산술은 틀릴 수 없다.) 그러나 이것은 누군가의 두려움과 의심에 관한 것이 아니라 전략의 수익성에 대한 적용 지표에 관한 것입니다. 서로 다른 주제입니다.

보증금의 유효성에 대한 평가는 아무것도 평가하지 않습니다. 두 가지 전략이 연간 200%를 제공하고 20%의 감소율을 제공한다고 가정해 보겠습니다. 수익 차트: 쌍둥이 형제 - 어떤 전략이 더 낫습니까?

전략 중 하나는 훌륭하고 다른 하나는 그냥 버려야 하는 12가지 실제 이유를 보여줄 수 있습니다.

즉, 이러한 전략을 어떻게든 비교하려면 많은 특정 데이터, 지표 및 계산도 필요합니다.

 
유리 아사울렌코 :

두 가지 전략이 연간 200%를 제공하고 20%의 감소율을 제공한다고 가정해 보겠습니다. 수익 차트: 쌍둥이 형제 - 어떤 전략이 더 낫습니까? 전략 중 하나는 훌륭하고 다른 하나는 그냥 버려야 하는 12가지 실제 이유를 보여줄 수 있습니다.


그리고 차이점은 무엇입니까?
 

트레이딩을 위한 머신 러닝의 예를 거의 볼 수 없다는 점에서 흥미로운 기사 입니다.

여기에 원시적인 것이 있습니다. 우리는 두 개의 클래스로 나눕니다. 기사에 따르면 클래스는 거의 동일합니다. 기사 말미의 바로 그 침: 높은 확률로 클래스를 예측하고 싶다면 90%를 넣으십시오. 그게 다야.

Machine Learning. Stock Market Data, Part 2: Linear Discriminant Analysis.
Machine Learning. Stock Market Data, Part 2: Linear Discriminant Analysis.
  • Data Scientist PakinJa
  • www.r-bloggers.com
It is important to mention that the present posts series began as a personal way of practicing R programming and machine learning. The bibliography and corresponding authors are cited at all times and this posts series is a way of honoring and giving them the credit they deserve for their work. The exercise was originally published in “An...
 
산산이치 포멘코 :

트레이딩을 위한 머신 러닝의 예를 거의 볼 수 없다는 점에서 흥미로운 기사 입니다.

여기에 원시적인 것이 있습니다. 우리는 두 개의 클래스로 나눕니다. 기사에 따르면 클래스는 거의 동일합니다. 기사 말미의 바로 그 침: 높은 확률로 클래스를 예측하고 싶다면 90%를 넣으십시오. 그게 다야.


 패키지 'Smarket'을 사용할 수 없습니다(R 버전 3.4.0용) :(
 
막심 드미트리예프스키 :

뉴런과 입력이 많을수록 시스템은 더 안정적이지만 수익성은 떨어집니다.

사실 이것은 옳지 않습니다, IMHO.

시스템이 복잡해짐에 따라 수익성과 안정성이 동시에 향상되어야 합니다. 저것들. 시스템의 복잡성으로 인해 소비자 자산이 증가해야 합니다.

손으로 개발하는 예:

1. 우리는 단순한 거래 아이디어를 가지고 이익을 최적화하는 가장 간단한 TS를 만듭니다(손실은 전혀 무시할 수 있음).

2. 우리는 수익성이 없는 거래의 수를 최소화하는 제한을 도입합니다. 물론 랜덤으로 수익이 나는 부분이 일부 떠나고 수익성이 있는 부분에서는 이익이 줄어들지만 드로다운도 줄어들어 결과적으로 손익이 증가하게 된다.

더 많은 복잡성은 적어도 손실 거래의 수를 줄임으로써 이익 증가로 이어집니다.

합병증의 결과로 이익 손실 금액이 증가하지 않으면 우리가 뭔가 잘못하고 있는 것입니다. 예를 들어, 우리는 비효율적인 조건을 도입합니다.

사유: