Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1641
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
Имхо конечно, но на мой взгляд плясать нужно от "физики" котировок фин. инструментов. Основное их свойство, по моему, это изменение, иногда очень быстрое и кардинальное, статистических характеристик временного ряда. В этом смысле было бы разумно вначале создать некий классификатор, который бы как-то сепарировал историю на участки, со схожими стат.характеристиками и присваивал бы им номера допустим от 1 до 20. А затем уже для каждого такого похожего типа рынка создавать свою индивидуальную ТС. Но как придумать предикторы для такого разбиения временного ряда на участки со схожими стат.характеристиками - не очень представляю.
мудрая мысль...
Я вот к зигзагу обратился... но с начала марта они просто несопоставимы с тем что было до марта. Если раньше колено могло строиться полчаса - час, то сейчас и за 5 минут отрисовывает из за высокой волатильности, при тех же параметрах. Т.е. на данных до марта обучаться не имеет смысла. Уже все по другому.
Надо что-то еще придумывать универсальное для высокой и низкой волатильности.
Может что-то волновое. Волны остались, просо стали поразмашистее.
Не имеет смысла работать с фиксироваными параметрами , а не обучаться до марта!!
Имхо конечно, но на мой взгляд плясать нужно от "физики" котировок фин. инструментов. Основное их свойство, по моему, это изменение, иногда очень быстрое и кардинальное, статистических характеристик временного ряда. В этом смысле было бы разумно вначале создать некий классификатор, который бы как-то сепарировал историю на участки, со схожими стат.характеристиками и присваивал бы им номера допустим от 1 до 20. А затем уже для каждого такого похожего типа рынка создавать свою индивидуальную ТС. Но как придумать предикторы для такого разбиения временного ряда на участки со схожими стат.характеристиками - не очень представляю.
Обычно для этого используется динамика изменения МО ряда.
Если МО изменяется незначительно - "флет"
Если МО растет темпами выше Х - "растущий тренд"
МО снижается темпами выше Х - "снижающийся тренд".
Еще я видел классификацию на основе дисперсии.
Не имеет смысла работать с фиксироваными параметрами , а не обучаться до марта!!
Пример подходящего для МО индикатора без фиксированных параметров можно?
https://www.youtube.com/watch?v=TykEeAM6v9U
https://www.youtube.com/watch?v=2JgoeuM7iVMнабор систем счетный и конечный, весов нет, и не планируется - все равнозначны,
чуда не произошло, основная проблема возникающая в простых ТС это просадка , цель не минимизировать просадку путем добавления другой ТС - не важно будут 2 ТС в момент просадки работать или надеяться, что будет альтернативная ТС замещать просевшую ТС - это увеличение риска, не ищу там, уже искал
цель - запуск ТС из портфеля, НО после виртуального тестирования И после просадки - тут есть смысл, по тестам ТС - просадки периодические и есть некоторое время после просадки когда ТС работает - тут проблема сколько времени давать такой ТС работать, в этой задаче ГА скорее всего не помощник, нужна некая интеллектуальная составляющая
Наверное, как вы и писали ранее, можно обойтись штатными средствами тестера МТ. Честно говоря, не вижу в нейросетях, самих по себе, ничего особенно замечательного. Полагаю, не стоит избегать возможности обойтись без них)
https://www.youtube.com/watch?v=TykEeAM6v9U
https://www.youtube.com/watch?v=2JgoeuM7iVMУ нас есть только котировки. Если предположить, что это зашумленный сигнал, то что есть образцовый сигнал?
Для этих примеров нужен образцовый незашумленный сигнал, чтобы вычислить коэффициенты коррекировки для очистки зашумленного сигнала.
У нас есть только котировки. Если предположить, что это зашумленный сигнал, то что есть образцовый сигнал?
Это Ваша целевая функция (как и в АМО), то что вы хотите получить в результате фильтрации, хотите удалить шум ? опишите свой идеальный сигнал и подайте его как эталонный , хотите описать тренд? то же самое..
Хотите узнать "идеальные параметры зигзага" в данный момент? опишите что есть для вас "идеальные параметры зигзага" потом
попробуйте получить "ИПЗ" на каждой свече, я думаю вам будет интересно это увидеть:)
А потом пол ученый ряд "ИПЗ" можно даже попытаться прогнозировать тем же злосчастным АМО ))
В результате получаете адаптивную систему с адекватными параметрами зигзага с прогнозом на шаг вперед, это то что бедный Igor Makanu ищет уже с год и никак не может найти )) хоть об этом пишут ему перед самим носом. Также уважаемый Igor Makanu это решение вашей проблемы "когда же система перестает работать" , вы можете просто отслеживать ошибку АМО (по параметрам зз итп) в реал тайме , это и будет ваш критерий работоспособности системы
Наверное, как вы и писали ранее, можно обойтись штатными средствами тестера МТ. Честно говоря, не вижу в нейросетях, самих по себе, ничего особенно замечательного. Полагаю, не стоит избегать возможности обойтись без них)
спасибо, наверное хотелось мне какого-то чуда, но Вы на бренну землю мой полет фантазии опустили
тут в общем то и главная проблема оценки (исследования) временного ряда - что нет и не будет никогда какой методики гарантирующей в будущем достоверного прогноза ВР (или моей оценки портфеля ТС).... будущего же не существует? - есть только настоящее и история, все остальное из области популярных фильмов
((((
Это Ваша целевая функция (как и в АМО), то что вы хотите получить в результате фильтрации, хотите удалить шум ? опишите свой идеальный сигнал и подайте его как эталонный , хотите описать тренд? то же самое..
Хотите узнать "идеальные параметры зигзага" в данный момент? опишите что есть для вас "идеальные параметры зигзага" потом
попробуйте получить "ИПЗ" на каждой свече, я думаю вам будет интересно это увидеть:)
А потом пол ученый ряд "ИПЗ" можно даже попытаться прогнозировать тем же злосчастным АМО ))
В результате получаете адаптивную систему с адекватными параметрами зигзага с прогнозом на шаг вперед, это то что бедный Igor Makanu ищет уже с год и никак не может найти )) хоть об этом пишут ему перед самим носом. Также уважаемый Igor Makanu это решение вашей проблемы "когда же система перестает работать" , вы можете просто отслеживать ошибку АМО (по параметрам зз итп) в реал тайме , это и будет ваш критерий работоспособности системы