Yevgeniy Koshtenko / Профиль
- Информация
нет
опыт работы
|
5
продуктов
|
23
демо-версий
|
0
работ
|
0
сигналов
|
0
подписчиков
|
Мой живой онлайн мониторинг торговли с помощью моделей Синергии, на реальном счёте пропа США на 60 000$:
https://gog.su/veMr
Онлайн трансляция торговли моих роботов с пропа США:
https://www.youtube.com/watch?v=_wGidU559-o
Мой Телеграмм канал в формате личного блога про экономику, рынок, трейдинг и алготрейдинг:
https://t.me/shtenncoeconomy
Я сменил подход, сменил картинку. Сделал 10 лучших метрик оценки моделей классификации, научно обоснованных метрик, таких как точность, полнота, меткость, F1, и т.п. Вывел на основе этих метрик среднюю, сделал формулу.
Сразу же появилась новая проблема, дисбаланс классов. Если цена на исторических данных росла в течение 20-30 лет, лучшие метрики укажут на модели бычьего рынка, которые будут в итоге прогнозировать только покупки и все. Я с этим уже сталкивался, когда делал компьютерное зрение для анализа графиков. Пришлось внедрять балансировку классов по новому для меня методу, с весами классов.
Итог всей этой работы будет известен завтра, после тысячи обученных моделей и выбора одной лучшей. Тружусь для маркета, систему охлаждения ноутбука пожалуй надо уже менять)
Больше не придется мучиться, обучая сотни моделей, когда в прибыль идёт одна из сотни. Научные метрики нормально оценивают модели.
Разработка торгового робота на основе машинного обучения: подробное руководство. В первой статье цикла осуществлен сбор и подготовка данных и признаков. Для реализации проекта используется язык программирования Python и библиотеки, а также платформа MetaTrader 5.
Как работают маркет-мейкеры на рынке? Рассмотрим этот вопрос и создадим примитивный алгоритм маркет-мейкинга.
Разбираем вопрос, что такое количественный анализ, как его применяют крупные игроки, создадим один из алгоритмов количественного анализа на языке MQL5.
Просадки по полгода на пике. Думал взять счет в пропе США. Получается, что 4% риска в пропе, можно выдержать только торгуя втрое меньшим лотом. 5% прибыли за год. Проп такими темпами, я сдам за год. Или за полтора, если не повезет и попаду на неудачное время.
Все-таки настоящий трейдинг это всегда long term capital managment) Десятилетия труда и настойчивости. Забудьте вообще о тупых мошенниках, которые обещают в рекламе быстрые прибыли с трейдинга, о каких блин 50% в месяц можно говорить? О чем речь вообще? Это НЕВОЗМОЖНО! И легких денег в трейдинге ТОЖЕ НЕТ! ВСЕ ЭТИ СМАРТ МАНИ, ЧУДО СИСТЕМЫ, БРЕДЯТИНА ВСЯКАЯ - ЭТО ПРОСТО ЗАМАНУХА ДЛЯ ЛОХОВ НА ПОКУПКУ КУРСОВ!
В этой статье мы создадим модель случайного леса на языке Python, обучим модель и сохраним ее в виде конвейера ONNX с препроцессингом данных. Модель мы далее используем в терминале MetaTrader 5.
Перед вами индикатор количественного анализа для любых рынков. Суть его проста - он считает величину волн движения цен от вершинки до низинки, и выдает медианное значение величины безоткатного тренда. Если текущая величина движения превысила этот порог больше чем на 10% (110% показателя индикатора) - можно входить в сделку против тренда, и работать с большим запасом хода по ATR. Сделки получаются с высоким отношением риск-прибыль, и большой надежностью!
Перед вами индикатор количественного анализа для любых рынков. Суть его проста - он считает величину волн движения цен от вершинки до низинки, и выдает медианное значение величины безоткатного тренда. Если текущая величина движения превысила этот порог больше чем на 10% (110% показателя индикатора) - можно входить в сделку против тренда, и работать с большим запасом хода по ATR. Сделки получаются с высоким отношением риск-прибыль, и большой надежностью!