|
8+ 年
经验
|
0
产品
|
0
演示版
|
|
0
工作
|
0
信号
|
0
订阅者
|
Senior Statistician
在
Align Technology
myfxbook.com/members/mosc_alex/primitive-force/1580439
Около-форексные интересы: теория информации, оптимизация в многомерных задачах.
Более конкретно: точное количество информации, полученной от n предикторов (функция от мультиинформации),
устранение ошибочной информации, вызванной ограниченным объемом выборки.
Поиск наилучших эвристик для сведения к минимуму функций с бинарными (более широко - категориальными) переменными.
Программирование на MQL4, VBA, R.
Старая, немного наивная но интересная тема: https://www.mql5.com/ru/forum/135430
Моя статья про feature selection: https://habrahabr.ru/company/aligntechnology/blog/303750/
Список интересных публикаций на тему поиска зависимостей и отбора информативных признаков:
http://people.sissa.it/~ale/Pan+96a.pdf (Analytical estimates of limited sampling biases in different information measures
Stefano Panzeri†‡§ and Alessandro Treves†)
http://arxiv.org/abs/1506.00673 (Mutual Dependence: A Novel Method for Computing Dependencies Between Random Variables
Rahul Agarwal, Pierre Sacre, Sridevi V. Sarma)
http://habrahabr.ru/company/retailrocket/blog/258543/ (Анализ данных на Scala. Считаем корреляцию 21-го века)
http://arxiv.org/abs/1505.02213 (Measuring dependence powerfully and equitably
Yakir A. Reshef, David N. Reshef, Hilary K. Finucane, Pardis C. Sabeti, Michael M. Mitzenmacher)
http://www.cefage.uevora.pt/content/download/750/8442/version/1/file/andreia%20dionisio.pdf ("Entropy-Based Independence Test"
by Andreia Dionísio at.al.)
Недавнее: http://habrahabr.ru/post/271975/
R Quantitative: http://www.mathfinance.cn/category/rsplus/
Comparison of decision tree models: https://rpubs.com/chengjiun/52658
Около-форексные интересы: теория информации, оптимизация в многомерных задачах.
Более конкретно: точное количество информации, полученной от n предикторов (функция от мультиинформации),
устранение ошибочной информации, вызванной ограниченным объемом выборки.
Поиск наилучших эвристик для сведения к минимуму функций с бинарными (более широко - категориальными) переменными.
Программирование на MQL4, VBA, R.
Старая, немного наивная но интересная тема: https://www.mql5.com/ru/forum/135430
Моя статья про feature selection: https://habrahabr.ru/company/aligntechnology/blog/303750/
Список интересных публикаций на тему поиска зависимостей и отбора информативных признаков:
http://people.sissa.it/~ale/Pan+96a.pdf (Analytical estimates of limited sampling biases in different information measures
Stefano Panzeri†‡§ and Alessandro Treves†)
http://arxiv.org/abs/1506.00673 (Mutual Dependence: A Novel Method for Computing Dependencies Between Random Variables
Rahul Agarwal, Pierre Sacre, Sridevi V. Sarma)
http://habrahabr.ru/company/retailrocket/blog/258543/ (Анализ данных на Scala. Считаем корреляцию 21-го века)
http://arxiv.org/abs/1505.02213 (Measuring dependence powerfully and equitably
Yakir A. Reshef, David N. Reshef, Hilary K. Finucane, Pardis C. Sabeti, Michael M. Mitzenmacher)
http://www.cefage.uevora.pt/content/download/750/8442/version/1/file/andreia%20dionisio.pdf ("Entropy-Based Independence Test"
by Andreia Dionísio at.al.)
Недавнее: http://habrahabr.ru/post/271975/
R Quantitative: http://www.mathfinance.cn/category/rsplus/
Comparison of decision tree models: https://rpubs.com/chengjiun/52658
Alexey Burnakov
已添加主题对随机性的思考
下午好! 我在写这篇文章时，想知道如何不冒犯或激怒任何人，使之陷入混乱。我希望能有建设性的意见，而且，我只是问问（不是证明，不是反驳，只是希望有一个对话）。 如果你采取一系列多年的报价，并在其 基础 上创建 一个零 和一的 文件 ：如果下一个价格大于前一个价格，则为零；反之为一--你会得到一个伪随机序列。小心翼翼地用 "pseudo "前缀称呼它。
289
Alexey Burnakov
已添加主题金融系列的神经预测（基于一篇文章）。
下午好! Subj: http://etd.ohiolink.edu/send-pdf.cgi/Lakshminarayanan%20Sriram.pdf?ohiou1127333497&dl=y 在这篇文章中，研究人员对交易所交易工具的每日收盘价预测准确率达到了94%左右。他的测试样本量是：158天。
116
Alexey Burnakov
已添加主题引文中的依赖性统计（信息论、相关和其他特征选择方法）。
下午好! 我决定稍微发展一下Alexey（Mathemat）在论坛的一个主题中触及的话题。 我试图用统计学方法搜索一种金融工具的报价中的依赖关系。首先，我采取了道琼斯工业指数，每日数据，并将一系列的系列转换为百分比增量的系列。 这篇文章实际上在这里 ： http://habrahabr.ru/blogs/data_mining/127394/ 我想继续进行外汇报价，我将在这里公布结果。
737
Alexey Burnakov
已添加主题SOM: 烹饪方法
下午好! 我接触自组织地图在外汇中的应用已经有很长一段时间了。我决定做一个实验：我从2001年到2011年3月底的每日条形图，为一个大小为40的神经网络建立输入向量，并训练大小为7乘7的神经元的SOM，从而将向量空间分割成49个单元。然后对每个单元格，我计算了在5个柱子内价格上升或下降的概率。分析结果显示如下。 此外，我们还选择了一些从实际角度来看很有趣的集群。黄色突出显示的群组标志着买入点。橙色是卖出进场点（数量较少，因为显然欧元兑美元在过去10年中一直被 上升趋势 所主导）。
78
Alexey Burnakov
已添加主题交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易
大家下午好 我知道论坛上有机器学习和统计爱好者。我建议大家在这个主题下进行讨论（不含holivars），分享并丰富我们自己在这个有趣领域的知识库。 对于初学者来说，俄语中有一个很好的理论资源： https://www.machinelearning.ru/。 关于信息特征选择方法的文献综述 ：https://habrahabr.ru/post/264915/ 。 我提出问题一 。我稍后将公布其解决方案。桑桑尼奇已经看过了，请不要告诉我答案。
33988
Alexey Burnakov
已发布文章Поверхностный анализ портфеля роботов на моем сигнале
Добрый день! Я использовал программу EA Analyzer, принимающую на вход отчеты из MT4 и считающую суммарную статистику по нескольким бумагам. Не хочу ничего плохого говорить про MT5 - скорее про себя: не умею на нем кодить. Но такой же анализ возможен и там...
297
3
Alexey Burnakov
已发布文章Подгон и тестирование эксперта еще на одной валютной паре
Привет! Решил расширить портфель торгуемых инструментов на своем счету: https://www.mql5.com/ru/signals/182568 Взялся за пару GBPUSD. Обучал с 2008.01.01 по 2016.05.01. Взял набор параметров с хорошим фактором восстановления и большим количеством сделок...
· 1
207
2
Alexey Burnakov
已发布文章Моя текущая статистика торговли с мая 2016 по ноябрь 2016 г.
Приведены прогоны экспертов в тестере на всех тиках. И так, все не плохо. Нормально... Советник на паре eurjpy отработал в минус. Он был отключен через несколько дней после Брекзита (после 24.06). И правильно... В последствии его динамика угнетает...
229
Alexey Burnakov
Касаемо, последней записи в блоге: Внимание. Нашел ошибку в коде, из-за которой получились отличные результаты. Весь пост аннулируется до подробного разбора полетов!
· 1
Alexey Burnakov
已发布文章СОПРОВОЖДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА ПО АНАЛИЗУ ДАННЫХ ФОРЕКСА: успешное применение машинного обучения
Начало по ссылкам (сверху старые): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659572 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659929 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/660386 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661062...
· 2
933
Alexey Burnakov
https://www.mql5.com/ru/signals/182568
Буду вести отчеты по новой итерации моей авто-торговли. Это НЕ связано с машинным обучением. Это связано с развитием одной примитивной идеи, которая хорошо ловится тестером МТ4 (пример: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/665851). Обе системы работают на автомате с консервативными настройками риска. Хотя бы год буду держать. При наличии профита продолжу и дальше.
Буду вести отчеты по новой итерации моей авто-торговли. Это НЕ связано с машинным обучением. Это связано с развитием одной примитивной идеи, которая хорошо ловится тестером МТ4 (пример: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/665851). Обе системы работают на автомате с консервативными настройками риска. Хотя бы год буду держать. При наличии профита продолжу и дальше.
Alexey Burnakov
已发布文章Тестирую еще раз
В прошлом году результаты: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081 Решил повторить оптимизацию с учетом прошедшего года на данных Альфа-форекс. по Евре: по Йене: Эти системы пойдут в ход в этом году. Хочу обкатать на Альфа Форексе и сигнал сделаю, понятно...
· 1
271
Alexey Burnakov
не взлетела. будем еще работать.
Это результаты моделирования знака приращения. Пока не вышли в прибыльную зону.
Однако можно легко показать, что прогноз на валидационных выборках значительно отличается от случайного гадания для некоторых горизонтов (снова лучшая зона это в районе 32 минут +-).
Немного поясню графики. Вчера ночью не получилось описать подробно.
Валдиация на 49 слабо зависимых выборках по 13 000 наблюдений. Внутри ящиков лежат 49 значений accuracy - точности угадывания направлений (BUY | SELL) - для каждой из выборок. Ящик это медиана окруженная 1 и 3 квартилями.
Задача была проверить, можно ли при всех наших входных условиях достичь на валидации точности, достаточной для преодоления спреда, то есть, для выхода торговли в безубыток.
Интересно, что для горизонтов прогноза вплоть до 128 минут машина угадывает направления значимо лучше, чем случайное гадание - 50%.
Однако нам бы хотелось получить метрику точность на валидации, лежащую значимо выше одной из ступеней на цветных графиках. Тогда сразу можно сказать, что для этого горизонта можно торговать как минимум в безубыток с учетом обозначенного спреда.
Хочу пополнить набор входных данных, а также можно поменять логику кроссвалидации, отбор переменных, и даже попробовать обучить другим методом.
Кроме того, в планах попробовать предсказать не приращения с шагом по времени, а наступление события Take Profit | Stop Loss для различных уровней.
Это результаты моделирования знака приращения. Пока не вышли в прибыльную зону.
Однако можно легко показать, что прогноз на валидационных выборках значительно отличается от случайного гадания для некоторых горизонтов (снова лучшая зона это в районе 32 минут +-).
Немного поясню графики. Вчера ночью не получилось описать подробно.
Валдиация на 49 слабо зависимых выборках по 13 000 наблюдений. Внутри ящиков лежат 49 значений accuracy - точности угадывания направлений (BUY | SELL) - для каждой из выборок. Ящик это медиана окруженная 1 и 3 квартилями.
Задача была проверить, можно ли при всех наших входных условиях достичь на валидации точности, достаточной для преодоления спреда, то есть, для выхода торговли в безубыток.
Интересно, что для горизонтов прогноза вплоть до 128 минут машина угадывает направления значимо лучше, чем случайное гадание - 50%.
Однако нам бы хотелось получить метрику точность на валидации, лежащую значимо выше одной из ступеней на цветных графиках. Тогда сразу можно сказать, что для этого горизонта можно торговать как минимум в безубыток с учетом обозначенного спреда.
Хочу пополнить набор входных данных, а также можно поменять логику кроссвалидации, отбор переменных, и даже попробовать обучить другим методом.
Кроме того, в планах попробовать предсказать не приращения с шагом по времени, а наступление события Take Profit | Stop Loss для различных уровней.
Alexey Burnakov
Тизер к следующей итерации Большого эксперимента. В данный момент я обучаю машину предсказывать направление движения цены (BUY | SELL). Проверка на валидационной выборке покажет для каких горизонтов предсказания более робастны и, следовательно, устойчивы. Для получения положительного эджа в торговле для каждого горизонта предсказания нужно достичь определенной точности - с учетом спреда. На картинке представлены "лакмусовые бумажки", показывающие какую точность нужно достичь нашей системой для того, чтобы выйти в нуль, в зависимости от разного спреда (от 1 до 3 пунктов). Ну, скрестим пальцы и будем учить и учить наши машины. Скорее всего, через неделю только выкачу результаты. Уже много данных для обработки и осмысления получил.
· 1
Alexey Burnakov
Начало по ссылкам: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659572 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659929 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/660386 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661062...
· 1
769
1
Alexey Burnakov
В блоге https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661499 произошло обновление. Почитайте...
Alexey Burnakov
Важно: я решил выложить в общий доступ обучающий и валидационный наборы данных для всех желающих поэкспериментировать. Если у кого-то получится воспроизвести и возможно улучшить результаты регрессии на валидации, прошу сообщить мне.
https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7CMmJvVGpXOEg3cGs
https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7CMmJvVGpXOEg3cGs
· 2
Alexey Burnakov
Начало по ссылкам: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659572 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659929 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/660386 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661062...
· 3
2317
9
Alexey Burnakov
На тему кроссвалидации временных рядов в пакете caret (R): http://www.r-bloggers.com/time-series-cross-validation-5/
Alexey Burnakov
Начало по ссылкам: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659572 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/659929 https://www.mql5.com/ru/blogs/post/660386 Сегодня...
527
3
Alexey Burnakov
2016.02.22
Похоже, есть проблема с дизайном эксперимента. Кроссвалидация использует случайную выборку наблюдений. Это прямо противоречит моей задумке, когда нужно брать хронологически изолированные куски набора данных. По этой причине результат на кроссвалидация получился лучше, чем на валидацонном наборе. В следующий раз сделаю правильно.