Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1249

[Igor Makanu]

Aleksey Vyazmikin:

Ich gehe also davon aus, dass das Thema überall dasselbe ist - ein Händler und warum sollte er sein Verhalten je nach Instrument ändern?

Sie haben schließlich in Ihrer Argumentation entschieden, dass es keinen Unterschied macht, ob das Pferd vor dem Karren ist oder umgekehrt - der Karren ist vor dem Pferd! ))))

Ein Händler passt sich dem Markt an, denn es gibt keinen Marktteilnehmer, der Ihnen sagen kann, wo der Preis morgen stehen wird, es gibt keinen Marktteilnehmer, der alle Informationen über alle Marktteilnehmer hat

Aleksey Vyazmikin:
Wenn wir davon ausgehen, dass die Märkte alle gleich sind und das Preisverhalten ähnliche Muster aufweist, warum dann nicht ein Dutzend Instrumente in einer Stichprobe zusammenfassen und nach gemeinsamen "Merkmalen" für alle Märkte suchen?

angenommen, dann in der Optimierer haben Sie immer Ihre TS finden hervorragende Lösungen (ich hoffe, Sie nicht in Betracht ziehen, den Handel mit Stop-Loss-und Risiko-Exzess), aber in der Regel alles ist traurig, was funktioniert auf einem Markt kann nicht funktionieren auf anderen.

Hier ist das allgemeine Problem: Vereinfachen Sie das Modell (der Markt) auf kartesische Koordinaten X und Y, basierend auf Ihrer Annahme, dass alle Märkte gleich sind, dann gibt es einen Transformationskoeffizienten (linear oder nicht-linear), der es Ihnen erlaubt, einige Daten in andere umzuwandeln - wenn ja, dann ist es ein Problem für die NS, es löst das Problem der Suche nach der Abhängigkeit der Eingangsdaten auf die Ausgabe, eine Multiplikationstabelle hat die NS nicht gefüttert nur faule Person hier ;)

[Wizard2018]

Igor Makanu:

Gehen Sie davon aus, dann in der Optimierer haben Sie immer Ihre TS finden große Lösungen (ich hoffe, wir sind nicht der Ansicht, Handel mit überschießenden Verluste und übergeordnete Risiken), aber in der Regel alles ist traurig, was funktioniert auf einem Chart nicht auf andere

Das zeigt nur, dass das Neuronetz oder was auch immer Sie verwenden, einen anderen Mist gefunden hat. Es klammert sich an die Form, passt sich auf einem lokalen Gebiet an, einer von Millionen von Implementierungen, ist aber nicht in der Lage, die globale Struktur zu "verstehen". Aber die Hauptsache ist doch, dass ich etwas verdiene, oder?

Wenn Sie so auf die MO, wollen die Verantwortung von ihrem eigenen Kopf und Augen zu verschieben, und seelenlos Kesselflicker, so ist hier ein "Kriterium" für die endgültige Beurteilung.Wenn Sie auf 15 Minuten des Pfunds "etwas" gefunden haben, sollte es auf Minuten des Goldes und auf dem täglich-wöchentlichen der inländischen "Chemos" und auf allem, einschließlich Zucker und Sojabohnen aus der Zeit von Larry Williams, ungefähr das gleiche funktionieren.

Entschuldigen Sie, dass ich so unhöflich bin (Igor Makanu: nicht Sie persönlich, sondern allgemein), öffnen Sie Ihre Augen und schauen Sie in die Tabellen im Buch "Long-Term Secrets"... Oder Linda Raschke hat einige Bilder, sehen Sie viele Unterschiede von 15 Minuten des Pfundes oder bitcoin Uhren :)

Wenn Sie nach dem Prozentsatz der profitablen Trades urteilen, nach dem Gewinnfaktor, hängt alles vom Instrument und vom Zeitrahmen ab, der Unterschied beträgt plus oder minus 3-4 Prozent, nicht mehr. Mit der Zunahme des Zeitrahmens sinkt die Stabilität der Muster. Am genauesten ist es bei den "Ticks", was auch immer Sie mit ihnen testen, die Systemparameter sind so eng wie zuvor. Und dann kumuliert sich der Fehler im Laufe der Zeit und die Muster werden unschärfer. Je länger es dauert, das Muster zu bilden, desto stärker wird das Bild erschüttert. Aber die Struktur des Musters fällt nicht "auseinander", selbst auf MN ist es immer noch dasselbe Muster, der Unterschied liegt in den Prozentsätzen.

--

Die Grundlage für die "Gleichheit" aller Marktgraphen ist gegeben, sie können sich rein physikalisch nicht unterscheiden, und sie können sich auch nicht im Laufe der Zeit ändern, nicht einmal um "einen Millimeter", es sei denn, die Lichtgeschwindigkeit oder die Zahl der PI ändert sich.

Ich habe mehr als einmal auf ein Buch verwiesen, in dem steht, warum sie gleich sind und warum sie sich im Laufe der Zeit nicht ändern können.

[Forester]

Aleksey Vyazmikin:

Ich hatte eine Ausbildung für die Jahre 2016-2017 und habe dann einfach die Blätter für die Jahre 2014-2018 überprüft und diejenigen ausgewählt, die jedes Jahr profitabel waren und eine Reihe anderer Kriterien erfüllten (Gesamtwachstum/kein größerer Drawdown). Ich frage mich also, ob ein solches Modell verwendet werden kann.

In Bezug auf die Kombination verschiedener Instrumente, so viele Prädiktor hier ist der Gewinn in Pips für verschiedene Zeitintervalle, und es wird nicht mit verschiedenen Instrumenten arbeiten...

Was ist ein Paket oder ein Programm, in dem man einzelne Blätter und ihre Statistiken einsehen kann?

Haben Sie dort 1 Baum oder einen Wald unterrichtet?

[Igor Makanu]

Zauberer2018:

Es zeigt nur, dass das neuronale Netz oder was auch immer Sie verwenden, eine weitere Fälschung gefunden hat. Es klammert sich an die Form, passt sich an einen lokalen Ausschnitt an, eine von Millionen Varianten der Umsetzung, kann aber die globale Struktur nicht "verstehen".Aber die Hauptsache ist, zu gehen, ich meine zu verdienen, richtig?

Wenn Sie so sehr auf das Verteidigungsministerium bedacht sind und die Verantwortung von ihrem eigenen Kopf und ihren eigenen Augen auf einen seelenlosen Kesselflicker abwälzen wollen, hier ist das "Kriterium" für die endgültige Bewertung.Wenn Sie "etwas" auf 15 Minuten des Pfunds gefunden haben, sollte es auf Minuten des Goldes und auf den täglich-wöchentlichen der inländischen "Chemos" und auf alles, einschließlich Zucker und Sojabohnen aus der Zeit von Larry Williams, ungefähr das gleiche funktionieren.

Entschuldigen Sie, dass ich so unhöflich bin (Igor Makanu: es geht nicht um Sie persönlich, sondern allgemein), öffnen Sie die Augen, schauen Sie sich die Tabellen im Buch "Long-Term Secrets" an... Oder Linda Raschke hat einige Bilder, sehen Sie viele Unterschiede von 15 Minuten des Pfundes oder bitcoin Uhren :)

Wenn Sie nach dem Prozentsatz der profitablen Trades urteilen, nach dem Gewinnfaktor, hängt alles vom Instrument und vom Zeitrahmen ab, der Unterschied beträgt plus oder minus 3-4 Prozent, nicht mehr. Mit dem Wachstum des Zeitrahmens sinkt die Stabilität der Muster. Die genaueste ist auf "Ticks", was auch immer Sie testen mögen, die Systemparameter sind so eng wie zuvor. Und dann häufen sich mit der Zeit die Fehler, und die Muster werden immer vager. Je länger es dauert, ein Muster zu bilden, desto stärker zittert das Bild.

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Die unumstößliche Grundlage dafür, dass alle Marktgraphen"gleich" sind, ist vorhanden, sie können sich rein physikalisch nicht unterscheiden. Sie können sich auch nicht im Laufe der Zeit ändern, nicht einmal um einen "Millimeter", es sei denn, die Lichtgeschwindigkeit oder die Anzahl der PIs ändert sich.

Ich habe mehr als einmal einen Link zu einem Buch angegeben, in dem alles steht, sowohl warum sie gleich sind als auch warum sie sich im Laufe der Zeit nicht ändern können.

es tut mir leid, ich habe nicht immer Zeit, alle Diskussionen im Thread zu lesen, ich werde es lesen, es gibt jetzt sowieso nichts zu lesen

[СанСаныч Фоменко]

R oder Python? Warum nicht beides? Verwendung von Anaconda Python in R mit {reticulate}

[СанСаныч Фоменко]

Eidechse_:

Fa, brauchen einen normalen Filter wie Juricas JMA, aber vor '71.
Vorzugsweise nicht zu kompliziert und in R. Haben Sie welche?

Nein.

Ich benutze das fertige JMA auf mcl4 schon seit langem für die Anpassung an die Zeit, aber es nützt nicht viel: Es verblasst wie alles andere. Von Zeit zu Zeit musste ich mit meinen Händen eingreifen.

Ich verwende Indikatoren als Prädiktoren, aber mir ist keine Glättung bekannt, die eine Vorhersagekraft für meine Zielvariablen hat.

Wenn es um Filter geht, gibt es ein seltsames Paket namens smooth. Innerhalb der Glättung sitzt Kalman mit Zustandsraum. Es liefert Mashups in sehr guter Qualität und mit Extrapolation (Vorhersage) für mehrere Schritte im Voraus.

Aber noch einmal, die Hauptsache für mich ist: Vorhersagefähigkeit für das Ziel, und alles in diesem Paket ist das gleiche Problem: hat keine Vorhersagefähigkeit.

Deshalb habe ich die ganzen Filter, Glättungen und so weiter aufgegeben.

[Aleksey Vyazmikin]

Igor Makanu:

In Ihrer Argumentation haben Sie schließlich entschieden, dass es keinen Unterschied macht, ob das Pferd vor dem Wagen oder der Wagen vor dem Pferd ist! ))))

Der Händler passt sich dem Markt an, denn es gibt keinen Marktteilnehmer, der Ihnen sagen kann, wo der Preis morgen stehen wird, es gibt keinen Marktteilnehmer, der alle Informationen über alle Marktteilnehmer hat

Händler ist ein kollektives Bild, es ist eine Person, die den Willen einer Person (physisch oder juristisch) ausdrückt, die den Markt beeinflusst, indem sie ihre Fähigkeiten einsetzt, um die Bedürfnisse eines Kunden zu erfüllen. Deshalb behaupte ich, dass ähnliche Fähigkeiten in allen Instrumenten zusammengenommen den Sieg davontragen, und zwar nicht wegen des Wissens oder der Fähigkeiten selbst, sondern wegen der Menge der eingesetzten Interessengruppen. Hinzu kommt die globale Religion der technischen Analyse, die für die meisten Marktteilnehmer nicht anwendbar ist (einmal ein Link auf die Anforderung der Zentralbank, diese Postulate für einen professionellen Wertpapiermarktteilnehmer zu kennen, abgezogen)... Sie können nicht sagen, wo der Preis sein wird, unsere Aufgabe ist es, zu verstehen, wie sich der Preis je nach dem gewählten Bewegungsvektor bewegen wird, und die Kosten für den Einstieg in die Transaktion, den Preis des Risikos, zu minimieren.

Igor Makanu:

Gehen Sie davon aus, dann in der Optimierer haben Sie immer Ihre TS wird große Lösungen zu finden (ich hoffe, dass der Handel mit der Überkompensation Verlust und Überschuss an Risiko, wir nicht berücksichtigen), aber in der Regel ist alles traurig, was funktioniert auf einem Diagramm nicht auf der anderen Arbeit

Hier ist das allgemeine Problem: Vereinfachen Sie das Modell (den Markt) auf die kartesischen Koordinaten X und Y, basierend auf Ihrer Annahme, dass alle Märkte gleich sind, dann gibt es ein Transformationsverhältnis (linear oder nichtlinear), das es Ihnen erlaubt, einige Daten in andere Daten umzuwandeln - wenn ja, dann ist das ein Problem für den NS, es löst perfekt das Problem, die Abhängigkeit der Eingabedaten von der Ausgabe zu finden, die Multiplikationstabelle wird dem NS nicht von dem Faulen zugeführt ;)

Ich arbeite mehr mit Prädiktoren, die den Markt beschreiben, und ich habe bereits mehr als 300 davon, und 300 Eingaben sind zu kompliziert für SN... Deshalb verwende ich baumartige Modelle. In jedem Fall besteht die Aufgabe darin, Punkte in relative Einheiten umzuwandeln, damit die Prädiktoren nicht vom Instrument abhängen. Ich mache das mit der täglichen ATR, aber vielleicht gibt es eine bessere Methode - ich weiß es nicht. Auf jeden Fall muss ich verschiedene Methoden der Datentransformation ausprobieren, denn meine Trainingsstichprobe ist klein - nicht alle Variationen werden berücksichtigt oder liegen in einer kleinen quantitativen Form vor, die es verhindert, die Regel zu identifizieren (die Liste zu bilden).

[Aleksey Vyazmikin]

elibrarius:

Was ist das Paket oder Programm, in dem Sie einzelne Blätter und Statistiken über ihre Arbeit sehen können?

Haben Sie dort 1 Baum oder einen Wald ausgebildet?

Ja, es ist sehr lehrreich, mit Stichproben in Deductor Studio zu arbeiten - Sie können Zweige neu aufbauen oder einen Baum von Grund auf neu erstellen - ein sehr gutes Werkzeug, um zu verstehen, wie der Baum funktioniert und um Ihre Hypothesen zu testen. Der Nachteil ist, dass das Paket bezahlt wird und man die Regeln (Blätter) nicht so einfach absetzen kann...

Ich verwende ein R-Skript, um einen Baum mit Genetik zu erzeugen, dann verwende ich ein Skript, um die Baumdaten bei jeder Iteration zu entladen, und dann verwende ich ein separat geschriebenes Parser-Programm, das Bäume in Blätter in diesem Format umwandelt:

            if(Test_P!=1245)if(DonProc>=5.5 && TimeH< 10.5 && Levl_High_H4s1< 1.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.22513089 0.30366492 0.47120419)
            if(Test_P!=2030)if(Povtor_Low_M1>=0 && TimeH>=10.5 && TimeH< 21.5 && BB_iD_Center_H1< 0 && Levl_Close_D1>=-2.5 && Levl_Support_W1s1< 4.5 && LastBarPeresekD_Down_M15< 4.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.09111617 0.51252847 0.39635535)
            if(Test_P!=2537)if(Povtor_High_M1>=0 && rLevl_Down_iD_RSI< -6.5 && TimeH< 14.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1990172 0.3832924 0.4176904)
            if(Test_P!=3243)if(Levl_Close_H1>=0 && TimeH<10.5 && Levl_Support_W1<-3.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1153846 0.1538462 0.7307692)
            if(Test_P!=3314)if(Levl_Close_H1>=0 && TimeH< 10.5 && Levl_Low_W1s1N< 4.5 && Levl_Support_W1< -3.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1153846 0.1538462 0.7307692)
            if(Test_P!=3583)if(Povtor_Type_M1>=0 && TimeH< 10.5 && Levl_Close_W1< -3.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.11428571 0.20000000 0.68571429)
            if(Test_P!=3857)if(Povtor_Type_M1>=0 && TimeH<10.5 && Levl_Support_W1<-3.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.07142857 0.17857143 0.75000000)
            if(Test_P!=6546)if(Povtor_Type_H1< 0 && Levl_Close_H1s1N>=0 && Levl_Close_H1s1N< 2.5 && Levl_High_W1s1>=2.5 && DonProc_M15>=5.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1228070 0.4210526 0.4561404)
            if(Test_P!=6676)if(Povtor_Type_H1< 0 && Levl_Close_H1s1N>=0 && Levl_Close_MN1< 4.5 && TimeH< 21.5 && BB_iD_Center_H1< 0 && Povtor_Type_M15>=0 && Levl_Down_DC_M15>=-2.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.10619469 0.42477876 0.46902655)
            if(Test_P!=8673)if(Levl_Close_H1s1< 0 && Levl_Close_H1s1N>=0 && Part_H4>=2.5 && TimeHG< 3 && Levl_first_W1s1>=0.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.11607143 0.40178571 0.48214286)
            if(Test_P!=8840)if(TimeHG>=1.5 && RSI_Open_M1< 0.5 && BB_Peresek_Last_M1< 0.5 && RSI_Open_M1>=-0.5 && Levl_Support_W1s1>=-4.5 && Povtor_Low_H1>=0 && Levl_Support_H4>=0 && RegressorSpeed< 1.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1606218 0.4145078 0.4248705)
            if(Test_P!=10002)if(rOpen_WormsDown>=0 && BB_Peresek_Last_M1< 0.5 && rDeltaWorms< 2.5 && DonProcVisota< 4.5 && Part_D1< 3.5 && BB_iD_Center_H1< 0 && Levl_Close_H1s1N>=0) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1890244 0.3963415 0.4146341)
            if(Test_P!=10395)if(rOpen_WormsDown>=0 && Povtor_Type_M15>=0 && Levl_Low_H1< -4.5 && Levl_Close_H1s1N>=0) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1990741 0.3888889 0.4120370)
            if(Test_P!=14244)if(rPeresek_Up<0.5 && BB_Peresek_Last_M1<0.5 && Polozhenie_M1>=0 && Povtor_High_H1<-2.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1948052 0.3506494 0.4545455)
            if(Test_P!=14462)if(rPeresek_Up<0.5 && BB_Peresek_Last_M1<0.5 && Polozhenie_M1>=0 && DonProc_M15<9.5 && Levl_Support_H4s1<4.5 && Povtor_High_H1<-2.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.2112676 0.3239437 0.4647887)
            if(Test_P!=17944)if(Levl_Low_H1s1N< -1.5 && Levl_Close_H4>=0 && Levl_Close_H1s1N>=0 && BB_iD_Center_H1< 0 && Part_H1< 2.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1408451 0.3239437 0.5352113)
            if(Test_P!=18382)if(Povtor_Low_M15< 3.5 && LowPerekH1s1_1< 0.5 && Polozhenie_M1>=0 && BB_iD_Down_M1>=-5.5 && DonProcVisota>=3.5 && Povtor_Low_M15< 1.5 && BB_iD_Down_M1>=-1.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1659389 0.3842795 0.4497817)
            if(Test_P!=19123)if(rPeresek_Down< 0.5 && Povtor_Low_M15< 3.5 && LowPerekH1s1_1< 0.5 && Polozhenie_M1>=0 && rCalcLvlWorms< 1.5 && DonProcVisota>=3.5 && rLevl_UpPeresek_iD_RSI< 1.5 && RegressorCalc_S1>=-1.5 && Levl_first_W1s1>=-0.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1225490 0.4313725 0.4460784)
            if(Test_P!=26038)if(Levl_Support_H1s1>=-3.5 && Part_H4< 2.5 && LowPerekH1s1_0>=0.5 && Part_H1>=1.5) CalcBuy=CalcBuy+1; //(0.1912568 0.4153005 0.3934426)

Dann verwende ich EA, die Prädiktoren aus Datei und Finanzergebnis liest und Blätter auf sie im Optimierungsmodus "Mathematische Berechnungen" anwendet, und darin sammle ich bereits Statistiken durch Berechnung von Finanzindikatoren und andere Statistiken, die von Agenten an EA in Frames übergeben werden und in einer Datei als Ergebnis sammeln.

Dann schaue ich mir das Blatt für jeden Berichtszeitraum an.

[Farkhat Guzairov]

Aleksey Vyazmikin:

Ja, es ist sehr lehrreich, mit Stichproben in Deductor Studio zu arbeiten - Sie können Zweige neu aufbauen oder einen Baum von Grund auf neu erstellen - ein sehr gutes Werkzeug, um zu verstehen, wie der Baum funktioniert und um Ihre Hypothesen zu testen. Der Nachteil ist, dass das Paket bezahlt ist und man die Regeln (Blätter) nicht so einfach absetzen kann...

Ich verwende ein R-Skript, um einen Baum mit Genetik zu erzeugen, dann verwende ich ein Skript, um die Baumdaten bei jeder Iteration zu entladen, und dann verwende ich ein separat geschriebenes Parser-Programm, das Bäume in Blätter in diesem Format umwandelt:

Dann verwende ich EA, die Prädiktoren aus Datei und Finanzergebnis liest und Blätter auf sie im Optimierungsmodus "Mathematische Berechnungen" anwendet, und darin sammle ich bereits Statistiken durch Berechnung von Finanzindikatoren und andere Statistiken, die von Agenten an EA in Frames übergeben werden und in einer Datei als Ergebnis sammeln.

Als nächstes untersuche ich, wie sich das Blatt in den einzelnen Berichtszeiträumen verhalten hat.

Meine Güte, alles, was Sie manuell tun, sollte von einem Neuronetz erledigt werden, und so.... Zeitverschwendung, und wenn das Ergebnis negativ ausfällt, haben Sie viel Frust und müssen nach anderen Methoden suchen.

[Aleksey Vyazmikin]

Eidechse_:

Hammer. Versuchen Sie es mit einer Hintergrundbeleuchtung (Wärmekarten)

Ja, ich habe solche Implementierungen mit Hintergrundbeleuchtung gesehen, aber das ist ein separater Algorithmus, den man schreiben muss, und eine Leinwand, die man anziehen muss, mit der ich mich überhaupt nicht beschäftigt habe. Deshalb ziehe ich sie mit Formeln heraus. Aber eine Karte wäre interessant, aber dann wiederum ist es besser, multidimensional zu arbeiten...

Jetzt überlege ich, was ich beim Sammeln von Blättern für ein Modell anstreben soll, zuerst habe ich stabile Blätter ausgewählt - ich habe schon geschrieben, dann kommen Filterblätter (ich habe -1/0/1 Klassifizierung - Verkauf/Nicht betreten/Kaufen), bzw. Filter können Blätter aus der Gruppe "Nicht betreten" und aus der Gruppe "Kaufen" zum Verkauf sein, und in der Tat gehören sie zur Gruppe "Verkaufen" - da entweder das Muster falsch war oder der Chart der Anwendung von Blättern zum Markteintritt diese Fläche nicht mit dem Eintrittssignal abdeckt, sondern gut filtert, indem er den Eintritt ignoriert. Bisher sind die Kriterien der Filter wie folgt - Verbesserung des Gewinns, Verringerung des Drawdowns, Verringerung der Anzahl der Verlusteinträge in einer Reihe, so dass Sie 4-6 Blätter nehmen können, die in 3x/4x Perioden alle diese Indizes auf einmal verbessern, und Indizes im Allgemeinen - Gewinn und Drawdown. Und dann entweder die Auswahl auf die Rentabilität und den Prozentsatz der richtigen Einträge konzentrieren, oder ich denke, zu versuchen, einen individuellen Filter für jedes Blatt (1-2) zu finden, das ist teurer, aber sollte in der Theorie effektiver sein.