Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3347

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fxsaber #:

Keines meiner TCs verwendet den Spread-Wert irgendwo in der Logik (auch nicht indirekt). Ich bin nicht der einzige, der dies tut.

Warum die Ausgangsdaten in Form von zwei Geld-/Briefkursen in Preis/Spanne umgewandelt werden und dann nach Alpha im Preis gesucht wird, ist mir ein Rätsel.

Wenn man über Spread, Zeitrahmen und japanische Candlesticks spricht, ist das in etwa das Gleiche.

Nun, ich habe die Idee verstanden, ich werde morgen darüber nachdenken :)
 
fxsaber #:

"Hello World!" im Bereich des Verständnisses von Rohdaten - ein Skript zu schreiben, das den maximal möglichen Gewinn in einem historischen Intervall anzeigt.

Wenn Sie es nicht haben, dann ist es unklar, was Sie tun.

Nicht nur jeder kann diesen Punkt erreichen, indem er den MOE studiert. Es ist nirgendwo geschrieben. In der Regel sind es ganz einfache Wünsche, mehr Zeichen und mehr Schichten in den NS zu stopfen.
 
nevar #:

NHITS und das lightGBM haben auch einen niedrigeren RMS als das TimeGPT in täglichen und stündlichen Daten. https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622



Haben Sie Conformal Prediction ausprobiert ?

https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420

https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series

Hallo, noch nicht. Danke für so ein tolles Buch und die Artikel, ich werde es auf jeden Fall lesen.
 
Maxim Dmitrievsky #:


Es stellt sich also heraus, dass das Muster selbst auf der Ebene des Spreads liegt, oder wie ist es zu interpretieren? Das heißt, es deckt nicht die Handelskosten.

So ist es, auf mashki erreicht einen einheitlichen Verlust auf jeden Handel gleich dem Spread)))))) Bei Null Spread sogar Gewinn))

 

Maxim Dmitrievsky#:


Es stellt sich also heraus, dass das Muster selbst auf der Ebene des Spreads liegt, oder wie ist es zu interpretieren? Das heißt, es deckt nicht die Handelskosten.

Der Spread hat damit nichts zu tun.

Wir nehmen einfach die Statistik für H1

> quantile(abs(na.omit(diff(CLOSE))), probs = seq(0, 1, 0.01)) 
       0%        1%        2%        3%        4%        5%        6%        7%        8%        9%       10%       11%       12% 
0.0000000 0.0000100 0.0000200 0.0000300 0.0000400 0.0000500 0.0000600 0.0000700 0.0000800 0.0000800 0.0000900 0.0001000 0.0001100 
      13%       14%       15%       16%       17%       18%       19%       20%       21%       22%       23%       24%       25% 
0.0001200 0.0001300 0.0001400 0.0001500 0.0001700 0.0001800 0.0001900 0.0002000 0.0002100 0.0002200 0.0002300 0.0002400 0.0002500 
      26%       27%       28%       29%       30%       31%       32%       33%       34%       35%       36%       37%       38% 
0.0002600 0.0002700 0.0002800 0.0002900 0.0003000 0.0003100 0.0003200 0.0003400 0.0003500 0.0003700 0.0003800 0.0003900 0.0004000 
      39%       40%       41%       42%       43%       44%       45%       46%       47%       48%       49%       50%       51% 
0.0004200 0.0004300 0.0004400 0.0004500 0.0004700 0.0004800 0.0004900 0.0005100 0.0005300 0.0005400 0.0005500 0.0005700 0.0005900 
      52%       53%       54%       55%       56%       57%       58%       59%       60%       61%       62%       63%       64% 
0.0006000 0.0006200 0.0006400 0.0006600 0.0006800 0.0006900 0.0007100 0.0007300 0.0007500 0.0007700 0.0007900 0.0008100 0.0008300 
      65%       66%       67%       68%       69%       70%       71%       72%       73%       74%       75%       76%       77% 
0.0008600 0.0008800 0.0009100 0.0009300 0.0009600 0.0009800 0.0010100 0.0010300 0.0010600 0.0010900 0.0011300 0.0011700 0.0012100 
      78%       79%       80%       81%       82%       83%       84%       85%       86%       87%       88%       89%       90% 
0.0012500 0.0012900 0.0013300 0.0013700 0.0014200 0.0014600 0.0015100 0.0015730 0.0016300 0.0017000 0.0017700 0.0018500 0.0019300 
      91%       92%       93%       94%       95%       96%       97%       98%       99%      100% 
0.0020200 0.0021500 0.0022900 0.0024400 0.0026400 0.0029300 0.0032600 0.0037200 0.0048404 0.0173300

und schauen dummerweise, bei welchem Wert der Kurssteigerung Ihre "profitablen" Prognosen unprofitabel werden, d.h. bei 10 Pips von 4 Stellen werden nur 25% der Marktbewegungen potentiell profitabel. Und das bei einer fehlerfreien Prognose!

 
СанСаныч Фоменко #:

Der Spread hat damit nichts zu tun.

Wir nehmen nur Statistiken für H1

und sehen dummerweise, bei welchem Wert der Kurssteigerung Ihre "profitablen" Prognosen zu unprofitablen werden, d.h. bei 10 Pips von 4 Ziffern werden nur 25% der Marktbewegungen potentiell profitabel. Und das bei einer fehlerfreien Prognose!

Sie verstehen nicht, worüber ich schreibe

Bei der Markierung mit dem Spread sind 0% der Trades unrentabel. Und es spielt keine Rolle, ob der Durchschnittspreis + Spread oder die Saber-Ticks auf Bid und Ask separat berechnet werden. Im Durchschnitt ist das Ergebnis vergleichbar.

Sie können später nach Ticks berechnen, wenn Sie ein eifriger Scalper sind und in 1-2 dts arbeiten, ich mag solche TSs nicht besonders

 

Zeichnen Sie ein Diagramm zur Verteilung der Geschäfte, wobei auf der horizontalen Linie der Gewinn der geschlossenen Positionen und auf der vertikalen Linie die Anzahl der geschlossenen Positionen steht.

Für enge und weite Spreads.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Du verstehst nicht, worüber ich schreibe

Bei der Bewertung mit dem Spread sind 0 % der Geschäfte unrentabel. Dabei spielt es keine Rolle, ob der Durchschnittspreis + Spread oder die Saber-Ticks auf Geld- und Briefkurs getrennt berechnet werden. Im Durchschnitt ist das Ergebnis vergleichbar.

Sie können später nach Ticks berechnen, wenn Sie ein eifriger Scalper sind und in 1-2 dts arbeiten, ich mag solche TSs nicht besonders

Mein Markup ist ein Preisinkrement.

Nehmen Sie Ihren Markup und schauen Sie sich das Quantil an. Für welchen Gewinn ist Ihr Markup ausgelegt? Vergleichen Sie es mit der Statistik.

 
СанСаныч Фоменко #:

Mein Aufschlag ist die Preiserhöhung.

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

fxsaber, 2023.12.10 17:57

Über Spread, Timeframes und japanische Candlesticks zu sprechen, ist ungefähr dasselbe.

 
СанСаныч Фоменко #:

Mein Aufschlag ist die Preiserhöhung.

Nehmen Sie Ihren Preisaufschlag und schauen Sie sich das Quantil an: Wie viel Gewinn soll Ihr Preisaufschlag bringen? Vergleichen Sie es mit der Statistik.

Nein, damit gibt es kein Problem. Es spielt keine Rolle, wie hoch die Gewinnspanne ist. Was zählt, ist der Klassifizierungsfehler. Er wird größer, wenn die Streuung zum Training hinzugefügt wird, oder er bleibt gleich.

Aber das Modell arbeitet nicht besser, wenn der Spread im Aufschlag berücksichtigt wird, es bringt keinen Gewinn, aber ohne den Spread arbeitet es genauso, als wäre es ohne ihn trainiert worden. Aus diesem Grund habe ich den Spread bedingt in den Klassifikationsfehler einbezogen. Das heißt, die Reaktion des Modells erlaubt es Ihnen nicht, es zu schlagen.

Die Berücksichtigung des Spreads im Aufschlag bedeutet, dass die Länge der Geschäfte, die ihn überschreiten, größer ist. Das heißt, ich mache die Trades länger, trainiere sie dann, und das Ergebnis des Tests mit dem erhöhten Spread ist fast dasselbe wie das Ergebnis eines anderen Modells, das mit kürzeren Trades trainiert wurde.

Daraus ergibt sich die ziemlich eindeutige Schlussfolgerung, dass MO bei meinen Anzeichen, sagen wir mal, den Spread nicht schlagen kann.

Aber manchmal kann es, mit bestimmten Machenschaften im Zusammenhang mit kozul. Das heißt, wenn es einige stat. Indikator der abgeleiteten "Zuverlässigkeit" der Signale, dann arbeiten sie auch, wenn der Spread erhöht.

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