Alexey Burnakov / Perfil
- Información
9+ años
experiencia
|
0
productos
|
0
versiones demo
|
0
trabajos
|
0
señales
|
0
suscriptores
|
Senior Statistician
en
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
Amigos
16
Solicitudes
Enviadas
Alexey Burnakov
Ha agregado el tema Reflexiones sobre el azar
¡Buenas tardes! Escribo esto y me pregunto cómo no ofender a nadie ni provocar una inundación. Espero ser constructivo, y, sólo estoy preguntando (no probando, no refutando, sólo queriendo un diálogo). Si se toma una serie de cotizaciones de muchos
Compartir en las redes sociales · 1
293
Alexey Burnakov
Ha agregado el tema Neuroprevisión de series financieras (basada en un artículo)
¡Buenas tardes! Asunto: http://etd.ohiolink.edu/send-pdf.cgi/Lakshminarayanan%20Sriram.pdf?ohiou1127333497&dl=y En este artículo, el investigador logró una precisión de predicción del precio de cierre diario de alrededor del 94% para los
Compartir en las redes sociales · 1
116
Alexey Burnakov
Ha agregado el tema Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características)
¡Buenas tardes! He decidido desarrollar ligeramente el tema tocado por Alexey (Mathemat) en uno de los hilos del foro. He intentado buscar dependencias en las cotizaciones de un instrumento financiero utilizando métodos estadísticos. Para empezar
Alexey Burnakov
Ha agregado el tema SOM: métodos de cocción
¡Buenas tardes! Hace tiempo que me acerqué al uso de los mapas autoorganizativos en Forex. He decidido hacer un experimento: he tomado barras diarias desde 2001 hasta finales de marzo de 2011, he construido vectores de entrada para una red neuronal
Alexey Burnakov
Ha agregado el tema Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más
Buenas tardes a todos, Sé que hay entusiastas del aprendizaje automático y la estadística en este foro. Propongo debatir en este hilo (sin gamberradas), compartiendo y enriqueciendo nuestros propios conocimientos en este interesante campo. Para los
Alexey Burnakov
Post publicado 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...
Alexey Burnakov
Post publicado 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...
Compartir en las redes sociales · 1
219
2
Alexey Burnakov
Post publicado 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...
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!
Alexey Burnakov
Post publicado 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...
Compartir en las redes sociales · 2
950
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
Post publicado 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...
Compartir en las redes sociales · 1
283
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.
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...
Compartir en las redes sociales · 1
787
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
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...
Compartir en las redes sociales · 3
2345
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...
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.
: