L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 318
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êtes-vous sérieux ?)) la main gauche se bat contre la main droite ?) alors qui va parrainer les élections etc.
http://www.rbc.ru/finances/19/10/2015/5624cf299a79472c1c14ac85
etc.
Et bien ils ont fini par faire leurs propres pertes et ils ne sont pas le seul grand acteur du marché. Le hasard peut avoir différents horizons d'investissement et la distribution des profits et des pertes sur chaque horizon d'investissement est à peu près égale, la probabilité de cacher un cygne noir est la même, comme l'a écrit E. Peters, par exemple. Et la lutte contre les monopoles est le rôle clé de l'État et du marché concurrentiel, sinon nous achèterions du pain à 1000 $.
Si la tâche est formulée comme une tâche de définition de signaux de commande
Merci pour la formulation. Je n'ai pas encore défini de nouvelles tâches en m'appuyant sur la facilité de gestion de forex, mais celle-ci me semble pouvoir être définie en quelques étapes.
Alors quelle est la solution ?
Ma première pensée a été de m'éloigner du forex, pour trader des crypto-monnaies puisque tout est si libre et indépendant. Mais comme le prix des crypto est généralement exprimé en dollars - alors btc/usd obtiendra aussi de mauvaises propriétés imprévisibles de la part de usd, dommage. Je pense que vous devriez essayer de trader les crypto crosses - btc/ltc par exemple (bitcoin-litecoin). J'ai vu un certain courtier annoncé qu'il avait btc/usd dans MT4, je devrais chercher une non cuisine avec btc/ltc dans MT5. Dans le pire des cas, vous pouvez aller directement à la bourse de bitcoins, mais vous devez écrire votre propre programme et utiliser leur api de repos pour négocier.
Il existe également quelques idées pour faire fonctionner les modèles de classification dans le domaine du forex. Classer d'abord le type de contrôle actuel (d'après mon expérience - le type change aléatoirement à un type précédent. Il ne semble même pas y en avoir beaucoup, quatre au total. Mais ce n'est pas exact). Vous devez également disposer d'un classificateur commercial formé pour chaque type de contrôle. Et ensuite faire une prédiction d'achat/vente avec un classificateur approprié. D'une certaine manière, tout devient trop compliqué, il faut beaucoup de nouveaux vélos :)
Merci pour la formulation. Je n'ai pas encore fixé de nouveaux objectifs en fonction de la facilité de gestion du forex, mais celui-ci me semble pouvoir être fixé en quelques étapes.
Une tâche correctement définie est déjà à moitié accomplie.
Je vous souhaite de réussir !
Merci pour la formulation. Je n'ai pas encore fixé de nouveaux objectifs basés sur la facilité de gestion du forex, mais celui-ci semble être quelque chose que je pourrais me fixer en quelques étapes.
Ma première idée a été de m'éloigner du forex et d'échanger des crypto-monnaies, puisque tout est si libre et indépendant. Mais comme le prix des crypto est généralement exprimé en dollars - alors le prix du btc/usd obtiendra aussi de mauvaises propriétés imprévisibles de l'usd, également mauvaises. Je pense que vous devriez essayer de trader les crypto crosses - btc/ltc par exemple (bitcoin-litecoin). J'ai vu un certain courtier annoncé qu'il avait btc/usd dans MT4, devrait chercher une non cuisine avec btc/ltc dans MT5. Dans le pire des cas, vous pouvez aller directement à la bourse de bitcoins, mais vous devez écrire votre propre programme et utiliser leur api de repos pour négocier.
Il existe également quelques idées pour faire fonctionner les modèles de classification dans le domaine du forex. Classer d'abord le type de contrôle actuel (d'après mon expérience - le type change aléatoirement à un type précédent. Il ne semble même pas y en avoir beaucoup, quatre au total. Mais ce n'est pas exact). Vous devez également disposer d'un classificateur commercial formé pour chaque type de contrôle. Et ensuite faire une prédiction d'achat/vente avec un classificateur approprié. D'une manière ou d'une autre, tout devient trop compliqué, il faut beaucoup de nouveaux vélos :)
Si nous parlons de modèles de classification, nous devons rechercher des prédicteurs qui ont un pouvoir prédictif à peu près égal sur de grands intervalles de temps.
Pour le moment, nous sommes coincés avec toutes sortes de dérivés de la paire de devises prédite elle-même.
Et si nous prenons d'autres paires de devises. C'est ce que j'ai fait. Il y a des paires de devises qui ont une capacité de prédiction pour l'EURUSD, et il y en a qui ne prédisent pas du tout cette paire de devises.
Mais il y a une pensée plus sérieuse.
Le fait est que le taux de change, par exemple l'USD, dépend directement de différents types d'indicateurs macroéconomiques : taux de la Fed, PIB..... Il est possible que les changements de modèle que vous avez détectés soient dus à des changements d'indicateurs macroéconomiques. Ils ont une périodicité d'un mois, c'est très rapide. Généralement un trimestre ou une saison.
Salutations à tous ceux qui sont intéressés et impliqués dans la discussion de ce fil de discussion ! J'ai lu le fil du début à la fin, avec quelques sauts. Il y a quelques idées et pensées intéressantes ici. Je souhaite exprimer mon point de vue et mon approche de ce problème, à savoir comment aborder le marché et ce que l'on doit essayer d'en tirer.
J'ai suffisamment d'expérience de trading pour me positionner sur le marché sans aucun indicateur ou autre moyen technique. L'idée de transformer ma vision/expérience en un modèle mathématique a émergé. J'ai tout de suite compris que je ne serais pas capable de traduire toutes les nuances en chiffres, notamment parce que je n'avais pas de compétences professionnelles en programmation et, surtout, de connaissances en mathématiques, statistiques, physique, etc. Mais j'ai entrepris le travail.
En conséquence, j'ai créé un indicateur (Fig.), qui a reflété mon approche du marché, de sa prédiction. Je vais décrire brièvement son fonctionnement. Tout d'abord, il pré-traite les citations et crée ensuite un modèle dit "idéal" qui présente une bonne régularité et un minimum de plis. Mais ce modèle, qui a ces avantages, a un grand désavantage - il est en retard d'un nombre décent (10-12) de barres. La tâche suivante consistait à compenser le retard du modèle "idéal". Cette tâche est toujours en cours de résolution. Mais il y a des résultats. Dans la Fig. vous pouvez voir les valeurs prédites du modèle "idéal", la valeur jaune a 5 barres d'avance et la valeur rouge a 7 barres d'avance. Je ne peux pas avancer, même d'une barre, en utilisant les données passées ; il y a beaucoup de faux positifs et cela affecte la régularité. C'est-à-dire que j'ai tiré le maximum de l'histoire. À mon avis, un mélange très combinatoire de prédicteurs, allant des volumes aux relations de corrélation entre un instrument négocié et des dizaines d'autres, intervient dans la formation des barres suivantes. (Et je tiens à préciser que les corrélations sont à très court terme, je n'ai pas été en mesure d'identifier une relation à plus ou moins long terme).
Grâce à tout ce travail, j'ai une opinion bien définie sur la façon dont le marché évolue. Nous, les traders ordinaires, ne disposons pas d'informations complètes sur l'état du marché en ce moment, ceux qui font bouger le marché, nous serons constamment à la traîne. Mais il me semble qu'il est possible de s'approcher de la barre du zéro, mais cela nécessitera de telles ressources et connaissances, qu'il est presque impossible pour un trader ordinaire de le faire.
Salutations à tous ceux qui sont intéressés et impliqués dans la discussion de ce fil de discussion ! J'ai lu le fil du début à la fin, avec quelques sauts. Il y a quelques idées et pensées intéressantes ici. Je souhaite exprimer mon point de vue et mon approche de ce problème, à savoir comment aborder le marché et ce que l'on doit essayer d'en tirer.
J'ai suffisamment d'expérience de trading pour me positionner sur le marché sans aucun indicateur ou autre moyen technique. L'idée de transformer ma vision/expérience en un modèle mathématique a émergé. J'ai tout de suite compris que je ne serais pas en mesure de traduire toutes les nuances en chiffres, notamment en raison de mon manque de compétences professionnelles en programmation et, surtout, de connaissances en mathématiques, statistiques, physique, etc. Mais j'ai entrepris le travail.
En conséquence, j'ai créé un indicateur (Fig.), qui a reflété mon approche du marché, de sa prédiction. Je vais décrire brièvement son fonctionnement. Tout d'abord, il pré-traite les citations et crée ensuite un modèle dit "idéal" qui présente une bonne régularité et un minimum de plis. Mais ce modèle, qui a ces avantages, a un grand désavantage - il est en retard d'un nombre décent (10-12) de barres. La tâche suivante consistait à compenser le retard du modèle "idéal". Cette tâche est toujours en cours de résolution. Mais il y a des résultats. Dans la Fig. vous pouvez voir les valeurs prédites du modèle "idéal", la valeur jaune a 5 barres d'avance et la valeur rouge a 7 barres d'avance. Je ne peux pas avancer, même d'une barre, en utilisant les données passées ; il y a beaucoup de faux positifs et cela affecte la régularité. C'est-à-dire que j'ai tiré le maximum de l'histoire. À mon avis, un mélange très combinatoire de prédicteurs allant des volumes aux relations de corrélation entre un instrument négocié et des dizaines d'autres intervient dans la formation des barres suivantes. (Et je tiens à préciser que les corrélations sont à très court terme, je n'ai pas été en mesure d'identifier une relation à plus ou moins long terme).
Grâce à tout ce travail, j'ai une opinion bien définie sur la façon dont le marché évolue. Nous, les traders ordinaires, ne disposons pas d'informations complètes sur l'état du marché en ce moment, ceux qui font bouger le marché, nous serons toujours à la traîne. Mais il me semble qu'il est possible de s'approcher de la barre du zéro, mais cela nécessite de telles ressources et connaissances, qui ne peuvent être remplies en pratique par un trader ordinaire.
Intéressant !!!!! Votre indicateur lisse bien les cols, mais la ligne elle-même n'a pas de prévision. C'est-à-dire qu'il suit le principe suivant : là où va la figue, là va la fumée. En règle générale, ces TS sont sensibles au nombre de faux signaux. Je me demande comment vous avez obtenu les valeurs prévisionnelles ????.
le gars a juste décidé de vendre sa camelote .... une voiture quelconque... en cachette... comme s'il voulait vraiment que la conversation continue)... eh bien...
Le fait est que le taux de change d'une monnaie telle que l'USD dépend directement de toutes sortes d'indicateurs macroéconomiques : le taux de la Fed, le PIB..... Il est tout à fait possible que les changements de modèle que vous avez identifiés soient liés à des changements d'indicateurs macroéconomiques. Ils ont une périodicité d'un mois, c'est très rapide. Généralement un trimestre ou une saison.
J'ai fait d'autres expériences avec la reconnaissance des formes. L'essence du modèle est la suivante : prendre l'augmentation/diminution du prix pendant des dizaines de barres (motif), trouver des motifs similaires dans les semaines précédentes, regarder comment le prix s'est comporté après des motifs similaires avant et trader en fonction de ces observations. Le modèle comporte de nombreux paramètres d'optimisation, tels que la longueur du modèle (en barres), la distance à parcourir dans l'historique lors de la recherche de modèles similaires, différents coefficients, etc.
Je définis la "similarité" des modèles par la distance cartésienne, comme mytarmailS l'a suggéré ici.
Si vous prenez une petite période d'entraînement, disons une semaine, alors en ajustant les paramètres du modèle, vous pouvez faire augmenter les profits pendant toute cette période. Mais, comme je l'ai écrit précédemment, ce modèle générera des profits et des pertes non pas de manière aléatoire, mais périodiquement, en utilisant de nouvelles données. Une semaine de profit, une semaine de perte, quelques semaines de lente descente dans l'écart. Et ces cycles de rentabilité ou de forte perte apparaîtront parfois dans le futur, même des mois plus tard. C'est très différent des modèles conventionnels tels que neuronka ou scaffold, qui traiteront les nouvelles données de manière uniforme et draineront lentement la propagation. Ce que j'aime dans ce modèle, c'est qu'il semble montrer les cycles cachés du forex, vous pouvez voir comment la réaction du prix aux mêmes modèles change radicalement. Au lieu du caractère aléatoire des résultats (comme la neuronique), nous voyons leur aggravation et leur amélioration cycliques (mais inégales). Inhabituel.
Les nouvelles expériences sont encore plus déroutantes : les paramètres du modèle peuvent le rendre rentable sur des données de n'importe quelle longueur dans le temps, par exemple pour une semaine ou un mois. Mais quelle que soit la durée de l'intervalle d'entraînement, il n'y aura pas de bénéfice stable sur les nouvelles données. Si nous prenons une semaine de données d'entraînement, les périodes de profit et de perte seront également d'une semaine, et nous ne pouvons pas savoir si la semaine suivante sera profitable ou non. Si nous utilisons un mois pour la formation, les périodes de profit et de perte seront également des mois. Quel tas de conneries :) Je suppose que je me suis trompé sur la classification du type actuel de gestion du forex, ce n'est pas le problème, cela ne peut pas dépendre de la durée de l'intervalle de données que j'ai pris pour l'entraînement. Il faut laisser de côté le sens et la logique pour comprendre comment cela fonctionne :)
Pour l'instant, la seule idée est d'augmenter le nombre de mesures incluses dans le motif.
Par analogie, si par exemple le modèle "Head & Shoulders" était rentable en mars et perdait en avril, ce n'est évidemment pas suffisant pour prendre une décision. Il faut regarder les modèles qui l'ont précédé, et à la fin, il se peut que l'on doive trouver trois modèles précédents dans l'histoire et prendre une décision sur la base de leurs combinaisons.
Ça peut marcher.
Mais voici le paradoxe : selon le principe d'Occam, si je peux apprendre au modèle à réaliser des transactions rentables en utilisant des modèles de dix barres, je ne dois pas utiliser cent barres. Et mes conclusions suggèrent que je devrais le faire.
Aucune conclusion. Je continue à travailler avec le forex.
Intéressant !!!!! Votre indicateur lisse bien les collisions, mais la ligne elle-même n'a aucune prédiction. C'est-à-dire qu'il suit le principe suivant : là où va la figue, là va la fumée. En règle générale, ces TS sont sensibles au nombre de faux signaux. Je me demande comment vous avez obtenu les valeurs prévisionnelles ????.
Oui, le lissage est bon, mais le retard de phase n'est pas petit non plus. Là encore, l'idée principale est d'obtenir un maximum de douceur et un minimum de fractures. Ensuite, en entraînant le réseau de neurones et la régression linéaire, j'essaie de récupérer ce modèle en allant progressivement vers la barre zéro tout en gardant la fluidité (j'ai besoin de fluidité principalement pour le trading algorithmique et d'un nombre minimum de ruptures afin d'avoir quelque chose à "mordre" du marché même si j'ai récupéré la phase pour 7 barres de 10-12).
Les valeurs prédites sous forme de ligne jaune et rouge sont obtenues par l'entraînement d'un réseau neuronal utilisant la ligne "idéale" comme fonction cible, et les prédicteurs sont des polynômes recouvrant l'échantillon en amplitude et en phase. Mais la formation des modèles "jaune" et "rouge" est un peu différente, disons même que j'ai utilisé le modèle "jaune" comme prédicteur pour la formation du modèle "rouge". Je l'ai entraîné sur le graphique d'une minute de AUDJPY, échantillon de 1500-2000 barres. Les modèles obtenus fonctionnent dans toutes les périodes et sur l'ensemble de l'histoire malgré la différence d'amplitude considérable des cotations.
De nombreuses variantes de prévision du marché ont été proposées ici, mais beaucoup d'entre elles n'ont pas pu décider des prédicats, de la fonction cible, de ce sur quoi former le réseau neuronal. Avec ce billet, je voulais montrer comment j'ai résolu ce problème compliqué.
Graphiques de bénéfices sur "modèle de motif vs réseau neuronal".
Les deux schémas ont été entraînés à trader l'eurusd du côté positif en octobre 2016 ; lot constant, pas de stop ou d'emport ; toujours en position longue ou courte ; trader sur H1 aux prix d'ouverture. Trading sur le graphique - 5 dernières années, y compris un mois de données d'entraînement.
En apprenant des modèles sans évaluation croisée, ils se sont contentés de tirer le maximum de profit du prix.
Il y a un endroit sur les graphiques où le serveur n'a pas donné de ticks normaux, il y a une sorte de drain à cet endroit, alors ignorez cet endroit.
Voici le neurone. Vous pouvez clairement voir l'intervalle de temps auquel il a été formé, c'est le seul endroit avec un profit stable.
Et voici le modèle de reconnaissance des formes. Le résultat est négatif, mais c'est toujours mieux que la neuronique. Et il y a de nombreuses fois où elle a été rentable pendant des semaines. Mais c'était un échec.
C'est cool, mais je ne sais pas encore quoi en faire.