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L'espoir n'a pas encore disparu. J'ai essayé de terminer le thème des cafards dernièrement, qui s'est arrêté à Uninhabitable il y a quelques mois. Beaucoup d'eau a coulé, l'idée a considérablement changé pour tenter de s'éloigner de la paramétrisation déraisonnable qui vous effrayait tant. Plus précisément, l'idée originale reste la même, triviale, mais il y a une "liaison" sous forme de multidevise, ce qui n'est techniquement pas si facile à faire, en raison du besoin de synchronisation des données. Mais j'espère que je serai capable de faire face à ces problèmes.
Et votre idée est bonne, très bonne. Je vais devoir y réfléchir pour poser des questions délicates.
Non, il s'agit ici des entrées en temps réel, définies avant tout paramétrage. C'est exactement ce qui était le point de discorde. Relisez-le :). En fait, je suis en train de reprendre là où je m'étais arrêté il y a un an et demi. Je vous assure que vous étiez déjà au courant de mon approche à l'époque :) . Au fait, et c'est la question que je semble avoir posée :).
Eh bien puisque deux paramètres, bien sûr il y aura une surface. Et le bénéfice est simplement pris comme une moyenne d'un nombre donné de points proches.
Très bien, nous allons avoir des entrées en temps réel. Mais vous n'êtes pas entré par une torche, n'est-ce pas ? Il y avait une source de décision, non ? Il a donc implicitement établi l'algorithme de détermination des points de l'espace des phases, par lequel sa division en contextes est ensuite évaluée. Il y a toujours un malentendu entre nous. Je soutiens que les points de décision en matière de trading doivent être fixés à l'avance (ce que vous avez fait avec une séquence de trades). Et la paramétrisation de l'espace de phase est recherchée ultérieurement et indépendamment en fonction de l'exigence de regroupement des points représentant les métiers. (En ce qui concerne l'application de NS dans cette approche, vous aviez absolument raison - c'est une évidence, surtout pour plus de 2 paramètres). C'est exactement ce programme qui a été mis en œuvre. Félicitations, résultat intéressant !
Je n'ai pas bien compris pour la surface. Vous en avez donc fait la moyenne sur une zone locale ? Avez-vous eu une densité de transaction suffisante pour cela ? Que voulez-vous dire par le plus proche ?
Voici une illustration de "mon" approche. On prend un ensemble d'entrées, on compte pour chaque entrée les valeurs de deux paramètres (en tenant compte du contexte). Nous obtenons un espace de phase bidimensionnel (PS). Plus précisément, une section transversale de l'espace des phases par un plan, puisque l'ajout de nouveaux paramètres d'état augmentera sa dimensionnalité mais ne nécessitera pas de recalculer les paramètres déjà calculés. C'est précisément l'avantage de l'approche à entrée fixe. Maintenant, sur ce plan, nous construisons une estimation approximative de la dépendance du profil par rapport aux paramètres, qui s'apparente en quelque sorte à la fonction de densité de probabilité. Nous obtenons une belle image
Les points bleus sont des points d'entrée et ils sont situés sur le plan zéro, c'est-à-dire que lorsqu'ils plongent sous la surface, l'estimation du profit devient positive. Maintenant, regardons cette affaire depuis le début.
Nous pouvons clairement voir les zones qui promettent un profit positif (c'est-à-dire les zones où les points sont cachés par la surface). Dans ce cas bidimensionnel, nous pouvons littéralement tracer leur frontière à la main. Pour les dimensions supérieures de l'espace des phases, nous ne pouvons plus nous passer des mathématiques.
La question demeure : s'agit-il d'un raccord ou non ? Qui sait :). IMHO, tout dépend des paramètres. Je n'aime pas ces derniers en particulier, ils ne sont pas assez invariants à mon avis. De plus, je ne suis pas sûr de l'exactitude de l'estimation du bénéfice probable, c'est assez primitif.
P.S. Au cas où quelqu'un ne l'aurait pas compris - c'est un appât pour les "newbies" appropriés :) .
Il ne s'agit pas d'un ajustement, mais d'une statistique qui nécessite des recherches supplémentaires susceptibles d'écarter cette paramétrisation ou d'augmenter les chances qu'elle soit correcte.
Il s'agit essentiellement d'une définition de la largeur de zone optimale, uniquement pour 2 paramètres en même temps. Plus la zone optimale est large (pour le cas bidimensionnel, plus la zone est fidèle), mieux c'est. Cependant, il est préférable de construire directement la dépendance non pas sur le bénéfice mais sur un indicateur plus complexe, qui prend également en compte la régularité de l'équité, par exemple le FF. Dans ce cas, cependant, nous devrons introduire une condition supplémentaire de crédibilité : prendre en compte les paramètres lorsque le nombre de transactions est d'au moins 100.
En outre, nous pouvons étudier la zone optimale. Un bon indicateur est l'amélioration constante du système en termes de profit/risque lors du resserrement des paramètres du filtre. Si nous prenons le PF comme base d'estimation, il devrait augmenter, mais le nombre de transactions diminue en même temps. En fait, il s'avère qu'une partie des transactions sont sélectionnées de manière séquentielle. C'est-à-dire que si nous avons, par exemple, 1000 affaires, nous en aurons de moins en moins lorsque le filtrage est faible mais que le FF pour ces affaires augmente. C'est un indicateur statistique important qui montre que le filtre fonctionne et qui montre vraiment le contexte. S'il y a plus d'un paramètre, chacun doit avoir cette propriété. Bien que s'ils sont logiquement un tout, ils n'ont pas à l'être. imha
Au final, des paramètres de filtrage spécifiques seront choisis comme compromis entre un PF élevé et le profit total (en fait le nombre de transactions). Mais les performances du système peuvent également être vérifiées sur la base de l'équité avec des paramètres de filtrage moins rigides. Ce sera un meilleur indicateur car il y aura beaucoup plus de transactions.
Мы совершенно чётко видим области, сулящие нам положительное МО прибыли (то есть области, где точки скрыты поверхностью). В данном двумерном случае мы можем нарисовать их границу буквально вручную. Для больших размерностей фазового пространства без математики обойтись уже не удастся.
Остаётся вопрос - подгонка это или нет? Фиг его знает :). ИМХО, всё зависит от параметров. Вот эти конкретные мне не нравятся, они по моему мнению недостаточно инвариантные. К тому же я не уверен в корректности оценки вероятного профита, она весьма примитивна.
Ce n'est pas un ajustement. Bien que, qui sait quelle est la définition de l'ajustement.
L'idée de cartographier les résultats est une bonne idée et c'est un outil d'analyse. Malheureusement (ou peut-être l'inverse), il n'est pas largement utilisé. L'étape suivante, l'identification des zones durables de profit et de perte, et le suivi de ces zones dans le temps. Si de telles zones sont trouvées, et qu'elles sont stables dans l'espace (changements de paramètres) et dans le temps, nous nous rendons courageusement au centre de la zone - et hop ! ;) Il est clair qu'en pratique, il existe quelques subtilités - mais l'idée générale est la même.
Ну хорошо, пусть реалтаймовые входы. Но ты же не от фонаря входил ? Ведь был же какой-то источник принятия решений ? Вот он и задал неявно алгоритм определения точек фазового пространства, по которым далее оценивается разделение его на контексты.
Pourquoi implicitement, de manière tout à fait explicite. En fait, c'est la tâche principale de l'algorithme. Je compte les valeurs des paramètres de la même manière, en temps réel, mais elles n'ont rien à voir avec la sélection des points d'entrée et de sortie. Ensuite, après avoir défini le filtre contextuel, nous pourrons interdire ou autoriser la transaction par ces paramètres. Mais il sera impossible de déplacer les points d'entrée et de sortie.
Oui, mais vous avez soutenu qu'ils devraient être des entrées parfaites. Je n'ai cessé d'essayer de vous expliquer que c'est le point le plus faible de votrevision. En effet, c'est en faisant votre travail et en essayant de trouver vos entrées et sorties en temps réel que vous arriverez à mon point de départ. Je n'ai jamais prétendu l'avoir dans l'autre sens :).
Et la paramétrisation de l'espace de phase est recherchée après coup et de manière indépendante, en fonction de l'exigence de regroupement des points de transaction représentatifs.
Tu n'as pas confondu quelque chose ? Il semble que jusqu'à présent nous ayons paramétré la série de prix et que ces paramètres aient formé l'espace de phase.
Je n'ai pas tout compris de la surface. Donc, vous en avez fait la moyenne sur une zone locale ? Avez-vous eu une densité de transaction suffisante pour cela ? Que voulez-vous dire par le plus proche ?
Hmm, comment dire autrement. Chaque point bleu est un métier, il a des coordonnées dans ce plan de phase, (Xi, Yi). Pour chaque point du plan de phase (X,Y), nous pouvons calculer la distance à chaque point bleu, par exemple par Euclide : (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Chaque point bleu a un bénéfice, positif ou négatif. Nous sommes intéressés par les 10 points bleus les plus proches de X et Y. Faites la moyenne de leur bénéfice et obtenez la coordonnée Z de la surface pour chaque point (X,Y). C'est-à-dire que nous ne fixons pas le rayon de moyennage, mais le nombre de voisins pris en compte, le rayon de moyennage peut être n'importe quoi.
J'ai d'ailleurs déjà fait une variante de la sommation gaussienne pondérée, il me reste à comprendre, à partir de quelles considérations sigma doit être normalisé :). Toutefois, dans les zones densément peuplées, les résultats sont assez similaires.
P.S. Une fois de plus : non seulement mes trades n'ont pas de bénéfices idéaux, mais rien n'interdit que certains d'entre eux soient non rentables.
... Но лучше сразу строить зависимость не от профита, а от более комплексного показателя, который учитывает еще и гладкость эквити - например ПФ. Тогда правда нужно вводить еще и дополнительное условие достоверности - учитывать параметры при которых число сделок не менее 100 например.
En principe, j'ai fait, en option, la moyenne non pas du bénéfice, mais du signe du bénéfice (+1 ou -1). Cela peut être considéré comme une sorte d'IP locale. Mais en général, la valeur du bénéfice avec des entrées et des sorties rigides est aussi fonction du contexte, donc la variante actuelle me semble préférable. Mais le nombre de points utilisés pour le calcul de la moyenne pour les images ci-dessus est exactement de 100 :).
Pour contrôler la qualité des actions, je regarde maintenant le ratio profit maximum/tirage maximum et les paramètres de régression linéaire par action (pente et RMS).
PF peut probablement êtreutile pour étudier la zone optimale.
Au final, des paramètres de filtrage spécifiques seront sélectionnés comme compromis entre un FF élevé et le profit total (en fait le nombre de transactions). Mais dans ce cas, les performances du système peuvent également être vérifiées sur la base de l'équité avec des paramètres de filtrage moins rigides. Ce sera un meilleur indicateur car il y aura beaucoup plus de transactions.
C'est un curieux tour de passe-passe. Je pense que la diminution des statistiques commerciales lorsque le filtrage est renforcé est un problème sérieux.
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.Sélection de zones stables de profits et de pertes et suivi de ces zones dans le temps. Si de telles zones sont trouvées et qu'elles sont stables à la fois dans l'espace (changements de paramètres) et dans le temps, nous pouvons facilement trouver le centre de la zone - et bien ! ;)
Je le vois à peu près ainsi, seulement je précise que par déplacement dans l'espace il faut entendre le changement des paramètres de l'opération de réglage de l'algorithme, et non les paramètres d'état. C'est-à-dire qu'il s'agit plutôt d'un ajustement de la stratégie au contexte. C'est aussi une pente glissante, on peut y aller, mais en contrôlant soigneusement la justesse des actions, imho.
Примерно так и я вижу, только уточню, что под перемещением в пространстве нужно подразумевать изменение параметров задающего сделки алгоритма, а не параметров состояния. То есть это скорее подстройка стратегии под контекст. Тоже скользкая дорожка, идти можно, но тщательно контролируя корректность действий, имхо.
Je soupçonne que je ne comprends pas la moitié de la terminologie qui est écrite. En tant que tel, je ne peux pas dire oui ou non. Je peux seulement dire que ce dont je parlais n'a rien à voir avec l'adaptation de la stratégie au contexte (quel que soit ce contexte).
Подозреваю, что не понимаю и половины той терминологии, в которой написано. По этому, не могу сказать ни да, ни нет. Могу только сказать, что то о чем вел речь я не имеет отношения к подстройке стратегии под контекст (чем бы этот контекст не был).
Alors c'est moi qui me suis laissé emporter. Apparemment, vous vouliez dire qu'avec le temps, la déformation de la surface peut entraîner un déplacement de la zone optimale.
Pourquoi implicitement, de manière tout à fait explicite. En fait, c'est la tâche principale de l'algorithme. Je compte les valeurs des paramètres de la même manière, en temps réel, mais elles n'ont rien à voir avec la sélection des points d'entrée et de sortie. Ensuite, après avoir défini le filtre contextuel, nous pourrons interdire ou autoriser la transaction par ces paramètres. Mais il sera impossible de déplacer les points d'entrée et de sortie.
Eh bien, c'est ce dont je parle. Au stade des contextes de construction, les paramètres ne devraient pas avoir de rapport avec les points d'entrée/sortie. Cependant, lorsque le clustering est effectué, ces valeurs peuvent déjà jouer le rôle d'un filtre d'entrée-sortie. Et les déplacer était hors de question en premier lieu. Surtout dans votre cas, lorsque ces points sont pris comme base pour le clustering.
Oui, mais vous avez soutenu qu'ils devraient être des entrées parfaites. Je n'ai cessé d'essayer de vous expliquer que c'est le point le plus faible de votrevision. En effet, en faisant votre travail et en essayant de trouver vos entrées et sorties en temps réel, vous vous retrouverez là où j'ai commencé. Je n'ai jamais prétendu que c'était l'inverse :).
Voyez-vous, si nous parlons de maximisation du profit (ce qui est le critère initial de construction d'un TS), alors ce sont les intrants idéaux qui devraient être utilisés pour sélectionner le paramétrage optimal (idéal) du FP. Dans l'idéal (:-), nous n'aurons peut-être pas du tout besoin d'un filtre commercial externe, les paramètres du FP seront suffisants. Mais si nous parlons d'une stratégie d'E/S prête à l'emploi, il s'agit alors d'une autre question - l'optimisation de la stratégie existante par la méthode de clustering FP. Si la stratégie est valable, le résultat le sera aussi. Et la méthodologie est la même.
On pourrait donc dire le contraire : en faisant mon travail, j'obtiens un résultat en contournant l'étape très subjective de la création d'une stratégie d'entrée/sortie sur le plat.
Toutefois, j'espère que vous comprenez que ces options ne sont pas opposées l'une à l'autre. L'un ou l'autre convient, tant qu'il produit des résultats.
Tu es sûr que tu n'es pas confus ? Jusqu'à présent, nous avons paramétré la série de prix et ces paramètres formaient l'espace de phase.
Nous paramétrons le processus. En d'autres termes, nous créons un modèle du processus, qui aura évidemment quelques paramètres. Ce modèle devrait nous permettre de lire les chiffres nécessaires pour décrire le processus, comme le MO. Ou le bénéfice attendu. Et si nous utilisons les points représentant les transactions pour construire la surface du profit et le regroupement ultérieur des PF, alors cela ne contredit rien de ce que j'ai dit auparavant, ni de ce que j'ai dit ensuite. Et vous avez certainement raison - ce sont les paramètres qui forment le PC.
Et quels sont les vôtres ?
Hum, comment le dire autrement. Chaque point bleu est une transaction, il a des coordonnées dans ce plan de phase, (Xi, Yi). Pour chaque point du plan de phase (X,Y), nous pouvons calculer la distance à chaque point bleu, par exemple par Euclide : (X-Xi)^2+(Y-Yi)^2. Chaque point bleu a un bénéfice, positif ou négatif. Nous sommes intéressés par les 10 points bleus les plus proches de X et Y. Faites la moyenne de leur bénéfice et obtenez la coordonnée Z de la surface pour chaque point (X,Y). C'est-à-dire que nous ne fixons pas le rayon de moyennage, mais le nombre de voisins pris en compte, le rayon de moyennage peut être n'importe quoi.
J'ai d'ailleurs déjà fait une variante de la sommation gaussienne pondérée, il me reste à comprendre, à partir de quelles considérations sigma doit être normalisé :). Toutefois, dans les zones densément peuplées, les résultats sont assez similaires.
P.S. Une fois de plus : non seulement mes trades n'ont pas de profit idéal, mais rien n'interdit que certains d'entre eux soient non rentables.
...
Hmm, je pensais avoir une idée approximative de ce dont vous parlez, mais avec ce billet, vous avez complètement détruit cette idée fausse :). Mais j'aimerais aller au fond des choses. Et si on commençait par l'ordre, par petits pas ? En utilisant un paramètre à titre d'exemple.
Donc, voici la série de prix, vous la suivez et à chaque barre vous calculez le paramètre. Ou à chaque tic ?
Ensuite, vous construisez un espace de phase à partir de ces valeurs. Vous avez dit que les trajectoires des phases doivent être continues. Donc vous prenez TOUTES les valeurs ? De chaque barre (de chaque tick) ?
Si ce n'est pas le cas, comment déterminer à quel moment prendre des valeurs pour une analyse plus approfondie ? Et dans quel sens alors avez-vous parlé de continuité ?