Comparaison de deux graphiques de cotation avec des distorsions non linéaires sur l'axe des X - page 9
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j'ai eu un peu de temps aujourd'hui pour expérimenter avec le code, voici comme demandé pour une centaine :)
recherche de paternelles, une sorte d'optimisation - un mois (janvier), forward 12 mois, je ne sais pas ce qu'il y a dans ces paternelles, mais je pense qu'il y a quelque chose, je vais réessayer, je devrais utiliser des devises différentes
Je ne crois pas vraiment à ces schémas (bien que cela dépende de lesquels, bien sûr ; comment dire... ils n'ont pas besoin d'être géométriquement évidents).
Mais c'est plus intéressant maintenant.
Bien joué. Nous attendons une description détaillée de la cuisine mathématique. Si vous en avez l'occasion, postez ici quand cela apparaîtra dans le codebase.
J'ai de vagues idées de comparaison, semblables à la recherche de fautes d'orthographe sous forme de lettres manquantes, modifiées ou supplémentaires dans les mots. (J'ai déjà écrit une telle procédure pour un traducteur automatique).
Pour éviter d'ouvrir un fil de discussion distinct, j'ai décidé de décrire ici les résultats de mes recherches sur les motifs. Peut-être cela fera-t-il gagner du temps à quelqu'un et lui donnera-t-il de nouvelles idées.
En 2006, lorsque j'ai commencé à m'intéresser au Forex, ma première idée a été de comparer les N dernières barres (modèle actuel) avec tous les modèles passés de la même cotation, en utilisant le coefficient de corrélation comme mesure de similarité. Il s'agit de la même méthode du plus proche voisin (SN). L'avantage du coefficient de corrélation par rapport à la longueur euclidienne est qu'il tient compte de la distorsion de l'axe des prix. J'ai construit un Expert Advisor utilisant cette méthode qui a montré une rentabilité extraordinaire pendant 2-3 mois de test à terme (10к en 10М ou quelque chose de similaire), mais ensuite il perdait 2-3 mois. Et ainsi de suite : un énorme profit, puis une perte totale. J'ai plusieurs fois repris cette méthode BS, fait des comités de voisins, etc., mais le résultat était le même. A la fin, j'ai été déçu et j'ai mis le code de la méthode BS dans la base sur 5.
En 2007-2008, je me suis intéressé aux PNN, et plus particulièrement aux GRNN. L'essence est la même que la BS, mais au lieu de sélectionner un (ou quelques, comme dans le comité) voisin similaire, tous les modèles passés sont automatiquement sélectionnés et leur influence sur la prédiction est pondérée par une fonction exponentielle comme exp(-mesure_différence). Ainsi, les parties de l'histoire les plus similaires sont pondérées de manière exponentielle. Vous pouvez prendre les prix des modèles (moins la moyenne) et calculer la distance euclidienne comme mesure de la différence, ou vous pouvez prendre la différence entre les lectures vectorielles de certains indices. La précision de la prédiction était légèrement supérieure à celle de la méthode BS, 52% au lieu de 50,5% (je ne me souviens plus exactement).
Ma dernière idée était d'utiliser les méthodes utilisées par notre cerveau pour transformer l'information. J'ai décrit ces méthodes en détail au point 5. L'un d'eux consiste à trouver des modèles (ou fonctions de base) dans lesquels les prix actuels peuvent être décomposés. Comme
Prix[i] = somme (a[k]*fonction[i][k], k=1...L) i=1...N
Bien sûr, on peut prendre les fonctions trigonométriques au lieu de chercher les bases et utiliser la transformée de Fourier. Mais il est plus perspectif de trouver les fonctions de base sur l'histoire en utilisant la méthode du codage raréfié. L'essence de cette méthode consiste à ajuster le modèle linéaire mentionné dans les prix à divers intervalles historiques de longueur N par ANC de telle sorte que l'erreur spécifiée soit atteinte au plus petit nombre de coefficients non nuls a[k], k=1...L. Idéalement, chaque vecteur de prix historique ne contient qu'une seule fonction de base (ou modèle). À chaque étape, les coefficients et les fonctions elles-mêmes sont optimisés. Il y a beaucoup de paramètres qui ne sont pas connus à l'avance. Par exemple, la longueur du motif N, le nombre de fonctions de base dans le dictionnaire L, le nombre de coefficients non nuls dans notre décomposition (je choisis 3, comme chaque segment de prix est constitué de la queue de l'ancien motif, du motif actuel et du début du nouveau motif). Il est important que N*L soit bien inférieur à la longueur totale de l'historique, sinon l'algorithme trouvera des modèles égaux aux prix passés eux-mêmes et nous aurons alors quelque chose comme la méthode des plus proches voisins. Par exemple, le dictionnaire de 64 motifs de 64 mesures chacun pour EURUSD H1 formé en utilisant la méthode de codage raréfié appliquée à l'historique de 1999-2010 (74 mesures) se présentera comme suit
J'ai remarqué la régularité suivante : plus le motif est long et plus il est nombreux dans le dictionnaire, plus le bénéfice dans le bactest est élevé, ce qui peut s'expliquer par le surentraînement. Mais dans tous les cas, avec des N et des L différents, le test à terme semble tourner autour du zéro profit. Je commence à être frustré par les modèles. Apparemment, ils ne sont pas constants dans le forex, ou en d'autres termes, le forex n'a pas de mémoire pour les modèles - de nouveaux modèles sont créés à chaque fois.
S'il oscille autour de zéro à un lot constant, vous avez déjà une machine à imprimer de l'argent... Lots - MM - visser pour éliminer les séries non rentables...
En général - tout TS qui a pour 1000 ou plus de trades, la perte pas plus de (spread * 1,5 * nombre de trades) est un système très potentiellement rentable .... (avec un lot constant, si ce résultat est affiché)
S'il oscille autour de zéro à un lot constant, vous avez déjà une machine à imprimer de l'argent... Lots - MM - visser pour éliminer les séries non rentables...
En général - tout TS qui a pour 1000 ou plus de trades, la perte pas plus de (spread * 1,5 * nombre de trades) est un système très potentiellement rentable .... (avec un lot fixe, si c'est ce à quoi ça ressemble)
Il y a le MM avec les stop-loss et l'augmentation proportionnelle du volume. Vous parlez d'une martingale ou autre ?