L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 144

[mytarmailS]

Ho pensato a modi alternativi di alimentazione dei prezzi in rete, ho notato che quasi tutti i trader di successo commerciano livelli, quelli tengono conto non solo della serie di valori di prezzo recenti ma anche di quella fetta del grafico che è stata in passato agli stessi prezzi

Se ci pensi appaiono molti problemi, mi chiedo chi ha fatto qualcosa di simile, mi piacerebbe discuterne...

Ho messo questo approccio in attesa per ora, ma lo trovo promettente...

Ho spostato la mia attenzione su cose più semplici, ho pensato che potrei provare a considerare i prezzi passati in qualche altro modo, anche se non completamente, e comprimere le informazioni sui prezzi, sto parlando di profilo di prezzo (o profilo di volume), si può davvero pensare a diverse centinaia di barre in un istogramma, quelli che consideriamo molti prezzi passati e comprimerli allo stesso tempo... Sono un programmatore principiante e non posso ancora realizzare il profilo, ecco perché ho preso un modo semplice, ho preso solo la distribuzione e l'ho costruita sulla sezione dei prezzi, cosa non è un profilo di mercato? ;)

PRICE <- cumsum(rnorm(300))+1000
layout(1:2)
plot(PRICE,t="l",ylab = "цена" , xlab = "индексы",lwd=2)
Max <- max(PRICE)
Min <- min(PRICE)
range.vector <- seq(Min, Max, length.out=50)
H <- hist(PRICE, breaks = range.vector,
          xlab = "все цены которые есть в етом участке", 
          ylab = "сколько раз график был на одной и той же цене",col = 5)

C'è una sorta di speranza che la rete capisca questa distribuzione (profilo) meglio del prezzo grezzo, perché questo profilo può dire che tiene conto di tutti gli scambi avvenuti calcolando il numero di volte che il grafico colpisce un prezzo, e gli scambi sono teoricamente a livello... Dobbiamo controllare ... È fatta :) grazie aD.trader per il suo aiuto nell'analisi della distribuzione

Ho preso una fetta di 200 valori di prezzo nella finestra scorrevole, l'ho scalata, centrata, poi l'ho distribuita e data in pasto al RF

uscite

H$ rompe

Conti H$

e gli ultimi 5 valori del taglio da cui ho fatto la distribuzione, così l'algoritmo può orientarsi verso l'ultimo valore rispetto ai valori di H$breaks e H$counts perché tutti i prezzi sono già stati ripartiti

Grafico a 5 minuti, obiettivo come sempre, inversioni

Il risultato non è così buono... a volte la rete non sa cosa fare...

A volte entra meravigliosamente, la qualità delle voci è super

E ciò che è interessante è che non c'è nessuna vendita forte dei nuovi dati

Non ho regolato nulla, ho semplicemente addestrato il modello e ho controllato il risultato

Se ti interessa puoi provare a fare un po' di allenamento con i tuoi obiettivi, forse riuscirai a mettere insieme qualcosa di utile...

Grazie per il suggerimento ;)

[Alexey Burnakov]

Ci sono molti problemi in questo approccio che sono o intrattabili o risolvibili ma non danno un buon apprendimento.

Come minimo, la non stazionarietà della distribuzione del quoziente grezzo.

[mytarmailS]

Alexey Burnakov:
Ci sono molti problemi in questo approccio che sono irrisolvibili o risolvibili ma non danno un buon apprendimento.

Come minimo, la non stazionarietà della distribuzione grezza di cotier.

Bene, per non programmare il profilo di mercato l'ho semplicemente sostituito con una distribuzione, cioè la distribuzione normale e le sue proprietà non sono prese in considerazione qui, o non ho capito il commento? :)

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:
Bene, ho appena sostituito il profilo di mercato con una distribuzione, ecco perché la distribuzione normale e le sue proprietà non sono prese in considerazione qui, o non capisco il commento? :)

No, non l'hai fatto.

Non dovremmo fare 960, 970, ...

Ma portalo ad una forma stazionaria, per esempio, contando la differenza dall'ultimo prezzo. Sarebbe -10, -5, 0, 5, ... 50. Altrimenti avrete una media in un segmento e una completamente diversa nell'altro. 900 su uno, 600 sull'altro. Niente funzionerà al di fuori del campione.

[mytarmailS]

Alexey Burnakov:
Non capito.

Non è 960, 970, ...

960, 970, ... -- Se avessi segnato i prezzi da -2 a 2 non sarebbe stato molto chiaro.

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:

960, 970, ... -- Se avessi mostrato i prezzi nell'esempio sull'immagine come -2 a 2 non sarebbe stato completamente chiaro.

Ma se non c'è alcun riferimento all'ultimo prezzo, allora la macchina non sa dov'è la vostra media. Se si sottraggono tutti i prezzi dall'ultimo prezzo, allora la media sarà zero e la posizione di questa media rispetto al prezzo è fissa.

[mytarmailS]

Alexey Burnakov:
OK, ma se non c'è un riferimento all'ultimo prezzo, non è chiaro alla macchina dove si trova la media. Se tutti i prezzi vengono sottratti dall'ultimo prezzo, la media sarà zero e la posizione di questa media è fissa rispetto al prezzo.

C'è un link:)

Evidenziato in grassetto blu nel mio post

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:
C'è un legame:)

Evidenziato in grassetto blu nel mio post

Bene, è fantastico. L'idea è interessante in generale!

Ma non ci sono abbastanza informazioni dinamiche per completare la curva di apprendimento. La macchina non capisce cosa è andato prima e cosa è andato dopo in questa assegnazione. Dobbiamo aggiungere altri input.

[mytarmailS]

Alexey Burnakov:
Molto bene. Un'idea interessante in generale!

Ma non ci sono abbastanza informazioni dinamiche per completare la curva di apprendimento. La macchina non capisce cosa è andato prima e cosa è andato dopo in questa assegnazione. Dobbiamo aggiungere altri input.

Come si può risolvere questo problema? Non alimento una fetta della distribuzione, ma una serie di diverse fette in una volta sola?

Ho il modello RF che sulla foto con i parametri ntree = 20 , mtry = 5 .

Se imposto ntree =100 allora il modello non fa un solo accordo con i nuovi dati, quindi si riaddestra

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Devo trovare come risolvere il problema di far vedere alla rete i grafici passati agli stessi prezzi

QUESTO è ciò che la rete vede ora

l'area blu è ciò che viene visto dalla rete, le barre blu rappresentano la distribuzione dei prezzi in quest'area e anche se la rete vede molte, 200 candele, non vede la cosa principale , quei grafici che erano prima agli stessi prezzi

Mi sembra che questa sia l'informazione chiave

E la rete non ne sa nulla

[Alexey Burnakov]

mytarmailS:

Dobbiamo ancora capire come risolvere il problema della rete che vede i grafici che erano in passato agli stessi prezzi

Questo è un grosso problema. È qualcosa che è quasi impossibile da risolvere senza compromettere l'apprendimento.

Il punto qui è che più si guarda al passato, più le osservazioni vicine sono dipendenti.

Se si alimenta la macchina con osservazioni non specificate, si perde la cosa più importante: il requisito di indipendenza delle osservazioni. Dopo di che, l'apprendimento sarà drasticamente inadeguato. E le statistiche non funzionano.

E per evitare questo bisogna sfoltire le osservazioni in modo che il ritardo del massimo ritorno sia inferiore o uguale al passo di sfoltimento delle osservazioni. E questo a cosa porterebbe? Riduzione centuplicata della dimensione del campione di allenamento.

C'è un compromesso da fare qui. Profondità dello sguardo rispetto al numero di esempi nel campione.