L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3220

 
mytarmailS #:
Non servono approssimazioni o istogrammi.... Non è necessario nemmeno questo.

Ecco un esempio di simulazione di una serie cointegrata.
h ttps://quant.st ackexchange.com/questions/3930/how-to-simulate-cointegrated-prices

Lei conferma il mio pensiero con un esempio concreto: se conosciamo le regolarità sotto forma di formule e il codice corrispondente, inoltre, sappiamo cosa vogliamo negoziare, possiamo fare una simulazione - questo è un normale approccio professionale. E tutto ciò che va oltre questo schema è la solita alchimia.

Il ramo parla di tick, le cui caratteristiche statistiche non sono interessanti. Poi c'è una conversazione a livello di alchimisti - qualcosa, da qualche parte..... Per queste persone si suggerisce di iniziare con un istogramma come primo passo verso un approccio professionale sulla via della simulazione.

 
fxsaber #:

CSV: time bid ask.

Per quanto tempo ho bisogno di una serie?

Ho preso così tanti ticks D'2023.03.01', da MQ demo EURUSD, che sono risultati essere circa 10mln.

E l'output è una serie senza timestamp, cosa posso fare? Posso collegarmi a quelli vecchi, posso farne a meno.

 

Anche quando si generano Bid e Ask (i loro incrementi), le somme cumulative sono molto diverse, a causa del campionamento casuale.

Non funzionano insieme, cioè bisogna generare o l'uno o l'altro.

 
e posso anche cercare dei modelli nei tick per cercare di spiegare cosa viene scambiato
 
Maxim Dmitrievsky #:

Quanto deve essere lunga la fila?

La sorgente è inferiore a 7 milioni di tick. Come fonte.

Ho preso tanti tick D'2023.03.01', con MQ demo EURUSD, ho ottenuto circa 10 milioni di tick.

Perché MQ-demo?

E l'output è una serie senza timestamp, cosa posso fare? Posso collegarmi a quelli vecchi, posso farne a meno.

Non si può fare senza timestamp. I modelli dipendono dall'ora del giorno. Lo stesso rollover, ad esempio.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Anche quando si generano Bid e Ask (i loro incrementi), le somme cumulative sono molto diverse, a causa del campionamento casuale.

Non funzionano insieme, cioè bisogna generare o l'uno o l'altro.

È possibile generare la media.

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Machine Learning nel trading: teoria, modelli, pratica e trading di algoritmi

fxsaber, 2023.08.19 08:36 AM

L'algoritmo di randomizzazione è così:

  1. Viene presa una cronologia di tick reali.
  2. Viene creata una sequenza di incrementi del prezzo medio ((bid+ask)/2).
  3. In questa sequenza, ogni termine viene moltiplicato casualmente per +1 o -1.
  4. Dalla sequenza di incrementi ottenuta si ricava una nuova storia di tick, in cui il tempo e lo spread coincidono con il punto 1. La nuova storia di tick viene scritta in un foglio di carta con il prezzo medio ((bid+ask /2)).
  5. La nuova storia dei tick viene scritta in un simbolo personalizzato.

In questo modo i timestamp e gli spread coincideranno.

 
Maxim Dmitrievsky cercare dei modelli nei tick per cercare di spiegare cosa viene scambiato.

Sarebbe istruttivo.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Ci proverò stasera.

L'unica cosa è che dobbiamo fare qualcosa per evitarlo.

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

fxsaber, 2023.09.05 09:00

se si prende un grande ZigZag, lo stesso scalper piatto non si fonde (anche guadagna qualcosa lì). Ma questo è per il motivo che le trame piatte sono aggirate dal randomizzatore.

Cioè, il generatore può essere così sommario da lasciare alcuni pezzi quasi invariati. Allo stesso tempo, non si vede affatto con un occhio disarmato (e anche uno armato dovrebbe sforzarsi).
 
fxsaber #:

È possibile generare una media.

p.2 e p.4. In questo caso, i tempi e gli spread coincideranno.

https://disk.yandex.ru/d/_p7ZGNw70AiABQ

TicksG.csv.zip
TicksG.csv.zip
  • disk.yandex.ru
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fxsaber #:

L'unica cosa è che dobbiamo fare qualcosa per evitarlo.

Cioè il generatore può essere così folle da lasciare alcuni pezzi quasi inalterati. Allo stesso tempo, l'occhio nudo (e anche quello armato dovrebbe sforzarsi) non può vederlo affatto.

Credo che in questo caso dipenda dal numero di gaussiane, questo file è generato in 15 pezzi.

Inoltre, il campionamento dalla distribuzione risultante è casuale, cioè estrae ogni nuovo campione in modo casuale dall'intera distribuzione.