Продолжая тему тестирования алгоритма Маркет Мэйкера, поделюсь своими результатами и мыслями по его работе: 1. Основной режим работы алгоритма - это маркетмэйкинг (он же арбитраж ликвидности, он же торговля спредом). И конечно же, прибыльность этой стратегии сильно зависит от рыночных условий, скорости получения данных и работы системы...
Интересный подход к предсказанию направления рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) - построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение целевой...
優勝を決めるのは非常に難しいでしょう。マーチンゲールして精度よりお金で勝つ人が出てきて、精度で勝っているような人と勝ち方を議論する。誰かが実勢価格を見て、遅れて結果を投稿するだけ。モデルは誰が投稿したものでもないだろうから、信じることも検証することもできない。
自分で信号を作って、その上で結果を示す方がよっぽど簡単です。
理論上のシグナルはもちろん良いのですが、「でも」が多く、まずMTがテーマであること、取引所取引の端末としてMTを提供しているブローカーが少ないことが挙げられます。分析の依頼や案件をまっとうな流れで得る必要があり、証券会社経由のFXは...ご存知でしょう))MOのテーマで言えば、numeraiと同じようにloglossや方向予測の精度をチェックすればいいわけですから、それで十分です。戦略ポートフォリオの成功の尺度として、シャープレシオまたはそのロバストな類似値を使用すべきであり、マーチンゲールや他の不合理なMMアルゴリズムはそこで機能しません。私はアイデアを出しただけです。その後、議論の土台となる、データ、属性、ターゲット機能などについて、具体的な例を挙げながら議論します。
データを出してくれれば、できることはすべて予測しますよ :)
しかし、Rのトレードシミュレーションの問題では、各バーに対して買い/売りという予測を出して、精度を求めることしかできません。シャープ比が取れない。
分析するための依頼や取引の流れをまっとうする必要があり、DT経由のFXは...。ご存知でしょう))
私たちは理解している...)
ここでは、MMアルゴリズムを市場データを使って長い間シミュレーションしていますhttp://www.quantalgos.ru/?p=1372 , そしてRでも ,quantstrat パッケージhttps://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter
そして、一般的に興味深いサイトを読むことができますhttp://www.quantalgos.ru/
しかし、Rは取引シミュレーションに問題がある
もう一度、クォンツストラットに 注目する
あの歩け歩けテストなど、MTでも夢にも思わなかったことがある。
MTでも夢にも思わなかったようなことが書かれています。
説明文の中にあるohlcの話を見ました。それは、MT4ができることよりもさらに少ない。
quantstratを使わなくてもohlc値でエクイティをプロットすることはできますが、非常に弱いです。
ストップやテイク、スプレッドの拡大やスリッページを正確に行うには、バー内の正確なティックシミュレーションが必要です。そうでなければ、むき出しのOHLCでプロフィットファクターやシャープペリオなどを計算しても、精度を失い、誤解を招くだけです。FX用のMT5では、とにかくすべてを正確にテストすることができます。
mt5のValcフォワードも可能で（セミオートマチックモード）、新しい日付の各ステップを手動でトリガーすることができます。
不思議な予兆を読みました。特に最後の1枚
ターゲット変数は1週間の価格予測とし、1週間の価格が上がればUP、下がればDOWNという2つの状態を 取ることができる。
以下の指標を説明変数とし、2つの値のみをとる。
説明文にohlcの歴史が書いてありましたね。MT4が行うよりもさらに少ないです。
quantstratを使わなくてもohlc値でエクイティをプロットすることはできますが、非常に弱いです。
ストップやテイク、スプレッドの拡大やスリッページを正確に行うには、バー内の正確なティックシミュレーションが必要です。そうでなければ、むき出しのOHLCでプロフィットファクターやシャープペリオなどを計算しても、精度を失い、誤解を招くだけです。FX用のMT5では、とにかくすべてを正確にテストすることができます。
mt5のValcフォワードは、新しい日付に新しいステップを手動でトリガーすることも可能です（セミオートマチックモードで）。
私があげたリンクを見てください、この人はそこで正確にダニをテストしているのです。
当然、入門pdfの例題はohlcを使ったものになりますが、他にどのようなものがあるのでしょうか。
私があげたリンクを見てください、この人はそこで正確にダニをテストしているのです。
この記事は文章と空虚な言葉の山で、コードの例は一つもなく、quantstratパッケージは言及すらされていない（そして使われてもいない）。記事は、サイトをコンテンツで満たすためのものであり、その価値＝0である。
データを出してくれれば、できることはすべて予測しますよ :)
しかし、Rのトレードシミュレーションの問題では、各バーに対して買い/売りという予測を出して、精度を求めることしかできません。シャープ比が取れない。
先物は、買値、売値、1秒あたりのティック、積み上げデルタ、売買高、建玉、為替通貨ペアは、買値、売値、1秒あたりのティック、外国株価指数の 1日あたりの価格と 変化、添付ファイルに例を示します。
皆さん、もし私たちが、numerai のようなものを、実際のデータを使って即興で作り、競い合うとしたらどうでしょう？
条件を相談することをお勧めします。例えば、ロシア市場では、ハードMMではなく、適度な高頻度を使用し、現地の流動的な先物の価格フロー、出来高、建玉、主要な為替通貨ペアの価格、流動的な欧米の指数や先物などのセットを取得します。秒単位の価格を同期させる。データは公開されています。
未来を予測する。保有水平線は分単位ですが、それはあなたのニーズによって異なります、事はあまりデータがないでしょう、例えば1週間、取引日の訓練は不可能でしょう。
1週間分のデータがあり、最終日は不明なので、システムに教えて利益を出す取引をする必要があります。
毒性それはチャネルを決定するために必要である、誰もが自分自身が形成するために署名します、私は私たちの先物のための第二の "スライス "を提案する：第二入札、提供、第二あたりのティック平均、山のデルタ、購入と売却のボリューム、別々に、オープンインタレストの変化、外国為替通貨ペアのフリッパー入札、提供、外国指標の価格と添付ファイルで1日の例ごとに変更のために、ティック平均を提供するために。
そして、取引するための提供された商品はどうでしょうか？出力はどのようなものですか？シグナル、ビッド、方向転換の確率？
第一の問題は明らかで、データがオープンであれば、結果の改ざんが容易であり、クローズドであれば、指標はデータを提供する側が作らなければならず、異質な指標は最も効果的でない可能性があり、https://numer.ai/、豚が突かれたような状態になる。ですから、最低限、基本的なサインとターゲットについて、集団的なコンセンサスが必要です。
貿易のために提供されるツールはどうでしょうか？出力はどのようなものですか？信号、命令、変化の方向性の確率？
まず、すぐにわかる問題として、データがオープンであれば、覗き見による結果の改ざんが容易であり、クローズであれば、データを出す人のサインを作ることになり、他人のサインが一番有効とは限らない、https://numer.ai/、猫のポッケのようなものになってしまう。ですから、最低限、基本的なサインとターゲットについて、集団的なコンセンサスが必要です。
すべて交渉可能です。私は、例えばSi、RI、BRなど、一般的に最も流動性の高いフォート先物を提案しました。その結果、シグナルは確率よりも曖昧さがなく、アプリケーションのようにMM 、歪むこともない、(-1,0,1)（ショート、キャッシュ、ロング）を提案します。後処理、標識、ターゲティングはあなた次第、または本。