Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3228

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СанСаныч Фоменко #:

Para que servem esses gráficos?

Eles mostram o OOS em 20 conjuntos obtidos ao lado de diferentes picos da função-alvo. Isso significa que, se houver 19 picos falsos (ajuste) e um pico positivo (padrão), nós o veremos imediatamente. E não nos importaremos com todos os outros resultados.

Bem, suponha que você encontre alguns padrões no HISTÓRICO e aprenda a gerar outros semelhantes.

Por quê?

Respondemos a essa pergunta aqui.

Precisamos desses pedaços repetitivos de gráficos, DEPOIS dos quais uma seção bem definida segue LEGALMENTE. Exatamente DEPOIS, no FUTURO. Toda a ciência econômica pode ser dividida em duas partes: análise e previsão. Mas a previsão NÃO decorre da análise porque todos os dados financeiros NÃO são estacionários.

Sem querer ofender, mas simplesmente não entendo a tentativa de uma pessoa puramente teórica de influenciar as decisões de um profissional qualificado. Mesmo no estágio zero da escolha dos dados iniciais (cotações), discordo fundamentalmente de você.


Os pesquisadores de MO, via de regra, usam a hipótese de que há um padrão na série inicial, que pode ser negociado em plus. Essa é uma hipótese que não é confirmada por nada.

E então eu distribuo uma série na qual 99,9% têm um padrão. Espero que os métodos de geração mais avançados não a quebrem de forma alguma.

Se você conseguir criar uma geração desse tipo com GARCH, será uma honra e um elogio.

 
fxsaber #:

Eles mostram OOS em 20 conjuntos obtidos ao lado de diferentes picos da função-alvo. Isso significa que, se houver 19 picos falsos (ajuste) e um pico positivo (padrão), nós o veremos imediatamente. E não nos importaremos com todos os outros resultados.

Respondi a essa pergunta aqui.

Sem ofensa, mas não entendo a tentativa de uma pessoa puramente teórica de influenciar as decisões de um profissional experiente. Mesmo no estágio zero da seleção dos dados iniciais (citações), discordo fundamentalmente de você.


Os pesquisadores de MO, via de regra, usam a hipótese de que há um padrão na série inicial, que pode ser negociado em plus. Essa é uma hipótese, não confirmada por nada.

E então eu distribuo uma série que tem um padrão em 99,9% das vezes. Espero que os métodos de geração mais avançados não a quebrem de forma alguma.

Se você conseguir criar uma geração desse tipo com GARCH, é uma honra e um elogio.

Não generalize sua ignorância sobre confirmação.

É exatamente por isso que você não está respondendo de forma substantiva: o IO está procurando padrões que prevejam o futuro, não apenas padrões.

 

Questão teórica.


Condição.

  1. Alguém inventou um TS muito simples.
  2. Percebeu o que deveria ser feito com as citações, de modo que as melhores passagens em qualquer amostra após a otimização do TS se mostrassem perfeitamente no OOS.
  3. Gerei uma sequência aleatória de citações e adicionei o resultado do ponto 2 a ela.

Como resultado, há um certo histórico, que definitivamente tem uma regularidade. Esse histórico pode ter qualquer comprimento necessário.


Pergunta.

Uma metodologia MO superavançada (algum dia no futuro) com capacidades computacionais infinitas encontrará o TS (dados da p.3) como na p.1. ou com propriedades como na p.2?

 
O meu encontra até onde não está 😀 mas não foi projetado para carrapatos

Estou acelerando alguns f-i's, mas até agora só posso sonhar com carrapatos.

Por exemplo, o seu pode mostrar oos nas barras? O meu mostra. Não está claro o que comparar com o que, isso depende da abordagem.

Tentarei a grade generativa em ticks mais tarde, esqueci o Pythorch, preciso refrescar minha memória. Tudo deve ser encontrado, apenas tentei métodos rápidos de amostragem de distribuições. Eles geralmente são markovianos e não foram projetados para reproduzir padrões seriais. Eu inventei e adicionei novas dimensões apenas para gerar séries em pedaços de uma só vez, em vez de uma amostra por vez. Mas algo não funciona.
 
fxsaber #:

Questão teórica.


Condição.

  1. Alguém inventou um TS muito simples.
  2. Percebi o que deveria ser feito com as cotações para que, em qualquer amostra após a otimização do TS, os melhores passes aparecessem perfeitamente no OOS.
  3. Gerei uma sequência aleatória de cotações e adicionei o resultado do ponto 2 a ela.

Como resultado, há um certo histórico, que definitivamente tem uma regularidade. Esse histórico pode ter qualquer comprimento necessário.


Pergunta.

Uma técnica MO superavançada (algum dia no futuro) com poder computacional infinito encontrará um TC (dados do item 3) como no item 1. ou com propriedades como no item 2?

Ela não encontrará sua estratégia especificamente. 100 fics podem ser divididas de milhões de maneiras diferentes. Depende da fórmula usada para selecionar a melhor divisão. Aqui, acho que alguém gerou um monte de árvores diferentes e as selecionou por OOS.
O Random Forest também gera muitas árvores (cada árvore recebe várias fichas aleatórias) e, em seguida, calcula a média do resultado de todas as árvores. Se houver padrões na maioria das fichas, o resultado será bom e estável. Se houver um padrão comum em todas as fichas.
Se houver apenas de 1 a 3 fichas boas, a média será calculada com árvores que contêm apenas fichas ruidosas, e o resultado será ruidoso. Na negociação, todas as fichas podem ser consideradas ruído.

Se você tiver apenas 1.000 negociações em 6 milhões de ticks (ativadas por alguma condição sua), isso representa 0,017% de todos os dados. O MO nunca encontrará algo assim, ele encontrará algo comum e tentará negociar com 50% dos ticks; você pode restringir as condições e negociar 1% (somente nas melhores folhas), mas terá ainda menos.
Basicamente, cada folha é uma estratégia separada como a sua. Mas uma árvore pode ser dividida em 100 folhas ou 1000 ou 10000.... E ele negocia todas essas 10.000 estratégias ao mesmo tempo (ou melhor, as que você escolher; você pode, por exemplo, negociar apenas folhas com 90% ou até 99% de probabilidade de vitória no Traine, mas no OOS essa folha limpa (talvez retreinada) não garante nada).
 
Forester #:
Se você tiver apenas 1.000 negociações entre 6 milhões de ticks (ativadas por alguma condição sua), isso representa 0,017% de todos os dados. O MO nunca encontrará algo assim, ele encontrará algo comum e tentará negociar com 50% dos ticks; você pode restringir as condições e negociar 1% (somente nas melhores folhas), mas terá ainda menos.

1.000 negociações em seis meses é uma negociação muito ativa. Se isso não for suficiente, então o que você está procurando no MO quando se alimenta em muitos anos? Distribuição da duração citada.

Honestamente, raramente vi mais negociações. E não são significativas - apenas duas vezes. Mas lá no limite da estabilidade.

 
fxsaber #:

Pergunta.

Será que uma técnica MO superavançada (criada algum dia no futuro) com capacidades computacionais ilimitadas encontrará TCs (dados da p.3) como na p.1. ou com propriedades como na p.2?

A pergunta é bastante estranha....
Se você tem poder computacional infinito, pode fazer qualquer coisa, mesmo agora
 
mytarmailS #:
Essa é uma pergunta muito estranha...
Se você tiver um poder de computação infinito, poderá fazer qualquer coisa, mesmo agora.

E se você pensar nisso de forma lógica?

Se houver infinitas possibilidades computacionais, todo o dinheiro fluirá para essas carteiras computacionais.

Quem vai permitir isso se outras potências computacionais quiserem tirar o dinheiro da primeira?

Pense nisso à vontade. É bom usar a lógica)).

 

Fórum sobre negociação, sistemas de negociação automatizados e teste de estratégias de negociação

Aprendizado de máquina na negociação: teoria, modelos, prática e negociação algorítmica

Renat Fatkhullin, 2023.09.10 10:44

Planejamos lançar outro campeonato destinado a promover as redes neurais:
1) forneceremos um único modelo de robô MQL5 com modelo para download.onnx
2) dentro de 5 meses, os participantes farão o upload de seus módulos como model.onnx
3) diariamente, eles serão executados automaticamente no histórico de 2023.01.01 até o dia atual em 4 taxas de câmbio principais
4) a classificação diária dos participantes será publicada
5) ao final do período preliminar de acumulação dos participantes em 5 meses, o período real de negociação começará em 1 mês
6) com base nos resultados do trabalho em um mês, os vencedores serão determinados
7) o fundo de prêmios da nossa empresa, no valor de 30.000 dólares, será dividido em três vencedores: 15.000, 10.000 e 5.000 dólares
8) garantimos que, ao final do campeonato, todos os arquivos do modelo serão excluídos para preservar a propriedade intelectual dos desenvolvedores

O objetivo do campeonato é apenas estimular o desenvolvimento do aprendizado de máquina na negociação. Programas somente na forma de um único modelo MQL5 imutável + model.onnx

 
fxsaber #:

1.000 negociações em seis meses é uma negociação muito ativa. Se isso não for suficiente, então o que você está procurando no MO quando o alimenta em muitos anos? A distribuição da duração foi fornecida.

Para ser sincero, raramente vi mais negociações. E não é significativo - apenas duas vezes. Mas ali, no limite da estabilidade.

Bem, manualmente, eu fazia 100 negociações por dia em 8 instrumentos, provavelmente por tédio e adrenalina)). Em um instrumento, eu provavelmente fazia 10 por dia em média - será mais ou menos o mesmo que o seu. Fiz a média e, é claro, perdi. Foi por isso que mudei para o algo-trading e depois para o MO. Mais precisamente, o algo-testing, porque nenhum modelo me interessou em colocar dinheiro nele.


Eu apenas faço uma previsão para cada barra, agora é M5 (288 barras por dia) e, se a previsão for boa, você pode negociar. Se considerarmos a probabilidade de sucesso de 0,5, então, em média, 144 negociações por dia. Se 0,9, então menos, se 0,99, ele pode ficar inativo por um ano e depois negociar ativamente por uma semana (White Swan Catcher).
Por analogia com as barras, você pode prever cada tick, e há 6 milhões deles - é por isso que eu disse "apenas 1000". Nos ticks, você provavelmente não deve prever cada linha/tick, mas filtrá-los de alguma forma. Você fez isso com seu algoritmo detectado manualmente e obteve de 6 a 7 negociações por dia.

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