Bayesian regression - Делал ли кто советник по этому алгоритму? - страница 48
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Сегодня видел, как примитив торговал на 7500 лотов (в одну сторону). С плечом 100:1 для открытия такой позиции требуется ~$5700K эквити.
Заскок? Снова ты?
Сегодня видел, как примитив торговал на 7500 лотов (в одну сторону). С плечом 100:1 для открытия такой позиции требуется ~$5700K эквити.
Я не хотел кого-то персонально заклеймить.
Я за то, чтобы обсуждать здесь статистику, байесовскую и не только, в применении к торговле.
К вашему примеру, примитив это что? Вы видели его примитивный код или нет?
Вы не поняли. 7500 лотов по истории видел. Ничего подобного раньше не наблюдал. Но раз торгует на MT4, значит должен быть примитивом.
...
С деревьями я не работал, посоветовать нечего, но есть немного опыта по обученению классификаторов в целом:
1) Если есть ряд цен P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; то ряд для входных данных классификатора будет P[0]-P[3]. Но при этом не стоит для обучения брать значение P[4] как требуемый результат классификации. Открывать и закрывать сделки каждый бар никто не будет, выгоднее открыть сделку в начале канала, и закрыть в конце. Тоесть классификатор должен прогнозировать не цену следующего бара, а направление канала: вверх или вниз. Например построить на исходных данных зигзаг и взять направление зигзага вместо P[4] как требуемый результат.
2) Паттерны зависят от времени. Тренируйте по отдельному классификатору на каждый день недели, или попробуйте добавить в исходные данные фазу луны (я серьёзно), или время суток, я не знаю что именно делать, но это очень важно.
К вашему примеру, примитив это что? Вы видели его примитивный код или нет?
Не видел, конечно. Но код на MQL4 и каждый день сделки. Вы видели на MQL4 сложные математические выкрутасы, которые можно было бы еще и проотимизировать адекватно со многими тысячами проходов в ГА? Я - нет.
Если математика сложная, то в оптимизаторе MT4 она еле вертится. Но если человек на реале работает, значит он точно оптил в MT4. А значит там простого рода вычисления. И сложной математики нет, с высокой вероятностью.
С деревьями я не работал, посоветовать нечего, но есть немного опыта по обученению классификаторов в целом:
1) Если есть ряд цен P[0], P[1], P[2], P[3], P[4]; то ряд для входных данных классификатора будет P[0]-P[3]. Но при этом не стоит для обучения брать значение P[4] как требуемый результат классификации. Открывать и закрывать сделки каждый бар никто не будет, выгоднее открыть сделку в начале канала, и закрыть в конце. Тоесть классификатор должен прогнозировать не цену следующего бара, а направление канала: вверх или вниз. Например построить на исходных данных зигзаг и взять направление зигзага вместо P[4] как требуемый результат.
2) Паттерны зависят от времени. Тренируйте по отдельному классификатору на каждый день недели, или попробуйте добавить в исходные данные фазу луны (я серьёзно), или время суток, я не знаю что именно делать, но это очень важно.
Cпасибо.
По порядку.
1) Мысль интересная. Можно еще сделать так: замерить, что быстрее встретиться - максимум или минимум цены за некоторый промежуток времени. Если максимум (закодируем его как 1), то по идее, есть смысл открывать покупку, и наоборот. НО - одно большое но - правило закрытия такой сделки будут очень размыты, их нет.
Зигзаг я смотрю тут любят. Может и правда его попробовать. Что меня смущает в таком подходе - одно колено может наступить через 1 час, а другое через 9 часов. То есть, по времени полная неразбериха. Думаю, классификатору это может не понравиться.
Хотя, вы говорите просто про направление.... Можно попробовать.....
2) Да, я это уже сделал. У меня есть большой набор данных - я могу им поделиться прямо здесь - куда я добавил к ценовым данным:
- час
- минуту
- день недели
- месяц
- день в месяце
НО - еще одно большое но - если эти переменные взятые по отдельности не говорят чего-то существенного о целевке, то деревья решений (все их разновидности) не включают их в топ-важных переменных. Происходит это потому, что деревья это жадные алгоритмы и они начинают составлять правила с самых важных для целевой переменной предикторов. И вообще говоря не просто заставить машину использовать те переменные, которые ты сам хочешь. Если в ней встроен механизм приоретизации предикторов, он будет твои "хотелки" отсеивать.
Одни из лучших известных машин обучения для классификации данных (но НЕ изображений) - это Gradient Boosted деревья (GBM / XGBOOST библиотеки) делают именно так - сначала отбирают переменные, характеризующие цену в сравнении с прошлым, например, разницу со скользящим средним с разным окном (у меня это стабильно самые важные предикторы).
Нейронные сети обычные (shallow) - многослойные перцептроны не учитывают взаимодействий.... То есть у них все узлы это взвешенные суммы обработанные кернелом. Но может я не прав и они неявно отрабатывают взаимодействия... Не знаю точно.
Тут товарищи по 600+ файлов проекты на метатрейдере делают, так что может быть и очень сложно на МТ.
600+ файлов - это рюшечки, а не математика.
Ну, да. Особенно когда понятия не имеешь, что же там хранится ))
Вот мой персональный примитив (не продукт, не продаю): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081
Логика открытия и закрытия поз умещается в 50-100 строк с красивой разметкой. Около 4-6 важных параметров. Советник проходил форвард в 5-7 лет. Реально взята одна идея и общупана тщательно. Пока заброшен...
Вот мой персональный примитив (не продукт, не продаю): https://www.mql5.com/ru/blogs/post/381081
Логика открытия и закрытия поз умещается в 50-100 строк с красивой разметкой. Около 4-6 важных параметров. Советник проходил форвард в 5-7 лет. Реально взята одна идея и общупана тщательно. Пока заброшен...
Допускаю, что робастная ТС у вас. Только вы не учитываете плавающий спред, как и не учитываете, что на другом брокере на том же символе это может не работать даже в тестере.
Каждый символ обладает своей закономерностью. История каждого символа зависит от брокера. Когда, как у вас, получается мизерное мат. ожидание, надо осознавать, что эти особенности влияют и очень серьезно. И сложная математика может нарваться на эффект Бабочки. Когда исходные данные, немного другие (дургой брокер или спред) убивают или превозносят очередную мат. модель.
И, возможно, у вас был грааль в руках. Но только вы не знали, что он был граалем не на мажорах, а на каком-нибудь GBPCHF. И не на Альпари, который вы привыкли тестить, а на каком-нибудь FXCM. И выкинули вы в топку этот грааль, так и не узнав, что держали на руках столь замечательную мат. модель, но забраковали только лишь потому, что не знали про GBPCHF и FXCM.