Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 107
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
Тернарный - означает, что может принимать три взаимоисключающих состояния. Ещё одно название - троичный.
А сетка с тремя выходами, каждый из которых бинарный, может выдавать 8 взаимоисключающих состояний из которых только три интерпретируются однозначно, как у тернарника. А оставшиеся 5 состояний непонятно каким образом интерпретировать?
я в каком то смысле тоже использую тернарник, у меня три класса - разворот вверх, разворот вниз и не разворот, те 1,-1,0
и в принципе при таком подходе совсем не обязательно качественно прогнозировать рынок, можно зарабатывать не за счет качественного прогноза а за счет маленького стопа и большего профита, то есть за счет риск менеджмента
ето не система, это просто генератор входов со стопами
но печаль такого подхода в том что не понятно как тренировать модель
===========================================
несмотря на то что модель работает мягко говоря слабо , ето не мешает ей стабильно зарабатывать, и 14 % в мес это не придел, я видал и 35%, все зависит от того как обучиться модель
=====================================
и заработок за счет соотношения стоп/тейк 10:1 получаеться вполне стабильным, плюс это же есть контроль риска
я в каком то смысле тоже использую тернарник, у меня три класса - разворот вверх, разворот вниз и не разворот, те 1,-1,0
и в принципе при таком подходе совсем не обязательно качественно прогнозировать рынок, можно зарабатывать не за счет качественного прогноза а за счет маленького стопа и большего профита, то есть за счет риск менеджмента
ето не система, это просто генератор входов со стопами
но печаль такого подхода в том что не понятно как тренировать модель
===========================================
несмотря на то что модель работает мягко говоря слабо , ето не мешает ей стабильно зарабатывать, и 14 % в мес это не придел, я видал и 35%, все зависит от того как обучиться модель
=====================================
и заработок за счет соотношения стоп/тейк 10:1 получаеться вполне стабильным, плюс это же есть контроль риска
ну и замечательно! в чем беспокойство?
не понятно как обучать такую модель, все методы заточены на ошибку классификации а в моем подходе вероятность угадываний будет всегда ниже плинтуса, кароч эффективность моей модели нужно совсем по другому оценивать, а как не знаю
не понятно как обучать такую модель, все методы заточены на ошибку классификации а в моем подходе вероятность угадываний будет всегда ниже плинтуса, кароч эффективность моей модели нужно совсем по другому оценивать, а как не знаю
Так Вы ж говорите, что 14 процентов в месяц, а иногда и все 35 получается. Тогда не волнуйтесь больше над непонятным, потому что результаты восхитительны, без ложной скромности для результатов.
Хотя, я бы не стал использовать фиксированные стопы для выхода из рынка (как мы знаем паттерны имеют свойство масштабироваться как угодно до и после входа в рынок). Но для простоты я иногда делал так: учил на выход при стопах sl/tp=1/3, но на ООС использовал соотношение 1/2 (давал фору нейронке, за что она была благодарна в виде повышенного количества верных ответов по сравнению с тем, что было бы, если бы использовали 1/3). Коме того, как и говорил нужно ограничивать по времени сделку, поскольку вероятность того, что в будущем цена не достигнет SL и TP вообще никогда хоть и маленькая, но всё же есть, при этом нельзя сказать что сетка обучилась плохо, можно лишь сказать, что жизнь коротка.
Где то тут прозвучала мысль, что модель должна при обучении предсказывать движение не менее заданного количества пунктов... Это очень здравая мысль на мой взгляд...
От себя добавлю - движение не меньше заданного количества пунктов с учетом типичной волатильности для данного момента времени на соответствующем ТФ при заданном времени жизни сделки. Последний раз когда я трудился над сетками 2 года назад то делал в этом направлении. Вообще забросил сетки потому, что не были для меня ясны вероятностные некоторые характеристики рынка. Сейчас в голове более менее всё устаканилось в этом вопросе и возможно стоит продолжить ковырять сетки дальше....
Как мне представляется, роль методов "машинного обучения" в ТС нужно по возможности сводить к минимуму, а стабильно повторяющиеся из года в год рыночные факторы выводить на передний план. К примеру, использует ли кто либо в этой ветке знание о том, что волатильность максимальна в средине торгового дня? - вряд ли.... а ведь это несомненная характеристика рынка, которая не меняется.
Есть ещё одно наблюдение (неизменный факт) известное всем, однако упорно игнорируемый обычно "машинниками" - на младших ТФ поведение цены в ночное время резко отличается от дневного.
Однако эта разница сводится на нет на ТФ больше Н1, и не поэтому ли многие ТС показывают более стабильные результаты на старших ТФ (потому что свечное изменение цены более менее однородно)?
Но хочется же сделок побольше (правда с неизбежными бОльшими потерями на комиссиях и спреде), поэтому спускаются на ТФ ниже Н1. Здесь есть два пути решения проблемы "разного поведения цены" в пределах суток: 1). либо разделение ТС на "ночную" и "дневную", 2). либо ограничение времени дневной торговли (к примеру с 05:00 до 20:00). Обычно я не заморачивался и шел по второму варианту, но даже такой простой фильтр по времени значительно улучшает результаты обучения и последующей торговли.
Для "ночной" внутри дня мне не удалось построить адекватной ТС на нейронках, потому что там действуют другие, имхо, правила, отличные от паттерных комбинаций.... Какие именно - большой вопрос, но главный вопрос в другом - а нужно ли применять сетки в ночные часы (правила для которых, предикторы, трудно формализуемы), если в эти самые ночные часы успешно могут применяться более простые и незамысловатые ТС, такие как торговля в канале и подобные вариации на тему каналов...
Есть ещё одно наблюдение (неизменный факт) известное всем, однако упорно игнорируемый обычно "машинниками" - на младших ТФ поведение цены в ночное время резко отличается от дневного. .
В качестве предикторов нужно включить время (наряду с другими).
Каждый из предикторов разделить на соответствующее число предикторов,например номер часа на 24 предиктора. Например, первый предиктор имеет 1 для 1 часа ночи и нули для остальных позиций. Второй имеет 1 для 2-го часа и нули для остальных позиций и т.д.
Если проверить предсказательную способность таких предикторов, то получится, что каждый такой искусственный предиктор обладает разной предсказательной способностью. Например для дня недели - это среда и четверг. Остальные дни недели = шум и их следует исключить из модели.
Получаем очень качественные предикторы.
В качестве предикторов нужно включить время (наряду с другими).
Каждый из предикторов разделить на соответствующее число предикторов,например номер часа на 24 предиктора. Например, первый предиктор имеет 1 для 1 часа ночи и нули для остальных позиций. Второй имеет 1 для 2-го часа и нули для остальных позиций и т.д.
Если проверить предсказательную способность таких предикторов, то получится, что каждый такой искусственный предиктор обладает разной предсказательной способностью. Например для дня недели - это среда и четверг. Остальные дни недели = шум и их следует исключить из модели.
Получаем очень качественные предикторы.
Точно. Почти. Номер часа достаточно разбить на 23 бинарные переменные...
А для некоторых методов и этого делать не нужно. Случайный лес сам обработает эту кат.переменную.
Есть ещё одно наблюдение (неизменный факт) известное всем, однако упорно игнорируемый обычно "машинниками" - на младших ТФ поведение цены в ночное время резко отличается от дневного.