Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 319
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
Графики прибыли на тему "паттерновая модель против нейронной сети".
Обе модели обучались торговать eurusd в плюс в октябре 2016 года; константный лот, без стопов и тейков; всегда в сделке лонг или шорт; торговля на H1 по ценам открытия. Торговля на графике - последних 5 лет, включая один месяц обучающих данных.
Обучение моделей без кроссвалидации, они просто выжали из цены максимальную прибыль что смогли.
На графиках есть место где сервер не дал нормальные тики, там какой-то слив, то место игнорируйте.
Вот нейронка. Хорошо виден интервал времени на котором она обучалась, это единственное место со стабильной прибылью.
А вот модель с распознаванием паттернов. Результат в минусе, но всё равно лучше нейронки. И есть куча периодов времени когда она приносила прибыль неделями. Но потом сливала.
Прикольно, но пока не ясно что с этим делать.
Я знаю ответ. Я сейчас не дома. Чуть позже буду за компом и поделюсь с Вами мыслями на этот счёт.
Вот ещё пара графиков.
1) Нейронку обучать без кроссвалидации нельзя, она переобучается с гарантией 100%.
Взял те-же данные, поделил их на 2 части для тренировки и кроссвалидации. На графике видно что на обучающих данных прибыль теперь не так резко растёт вверх, так как обучение модели остановилось как только результат на кроссвалидации стал ухудшаться. Она не успела запомнить все тренировочные примеры, и в теории должна теперь торговать не по памяти, а логикой.
Но это не особо повлияло на общий результат, общие потери за 5 лет всего на 80 евро меньше (~10% от общих потерь).
2) Модель с паттернами. Раз при обучении модели на 1 месяце данных получается очень неравномерная синусоида с периодом примерно 2 месяца (но не точно), то стоит попробовать обучить модель на двух месяцах вместо одного.
Хочется чтоб после этого она стала граалем. Но получается вообще нелогично и непонятно - интервалы прибыли и потерь длинной в годы, иногда с резким переходом от одного к другому. Кто-то щёлкнул выключателем в начале 2013 года - и конкретные используемые моделью паттерны включились, хотя модель при создании вообще не имела доступа к ценам ранее августа 2016. А потом в 2017 годом - кто-то опять щёлкнул выключателем - и эти паттерны стали резко сливать.
Если обучать модель на разных месяцах, на интревалах разной длинны - каждый раз получаются удивительные и неповторимые результаты. Иногда в плюс, но никогда не ясно как долго проживут конкретные паттерны и быстро ли однажды сольют депозит. Форекс это не постоянный рандом, это агрессивная среда которая иногда ведёт себя против устоявшихся правил, лишь бы слить побольше людей.
Вот ещё пара графиков.
1) Нейронку обучать без кроссвалидации нельзя, она переобучается с гарантией 100%.
Взял те-же данные, поделил их на 2 части для тренировки и кроссвалидации. На графике видно что на обучающих данных прибыль теперь не так резко растёт вверх, так как обучение модели остановилось как только результат на кроссвалидации стал ухудшаться. Она не успела запомнить все тренировочные примеры, и в теории должна теперь торговать не по памяти, а логикой.
Но это не особо повлияло на общий результат, общие потери за 5 лет всего на 80 евро меньше (~10% от общих потерь).
2) Модель с паттернами. Раз при обучении модели на 1 месяце данных получается очень неравномерная синусоида с периодом примерно 2 месяца (но не точно), то стоит попробовать обучить модель на двух месяцах вместо одного.
Хочется чтоб после этого она стала граалем. Но получается вообще нелогично и непонятно - интервалы прибыли и потерь длинной в годы, иногда с резким переходом от одного к другому. Кто-то щёлкнул выключателем в начале 2013 года - и конкретные используемые моделью паттерны включились, хотя модель при создании вообще не имела доступа к ценам ранее августа 2016. А потом в 2017 годом - кто-то опять щёлкнул выключателем - и эти паттерны стали резко сливать.
Если обучать модель на разных месяцах, на интревалах разной длинны - каждый раз получаются удивительные и неповторимые результаты. Иногда в плюс, но никогда не ясно как долго проживут конкретные паттерны и быстро ли однажды сольют депозит. Форекс это не постоянный рандом, это агрессивная среда которая иногда ведёт себя против устоявшихся правил, лишь бы слить побольше людей.
Да да, только у моей ТС тоже есть участки подъёма. В целом она сливает но есть периоды когда берёт и по этому поводу есть мысля...... позже чуток...
Попробуй отзеркалить Нейронку. Что получится? Сможет набрать?
Попробуй отзеркалить Нейронку. Что получится? Сможет набрать?
Нет, ещё хуже.
Хотел написать длиннопост по поводу еквити и показать как же у меня сливает НС оптимизатора Решетова, а она не слила, так что извиняйте. Линиями обозначен участок оптимизации, работа с первого января и по сей день.
Я уже давно обратил внимание на такую вещь, что достаточно определить что ТС набирает по балансу эквити, и можно входить желательно на прсадке. Другими словами работает скажем 10 ТС, но мы выбираем именно ту которая сейчас начала наливать. Как правило я это делаю с помощью линий поддержки и сопротивления, да да Вы не ошиблись на кривой баланса.
Но вот в чём штука. ХМ, я даже и не знаю как бы это выразить. Дело в том что мы оптимизируем как правило к рост баланса
А что если настроить оптимизатор таким образом чтобы он искал начало роста баланса примерно вот так.
Ведь хорошим результатом оптимизации оказывается является именно такой вид, после которого начался рост эквити.
Так вот!!! братцы карапузики помогите мне я мы вместе будем счастливы. Дело в том что секвента имеет два параметра натроек, первый изменяется от 4 до 10, второй примерно также. В итоге имеем примерно 36 комбинаций или вариантов, а если учесть что второй параметр не может быть меньше первого то и того меньше. Так вот!!!! Кто может сделать так чтобы оптимизатор (желательно МТ4) мог находить такие параметры при которых эквити будет иметь вид
То есть начало набора. На одном участке оптимизации таких настроек может быть несколько останется следить за той которая идёт лучше всех. Как то так!!!!! Кто что думает по этому поводу?
параметры при которых эквити будет иметь вид
Это настолько против всех правил и логики, что может даже сработает.
В советник нужно добавить ещё один параметр - дата перелома.
Если советник оптимизируется например с января по конец марта, то дату перелома можно ставить например начало марта. Далее в коде, во время тестирования, при принятии торгового решения - торговать в противоположную сторону если дата перелома ещё не достигнута. В итоге график эквити после оптимизации будет идти стабильно вверх, но мы-то знаем что первая часть на самом деле бы сливалась.
Можно сделать ещё второй дополнительный параметр с типом int, будет означать сдвиг даты перелома. Заранее ведь неизвестно на какой дате всё должно начать идти вверх. И оптимизировать его генетикой вместе с остальными параметрами советника
Дело в том что речь сейчас пойдёт не о НС, а о Секвенте, вот посмотрите какие по ней эквити с разными входными значениями на одном и том же периоде работы. Это я не оптимизировал, просто руками перебирал.
5-5
6-6
7-7
А вот этот случай куда интересней с параметром 4-8, период тотже. Причём работа со стоплосом в 300 пипсов.
Это с первого января и по сей день. Признаюсь последний скрин подобрал оптимизатором, ну так там в оптимизаторе всего 49 проходов. То есть по сути нужно научится правильно выбирать нужные параметры не из безразмерного множества, а из конечного множества, да ещё с таким маленьким количеством вариантов. Так что..........