Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3345
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
Если забить в скрипт фигуру и посмотреть статистику будущего, то распределение вверх/вниз, как по количеству свечей, так и по количеству пунктов стремится к 50 на 50.
Это что касается фигур из свечей (соотношения HLC друг с другом), а вневременные не считал, т.к. их слишком мало выходит для статистики хотя бы в 1000 фигур.
А так, если в 2022 году фигура показала форвард в 55% свечей вверх и среднюю величину свечей на 5-10% выше, чем в сел, то в 2023-м отработка всё равно будет 50 на 50, без каких-либо привилегий.
А если прикрутить адекватный стоп и Тейк, тоже будет 50/50?
Особенность в том, что даже не зная реальный спред, часть сделок отлетает, когда повышаешь его искусственно в тестере.
На сколько повышение спреда, на столько же понижение мат. ожидания. Проблемы со спредом не понял.
NHITS and the lightGBM also has lower RMS then the TimeGPT in daily and hourly data. https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622
Have you tried Conformal Prediction?
https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420
https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series
На сколько повышение спреда, на столько же понижение мат. ожидания. Проблемы со спредом не понял.
Если есть модель, которая работает в тепличных условиях. Хочется ее адаптировать под любой дц с любым спредом. Казалось бы чего проще : заложить бОльший спред в разметку сделок и переобучить, но это не помогает. Отказывается давать профит при большем спреде на выходе.
Так в тепличных условиях низкое мат. ожидание. Ровно там, где альфа.
Заменяем слово модель на скальпер. Пусть он реально прибыльный на каких-то котировках. Альфа в низком мат. ожидании.
Ухудшаем котировки. Обучаем - на OOS сливает. Потому что альфа уничтожена. Во время обучения могут быть внешне также тысячи сделок. Но альфы нет - обречена.
ЗЫ Зачем добиваться прибыли на плохих котировках, когда уже все есть для получения прибыли на хороших?
Так в тепличных условиях низкое мат. ожидание. Ровно там, где альфа.
Заменяем слово модель на скальпер. Пусть он реально прибыльный на каких-то котировках. Альфа в низком мат. ожидании.
Ухудшаем котировки. Обучаем - на OOS сливает. Потому что альфа уничтожена. Во время обучения могут быть внешне также тысячи сделок. Но альфы нет - обречена.
ЗЫ Зачем добиваться прибыли на плохих котировках, когда уже все есть для получения прибыли на хороших?
Торговые издержки - проскальзывание, ликвидность, комиссия, своп. Спред - это величина (специально не написал разность) между bid/ask в моменте.
С полуночи до часа ночи минимальный спред по EURGBP в десятки раз больше максимального спреда до полуночи.
И для некоторых скальперов это самый вкусный час в сутках.
Торговые издержки - проскальзывание, ликвидность, комиссия, своп. Спред - это величина (специально не написал разность) между bid/ask в моменте.
С полуночи до часа ночи минимальный спред по EURGBP в десятки раз больше максимального спреда до полуночи.
И для некоторых скальперов это самый вкусный час в сутках.