Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1607
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
а как называется по английски этот процесс положения фичей ?
где-то в разделе препроцессинга надо искать, вот например для питона
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html
или kernel methods
https://github.com/gmum/pykernels
Тогда я не вижу в этой методике ничего нового и оригинального.
ну байесовские сети.. учатся долго. Если не знаешь чему учить то один хрен
имхо, надо юзать кластеризацию (HMM, гауссовские смеси), разделить на несколько кластеров рынок, для каждого обучать. Тогда работает. Времени пока нет.
Вот тут ты Максимка абсолютно прав, не в смысле конкретных методов, а в смысле разделения в принципе при подходе к рынку. Но для этого нужна команда, когда команда большая то можно провести огромную работу и кучу исследований и найти такие методы и подходы которые будут уникальны. На рынке нужно быть не как все.... Уникальным. Вы не находите? :-)
На злобу дня, когда качество системы это её умение стоять по тренду.....
Вот тут ты Максимка абсолютно прав, не в смысле конкретных методов, а в смысле разделения в принципе при подходе к рынку. Но для этого нужна команда, когда команда большая то можно провести огромную работу и кучу исследований и найти такие методы и подходы которые будут уникальны. На рынке нужно быть не как все.... Уникальным. Вы не находите? :-)
когда команда большая, запаришься за всех все делать
когда команда большая, запаришься за всех все делать
Для тех кто следит за темой. Продолжаем упорно смотреть вниз....
Ну тут сложно что то спрашивать, все начинается именно с предобработки данных , а именно о ней вы говорить не хотите.. (
Ладно.., мне интересно
1. работает ли алгоритм на валютах
2. прогноз строиться на фиксированную длину в n свечей вперед или сеть сама говорит на сколько
3. почему так долго обрабатываеться сигнал 12-13 сек на свечу
4. почему вы сразу нацелены на публичные трансляции сделок
5. для прогноза данные используються в виде функции (цена,индикатор) или что то хитрее
пысы самый наглядный вид визуализации это сделки
Ладно, рассказываю...
Сначала общая картина:
- начинается все легко, данные собираем ботом в тестере, делаем csv, каждая строка один вектор;
- сеть Keras через Tensoflow, супер знаний не надо, одна книга по нейросетям + пару мануалов;
- обсчитывать можно на Google Colab, для начало нормально, но там есть свои нюансы;
- дальше начинается АД, если у вас есть офигенная уникальная идея про то какие данные подавать сети, то придумайте еще 99 таких же уникальных потому, что сработает 101ая и то не факт;
- стандартный результат: сеть не обучается.
Некотрые советы (омытые кровью):
- не надо искать сложных, навороченных решений, все просто:
-- первый результат я получил на однослойном Sequential,
-- не пытайтесь предсказывать цену - это утопия, сети надо ставить простой вопрос вверх или вниз, потом, если получится, копать дальше.
-- фич в векторе от 100-200, больше не надо, меньше не получится,
-- запускать на всю ночь на 1000 эпох ничего не даст, обучается или нет видно после 100,
-- ловите первые малейшие признаки обучаемости и ройте в этом месте.
-- не помогайте нейросети свякими костылями типа диверов, это не поможет, она сама должна обучиться,
-- увеличение количества входных данных не поможет, достаточный минимум 50-60 тысяч при 100 фичах.
Теперь ответы на вопросы:
1. работает ли алгоритм на валютах
первые результаы получил на EURUSD, но потом выяснилось что биток на короткие предсказания обучается немного лучше, почему так не знаю.
2. прогноз строиться на фиксированную длину в n свечей вперед или сеть сама говорит на сколько
конечно на фиксированную, потому что при обучении мы ей даем фиксированный ответ
3. почему так долго обрабатываеться сигнал 12-13 сек на свечу
потому, что сейчас у меня прогноз складывает из совокупного мнения 20 моделей, получение ответа от одной занимает 0,5сек, решить можно асинхронными штучками, но пока не занаю как
4. почему вы сразу нацелены на публичные трансляции сделок
я потратил большой ресурс, надо отбивать
5. для прогноза данные используються в виде функции (цена,индикатор) или что то хитрее
полностью свечи + индикаторы + что то хитрее
отбивать через сигналы в телеге? )
как один из вариантов да, через пару итераций