Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3216

[СанСаныч Фоменко]

fxsaber #:

Пробовал различные варианты учета серийности. Там обратный эффект. Если серийность разбить на состояния {+1, -1, +1, -1, ....}, то после рандомизации получаются "тренды" серийности. В итоге несколько подряд рандомизаций создают просто прямую линию.

Символ становится супер-трендовым, если в качестве серийности взять мелкий ЗигЗаг. Любая подобная рандомизация добавляет трендовости - длинные серии в одну сторону.

Соответственно, если взять крупный ЗигЗаг, то тот же флетовый скальпер не сливается (даже что-то там зарабатывает). Но это по причине того, что флетовые участки обходятся рандомизатором.

В общем, не получилось сгенерировать зарабатываемый цВР. Разве только в обратном направлении по времени или по приращениям. По приращениям если и имеет смысл использовать, то только для проверки, что математически правильная ТС.

На счет проверки...

Основным математическим инструментом в трейдинге является семейство самых разнообразных моделей  GARCH (более 100), которым на вход скармливают ТОЛЬКО приращения цены.

[fxsaber]

СанСаныч Фоменко #:

На счет проверки...

Основным математическим инструментом в трейдинге является семейство самых разнообразных моделей  GARCH (более 100), которым на вход скармливают ТОЛЬКО приращения цены.

Эти модели не создают зарабатываемый сгенерированный символ из зарабатываемого оригинального символа. Да и сама идея несколько наивная.

Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля

fxsaber, 2023.08.19 09:19

Что они делают:

1. Находят несколько (пусть их будет 100) стат. характеристик в баровой истории.
2. Генерируют ряды баров, чтобы эти 100 стат. характеристик совпадали.

Абсурдно, что 100 значений могут описывать исходный ряд в миллионы значений! Похоже, это инструмент теоретиков, но не практиков.

[Maxim Dmitrievsky]

Продвинутый ресемплинг в лице GMM  другие генеративные модели хорошо справляются с этой задачей.

Получал синтетические значения признаков из исходных, обучал на них модель, и она работала на исходных данных.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Продвинутый ресемплинг в лице GMM  другие генеративные модели хорошо справляются с этой задачей.

Нужна следующая функция для проверки.

int RandomPrice( MqlTick &Ticks[] ); // На входе оригинальные тики, на выходе - сгенерированные (в том же массиве). Возвращает количество элементов.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

Получал синтетические значения признаков из исходных, обучал на них модель, и она работала на исходных данных.

Работала на OOS?

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Работала на OOS?

да

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Нужна следующая функция для проверки.

а сколько весит архив ваших тиков?

нужны их приращения, потом обратно в тики преобразовать

Если можете залить куда-то, можно попробовать. Я скину уже преобразованные в файл.  МО может долго обучаться.

из плюсов - можно генерировать последовательности любой длины, даже большей чем исходная.

На MQL нет готового кода, только через питон.

[fxsaber]

Maxim Dmitrievsky #:

а сколько весит архив ваших тиков?

нужны их приращения, потом обратно в тики преобразовать

Если можете залить куда-то, Можно попробовать. МО может долго обучаться.

Результат этого скрипта

#property script_show_inputs

input datetime inFrom = D'2023.03.01';
input string inFileName = "Ticks.bin";

void OnStart()
{
  MqlTick Ticks[];
  
  if (CopyTicksRange(_Symbol, Ticks, COPY_TICKS_INFO, inFrom * 1000) > 0)
    FileSave(inFileName, Ticks);
}

отправил в ЛС (~400 MB).

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber #:

Результат этого скрипта

отправил в ЛС (~400 MB).

Позже вечером запущу, не знаю сколько будет считать :)

[СанСаныч Фоменко]

fxsaber #:

 Да и сама идея несколько наивная.

Как Вы лихо с мировым трендом - GARCH, в трейдинге, раз и шашкой всмятку...