Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 545
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
особенно если юзать многомерную кластеризацию, можно поробовать подать векторы с признаками и векторы с лагом, допустим, приращений.. что бы разбить на группы - каким свойствам признаков соответствовали какие приращения в будущем
и потом обращаться к этому набору для обучения НС, например.. т.е. типа датамайнинга
да, именно перед обучением.. ну или как отдельную фишечку для ТС
Кстати во многих пакетах на python (на R тоже должны быть) есть такая вещь помимо batch_size - как time_steps, это как раз используется при анализе временных рядов. То есть на вход сразу подается матрица длиной time_steps, что учитывается внутри тензоров внутри модели.
А что касается датамайнинга, тут стоит озвучить такую идею:
Рынки взаимосвязаны, поэтому движение капитала происходит внутри одной целой системы. Так вот при наличии хорошей глубокой модели, ну и вычислительный ресурсах конечно, эти движения денежных масс можно отловить.
особенно если юзать многомерную кластеризацию, можно поробовать подать векторы с признаками и векторы с лагом, допустим, приращений.. что бы разбить на группы - каким свойствам признаков соответствовали какие приращения в будущем
и потом обращаться к этому набору для обучения НС, например.. т.е. типа датамайнинга
да, именно перед обучением.. ну или как отдельную фишечку для ТС
Еще, что касается датамайнинга, мне понравилась идея @Mihail Marchukajtes, про опционы и улыбку волатильности. Только с парсером заминка вышла.
у меня пока что какая-то неведомая смесь авторегрессионной модели заоптимизированной + адаптивные элементы.. неведомая фигня но прикольно, пихаю туда вся что новое узнаю :)
оно как бы работает но не всегда
когда закончатся идеи попробую мб межрыночный анализ да, или внешнюю инфу типа опционов. В межрынке там по сути все те же проблемы с нестационарными процесами.. ну немного попроще
Нашел проблему, если есть желание учитывать спред. А спред нужен, если что-то пипсовочное делаешь.
Так вот, при обучении данные выгружаются из истории через CopySpread, а там - минимальный спред на баре. А т.к. МО ведет побарный анализ, то для правильного учета спреда, он нужен на момент по которому ведутся расчеты, т.е. цена Open, Close, High или low (смотря к чему вы этот спред хотите добавить). Я например по Open ценам работаю. Ну и естественно минимальный спред в баре почти никогда не бывает равен спреду в момент открытия бара. В итоге ТП или СЛ может на 10-20 пт отличаться от того, который будет установлен в реальности. Т.е. прибыльность системы будет совсем другой, чем предположила модель МО.
В итоге обучение с минимальными на баре спредами, нельзя воспроизвести в реальности.
Т.е. имеем проблему в 2-х местах:
1 - в истории на которой обучаем (спреды другие)
2 - в момент совершения сделки (если решение происходит на момент открытия бара). Разные спреды дадут разные ТП и СЛ.Заметил эту особенность, сравнив результаты обученной модели на ценах открытия и на реальных тиках. Разница очень большая. Т.е. и на реальной торговле разница будет большая.
Остается либо не использовать спреды (отбросив тем самым пипсовку из возможностей обучаемой системы), либо собирать матрицы для обучения на реальных тиках и потом тестировать тоже на реальных тиках, а это в разы дольше тестирования по ценам открытия. Как вариант, для ускорения - предварительно создать кастомный символ пройдя по реальным тикам и собрав нужные спреды.
Я смотрю на модели МО пока так: Модель дает решение входить или нет, а все остальное это дело мани-менеджмента и торговой стратегии.
Коротко: точки входа, соотношения прибыли, подсчет пипсов - все не для простой модели.Тем более на истории свеч нейросети учатся хорошо.
Если и передавать на плечи МО выбор точек входа/выхода, или еще какие тонкости, то я бы это делал второй моделью. Либо усложнять модель, что в таком случае только глубокое обучение с параллельными тензорами будет эффективно работать.
Я смотрю на модели МО пока так: Модель дает решение входить или нет, а все остальное это дело мани-менеджмента и торговой стратегии.
Коротко: точки входа, соотношения прибыли, подсчет пипсов - все не для простой модели.Тем более на истории свеч нейросети учатся хорошо.
Если и передавать на плечи МО выбор точек входа/выхода, или еще какие тонкости, то я бы это делал второй моделью. Либо усложнять модель, что в таком случае только глубокое обучение с параллельными тензорами будет эффективно работать.
не пробовали еще prophet от facebook?
у меня почему-то упорно либа не хочет ставиться, поставил анаконду, питон.. виснет на этапе установки и все.. у друга работает
ну просто любопытная либа еще одна
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
не пробовали еще prophet от facebook?
у меня почему-то упорно либа не хочет ставиться, поставил анаконду, питон.. виснет на этапе установки и все.. у друга работает
ну просто любопытная либа еще одна
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
Прочел эти статьи, и, честно говоря, подход доктора Брауна меня не впечатлил.
А вот библиотека интересная. Наверняка трендовые модели с ней будет интересно покрутить.
Я же пока остаюсь на Керас. Тем более обучение с подкреплением там легко реализуется вместе с Керас-РЛ.
Примечание по поводу установки, при использовании Анаконды, пакеты следует ставить через "conda" вместо "pip".
у меня почему-то упорно либа не хочет ставиться...
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
Не реви))) на "продвинутую" игруху для вр.
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
что-то интересненькое.. для питона не могу найти
уже много ништяков накопилось, пора нового бота собирать :)
Примечание по поводу установки, при использовании Анаконды, пакеты следует ставить через "conda" вместо "pip".
да, через конду делал и делал через пип на голом питоне.. у меня в самой системе какая-то бага, не может собрать и закомпилить то что скачал.. мб руками надо будет перекачать
ну это фигня разберемс