Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 856
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
Для меня? Я задачу уже решил. Сейчас думаю чем бы ещё заняться. То- ли Питоном, то-ли R. Че-то новых идей пока нет.
Учить нужно оба, но помнить, что надежный и проверенный шлюз к MQL есть только у Р.
Переходите на новый уровень - keras/tensorflow/. Там столько идей, хватило бы знаний и времени освоить.
Удачи
Зацените выудил из просторов контакта. Очень полезная инфа в рамках понимания рынка!!!
Точка бифуркации
В термодинамике есть особое понятие, которое можно адаптировать практически к любой сложной динамической системе. Время от времени любая такая система, будь это государство, экономика или психика человека, вступает в критическое состояние неопределенности.
В этот момент упорядоченность системы оказывается под угрозой, и ее дальнейшее развитие может пойти по двум из возможных сценариев: либо распад до хаотического состояния, либо выход на качественно новый уровень упорядоченности. К примеру, точкой бифуркации для государства можно назвать период политической нестабильности, для экономики – экономический кризис, а для человека – травмирующее событие.
В теории управления рассматривают три вида систем:
Неопределенные- это системы, которые в некоторые моменты времени могут вести себя как детерминированные (люди идут строем под марш "Прощание славянки") или случайно, например поток людей в метро: все случайно, но прекрасно описывается теорией массового обслуживания. Но если в эту толпу внести некое возмущение (Бомба!), то дальнейшее поведение всех этих людей не имеет ничего общего с предыдущим.
Одни из признаков неопределенных систем является участие в их человека.
В советской науке это прекрасно знали и в конце 60-х в моем ВУЗе на факультете "Автоматика и телемеханика" было две существенно разных специальностей: автоматические системы (8 групп) и автоматизированные системы (6 групп). Распределяли выпускников в разные организации.
Учить нужно оба, но помнить, что надежный и проверенный шлюз к MQL есть только у Р.
Переходите на новый уровень - keras/tensorflow/. Там столько идей, хватило бы знаний и времени освоить.
Удачи
Надежный шлюз MQL вообще с чем-либо проблемы вообще не представляет. Тут есть беда, но она общая для всех MQL шлюзов.
В принципе, и R, и Питон я уже неплохо владею. Знакомство с модулями-пакетами - вот здесь похуже будет.
Сами пакеты-модули - это не идеи, а только аппарат реализации идей. А для идей достаточно знания принципов.
Плохо, когда идей вообще нет, никаких. Но так часто бывает, когда какую-то работу закончишь, а новую еще не начал.
Посмотрите пакет varbvs . В пакете реализованы быстрые алгоритмы для подбора байесовских моделей выбора переменных и вычисления коэффициентов Байеса, в которых результат (или переменная ответа) моделируется с использованием линейной или логистической регрессии. Алгоритмы основаны на вариационных приближениях, описанных в статье "Масштабируемый вариационный вывод для выбора байесовских переменных в регрессии и его точность в исследованиях генетических ассоциаций" ("Scalable variational inference for Bayesian variable selection in regression, and its accuracy in genetic association studies" P. Carbonetto and M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, pages 73-108). Это программное обеспечение было применено к большим наборам данных с более чем миллионом переменных и тысячами образцов.
Хорошо отбирает предикторы и строит хорошие модели.
Удачи
Спасибо! Он у меня уже в копилке. Нравится скорость - всего 2 секунды (для сравнения саret-rfe на них 16 мин. тратит).
Харе КОПИТЬ!!!! Пора действовать.....
Еще советуют обращать внимание на ф-ю потерь для задач регрессии
Вышла свежая книга по глубокому обучению на русском:
Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвилль А.С таким же названием в озоне есть еще одна книга на русском - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
С таким же названием в озоне есть еще одна книга на русском - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
Спасибо. Я раньше ее приобрел. Настольная книга.
Всем советую проработать.
Удачи
закономерность меняется хаотически и отклонения в закономерностях нарастают экспоненциально со временем
любой аппроксиматор (кроме, частично, RNN или LSTM) не способен решать такие задачи
все статьи по статистике, с попытками применить их к рынку в текущем виде - можно выкинуть и не обращать на них никакого внимания
основные усилия должны быть сфокусированы на методах работы в нестационарной среде, один из которых предложен Александром (при условии, что у тебя нет признаков, которые стационарно влияют на котир, извлечь которые из самого котира, a-priori, невозможно)Браво. Понимание сути проблемы выводит вас на новый уровень.
Подкину идею - может решение лежит в достаточно простых вещах, таких как фундаментальный анализ и текущее положение цены по отношении к историческому мин и макс? Прежде всего на курс базовой валюты влияют новостные факторы, их сложно облачить в код, не знаю есть ли такие советники на новостях? Если есть, то скорее всего они проводят фунд. анализ по регулярным отчётам центробанков тех стран, чья валюта в паре БАЗОВАЯ- в принципе там небольшой перечень показателей нужен чтобы оценить БАЗУ базовой валюты: здесь мы получаем 1 параметр - мотивированное ослабление или укрепление базовой валюты по данным фунд. анализа. Аналогично изучаем фунд. анализ КОТИРУЕМОЙ валюты. Конечные изменения, например через соотношение изменений БАЗ каждой валюты в паре по показателям фунд. анализа должны указать в пользу той или иной БАЗЫ валюты в паре и таким образом образуется сигнал. Крупные финансовые институты в соответствии с таким анализом перераспределяет валютные риски, докупают или распродают валюту той страны, чья экономика согласно фунд. анализу ослабевает. Это логично. Всё это применимо для долгосрочной стратегии.
Второй показатель, это положение цены валютной пары здесь и сейчас. Если провести градацию горизонтальными линиями, то можно задать некий вес к каждой такой линии для совершения покупки и продажи и здесь мне видится более подходящий инструмент для условно среднесрочной торговли.
Ну и третий параметр это конечно индикатор. Это оперативный быстрый сигнал. Но он не даёт предсказаний как вы правильно подытожили предыдущие 854 страницы этой безусловно интересной темы.
Задача - как связать долгосрочный сигнал -БАЗУ, среднесрочный - вес горизонтальной линии вблизи которой находится цена здесь и сейчас (пусть это будут линии фиббоначи к примеру) ну и третий параметр - сам сигнал от индикатора.
Вот именно эти критерии на мой взгляд наиболее весомые и способны по-настоящему чему-то обучить НС торговую систему. Сложность только в том, что вам для этого понадобится команда - так что заводите друзей-товарищей среди финансистов-фундаментальщиков или макро-экономистов, которые помогут подобрать нужный алгоритм обработки потока данных их отчётов и подходящим образом их интерпретировать, применительно к вашей НС торговой системе, кстати для анализа поведения цен на акции понадобится и просто экономист или финансист - это уже специалисты по субъектам экономики. Субъекты экономики: государство, юридические и физические лица.
Обучать по истории котировок - ну чтож, этот путь вами успешно пройден, опыт получен. Теперь к нам пришло понимание того, что надо пытаться подсказать системе алгоритм сбора данных для получения хотя бы этих трёх опорных параметров, анализируя которые можно хотя бы условно заглянуть в завтрашний день (сделать предположение, установить веса развития событий (прогноз) по сделкам разной срочности) и уже по этим параметрам ваша НС система сможет принимать мотивированное решение ко входу в покупку или продажу, включая характер сделки - быстрая, средняя, долгосрочная - а характер устанавливается простым уровнем тейкпрофита, объёма или множителем (множителями) к ним.
Как-то так... Сложно это всё, но вы я так понял не ищете лёгких путей)))
API календаря вроде анонсировали, но пока его нет в МТ5
так было бы интересно пихнуть новостной фон.. не уверен что результаты были бы удовлетворительные, но любопытства ради
+ нужно интенсивно гуглить на предмет новых исследований работы с нестационарностью. В РЛ эти исследования интенсивно проводятся в данный момент, т.е. тема еще только развивается, поэтому я пока на ней сижу. Самый простой пример это эффективные разнообразные обратные связи, аналитически их невозможно ни просчитать ни умозрительно представить, поэтому только через множественные эксперименты :)