Продолжая тему тестирования алгоритма Маркет Мэйкера, поделюсь своими результатами и мыслями по его работе: 1. Основной режим работы алгоритма - это маркетмэйкинг (он же арбитраж ликвидности, он же торговля спредом). И конечно же, прибыльность этой стратегии сильно зависит от рыночных условий, скорости получения данных и работы системы...
Интересный подход к предсказанию направления рынка рассмотрен в статье "Using CART for Stock Market Forecasting". Для того, чтобы предугадать движение цены на недельном отрезке используется техника под названием CART (Classification And Regression Trees) - построение классификационного графа (дерева) с целью предсказать значение целевой...
这将是非常困难的决定。有人会用马丁格尔法，用金钱而不是准确度来赢得比赛，并与那些似乎靠准确度取胜的人争论取胜。有人会直接看真实的价格，然后发布一个迟到的结果。模型不太可能由任何人发布，所以没有办法相信或核实。
制作自己的信号并在上面显示结果要容易得多。
信号在理论上当然是好的，但有很多 "但是"，首先它是一个MT主题，很少有经纪商提供MT作为交易所交易的终端。你需要得到一个诚实的请求和交易的分析流，而通过经纪公司的外汇是...你知道的））。在MO主题的背景下，我们可以像在numerai中一样只检查对数损失或方向预测的准确性，这就足够了。作为衡量策略组合成功与否的标准，我们应该使用夏普比率或其稳健的类似物，马丁格尔和其他荒谬的MM算法在这里不起作用。我只是给出了一个想法。然后会有一个讨论的基础，我们会用具体的例子讨论数据、属性、目标函数等。
把数据放出来，我们会预测一切我们能做的事情 :)
但在R交易模拟问题中，我只能对每个柱子给出一个预测--买入/卖出，然后寻找准确性。夏普比率我无法得到。
你需要得到一个诚实的请求和交易流来进行分析，而通过DTs的外汇是...你知道的））。
我们理解...)
这里的人已经用市场数据模拟MM算法很长时间了http://www.quantalgos.ru/?p=1372 ， 甚至用R，quantstrat 包https://r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/*checkout*/pkg/quantstrat/sandbox/QuantstratWorkshop.pdf?root=blotter
总的来说是一个有趣的网站，可以阅读http://www.quantalgos.ru/。
但R的交易模拟有问题
再次，请注意数量上 的问题。
它有连MT都无法梦想的东西，比如那个向前走的测试。
它里面的东西甚至连MT都无法梦想。
在描述中看到了那里的Ohlc故事。这甚至比MT4能做的还要少。
我可以在没有quantstrat的情况下在ohlc值上绘制股权，但它非常弱。
我需要在一个小节内进行准确的刻度模拟，并正确地进行止损和取舍，扩大点差和滑移，否则所有这些在裸露的OHLC上的利润因子、锐利度等的计算都会失去精确性，并产生误导。外汇的MT5只是让你可以非常准确地测试一切。
在mt5中Valc前进也是可能的（在半自动模式下），在新的日期手动触发每个新的步骤。
我读过 一组奇怪的预测器。特别是最后一句话
目标变量被视为一周的价格预测，它可以有两种状态--如果本周的价格上升，则上升；如果本周的价格下降，则 下降。
以下指标被作为解释变量，只取两个值。
我在描述中看到了ohlc的历史。甚至比MT4做的还少。
我可以在没有quantstrat的情况下在ohlc值上绘制股权，但它非常弱。
我需要在一个小节内进行准确的刻度模拟，并正确地进行止损和取舍，扩大点差和滑移，否则所有这些在裸露的OHLC上的利润因子、锐利度等的计算都会失去精确性，并产生误导。外汇的MT5只是让你可以非常准确地测试一切。
在mt5中Valc前进也是可能的（在半自动模式下），在新的日期手动触发每个新的步骤。
看看我给出的链接，这个人在那里正是在测试蜱虫。
自然，介绍性的pdf中的例子会用ohlc，但还能怎样？
看看我给出的链接，这个人在那里正是在测试蜱虫。
这篇文章是一堆文字和空话，没有一个代码例子，甚至没有提到quantstrat包（也没有使用）。这篇文章什么都不是，对于用内容填充网站来说，其价值=0。
把数据放出来，我们会预测一切我们能做的事情 :)
但在R交易模拟问题中，我只能对每个柱子给出一个预测--买入/卖出，然后寻找准确性。夏普比率我无法得到。
我 建议对我们的期货进行一秒钟的 "切片"：买入、卖出、每秒的点数、堆中的三角洲、买入和卖出的数量、未平仓合约，对外汇货币对：买入、卖出、每秒的点数、价格 和外国指数的每天变化，例子见附件。
先生们，如果我们即兴创作一些像numerai ，但有真实的数据并进行竞争呢？
我建议讨论一下这些条件。例如，我们将在俄罗斯市场上使用适度的高频，而不是硬性的MM，采取当地流动性期货的价格流、交易量、未平仓合约和主要外汇货币对的价格以及一些流动的西方指数、期货等。同步的秒价。数据是公开的。
预测我们的未来。持有期限是以分钟为单位，但这取决于你的需求，事情是不会有太多的数据，例如一个星期，就不可能训练交易日。
我们有一个星期的数据，最后一天是不知道的，我们需要教给系统，让它交易获利。
有毒。有必要确定渠道，每个人都会自己形成迹象，我为我们的期货提出了第二个 "切片"：炒家每秒的出价、报价、每秒的勾股平均数、堆中的三角洲、买入和卖出的数量，分别和未平仓利息的变化，对于外汇货币对的炒家出价、报价、勾股平均数，对于外国指数的价格和每天的变化，例子见附件。
那么所提供的交易工具呢？输出是什么？信号、出价、改变方向的概率？
第一个问题是显而易见的，如果数据是公开的，就很容易伪造结果。而如果是封闭的，指标就必须由提供数据的人创造，而外来的指标可能不是最有效的，它将像一头猪一样被捅到https://numer.ai/。因此，我们至少需要对基本标志和目标达成集体共识。
为交易提供的工具呢？输出是什么？信号、命令、变化方向的概率？
第一个问题马上就能看出来，如果数据是公开的，很容易通过偷看来伪造结果，如果数据是封闭的，我们就得创造出提供数据的人的标志，而其他人的标志未必是最有效的，这就像一只被戳中的猫，https://numer.ai/。因此，我们至少需要对基本标志和目标达成集体共识。
一切都是可以协商的。我建议做期货，例如Si、RI、BR 等，一般来说是流动性最好的。我提出了一个信号(-1,0,1)(short,cash,long)的结果，这个信号比概率毫不含糊，而且不象应用那样被MM 。后期处理、标志和目标由你决定，或者说是书。