Твой алго-трейдинг будет таким, каким ты захочешь.

Конечно, речь о процессе). Результат подтянется если с процессом все ок. Сейчас о процессе.

Алго-трейдинг что дышло… Будет таким каким ты захочешь чтобы он был. Захотел поиграть в исследователя. Понятно, копаясь в каждой новой стратегии, ты исследуешь, но тут захотелось более по-взрослому и не в разрезе стратегий.

Недавно задавался вопросом, какой таргет для ML выбрать, много интересного написали в комментариях. Собрал тестовый стенд, формализовал таргеты, написал на питоне обработчик (вплоть до интерпретатора) результатов и погнал.

Взял 5 стратегий. Не буду вдаваться в детали своего подхода, для простоты… — взял 5 дата-сетов, или 5 признаковых описаний. Прикрутил некоторое кол-во разных таргетов, разнообразил некоторыми другими различиями (читай, факторами) и все это основательно прогнал. Результаты замерял на OOS.

Ожидание:

1. Будет выраженное влияние используемого таргета на результат стратегии.

2. Возможно, получится заметить какую-то закономерность по поводу зависимости качества модели от используемого таргета в зависимости от типа стратегии/признакового описания.

3. Будет видно выраженное влияние прочих факторов на результаты модели.

Реальность:

1. Да, есть такое, на одних таргетах работает лучше, на других хуже, сразу появились инсайты по поводу «почему» именно на этих и как это можно использовать (как использовать то, что на этом таргете лучше работает понятно), как использовать «почему» — чуть посложнее).

2. Конечно, и не надеялся, тут нужно больше стратегий/признаковых описаний задействовать. Ничего и не выявил подобного.

3. Да, увидел влияние некоторых других анализируемых факторов.

Для чего это нужно:

Когда ты инвестируешь силы в создание стратегии – ты инвестируешь силы в создание стратегии (одной). Когда ты инвестируешь силы в подобное – ты как бы прокачиваешь сразу все свои стратегии.

Что понравилось в процессе:

Чуть попотел над Jupyter тетрадкой и на выходе конфетка, несколько красивые табличек где уже все сведено, округлено, размечено. От тебя только глянуть опытным глазом и вынести вердикт. Ну и классно когда общий алго-флоу отлажен, подобные рисечи не что-то из области «фундаментальной науки», а очень прикладно – взял новый таргет и «перепрошил» все ранее использовавшиеся модел и опять в бой их.

Что дальше:

Очень важно сохранять баланс – если будешь долго выжимать из себя какую-то одну задачу, да ещё если люто нудную, скучную, она выжмет из тебя все соки тоже. В алго ты можешь выбирать приоритеты, направления, способы, методы, вообще все. Дальше опять стратегии, надоест – можно опять что-то более общее поисследовать.