Каждый трейдер, какой бы рынок он не торговал, всегда задает одни и те же вопросы:
1. Какую позицию занимать на рынке длинную или короткую?
2. Какие цели движения?
3. Какая точка входа является оптимальной?
4. Где ставить стоп?
Обычно для этих целей используют классический тех анализ, где при помощи тех или иных моделей окончания и продолжения тренда идет попытка спрогнозировать дальнейшее поведение торгового инструмента.
Но торгуя по графику, трейдер сталкивается с известным явлением – субъективизмом восприятия информации. Это означает, что на графике каждый трейдер находит, что то свое, которое понимает только он сам.
Чтобы сделать торги наиболее эффективными, нужен новый подход, когда прогнозирования рынка делается при помощи статистических методов на основе собранной информации – такой подход называется прогнозированием при помощи нейронной сети. Она на основе, заложенной в нее информации, может рассчитать в какую сторону, вероятнее всего, пойдет торговый инструмент, а так же указать цели движения.
А для входа в позицию используется дельта кластерный анализ в программе Cluster Delta указывающий точку входа и место, куда оптимальное всего устанавливать стоп.
Это позволяет свести к минимуму субъективность в принятии торговых решений и что немаловажно полностью формализовать свою торговлю.
Вот пример как это работает.
Здесь
smart-lab.ru/blog/94162.php
Я давал проноз о росте фьючерса на S&P 500
привожу его здесь
Купил от уровня 1429.00 где было мощное накопление объемов.
Стоп поставил на 1427.75
Цель движения 1436.00
А вот что получается по вероятностям
В итоге прогноз был четко отработан и указанная цель в прогнозе выполнена.
По нашей статистике нейронная сеть в 70% — 80% случаев, верно, указывает направление движение торгового инструмента и цель движения. Мы назвали сигнальную систему
X-Delta Signal
и используем ее в своих торгах.
Сразу возникает вопрос – как именно работает нейронная сеть?
Мы запустили ее на том же сервере, где сейчас работает ClusterDelta. Она сравнивает текущую рыночную ситуацию с информацией в своей базе данных и выдает прогноз на дальнейшее движение цены в будущем.
При этом учитывается большой объем рыночной информации.
1. Цена.
2. Объемы.
3. Профиль объемов.
4. Дельты объемов.
5. Точечный объем по кластерам.
И множество другой информации – эта разработка позволяет трейдеру иметь рыночное преимущество в виде объективной рыночной информации и статистики.
1. Расчет направления движения за день по вероятностям.
2. Определение цели движения за день
Чем не использование НС?
1. Какую позицию занимать на рынке длинную или короткую?
2. Какие цели движения?
3. Какая точка входа является оптимальной?
4. Где ставить стоп?»
Мне достаточно ответа только на первый вопрос.
1. Цена.
2. Объемы.
3. Профиль объемов.
4. Дельты объемов.
5. Точечный объем по кластерам.
и именно вероятности движения — вверх, вниз или во флете и дает нейросесть.К тому же она довольно точно расчитывает не только направление движения но и цели движения.
Зачем тебе тогда бид/аск спред в трендовой стратегии?
Смартлаб, как был, так и останется бесполезной барахолкой, которая, в лучшем случае будет копировать статьи из того же habrahabr.ru…
уже можно делать выводы об эффективности такого подхода.
Это слишком много для одного поста это раз, разработка закрытого характера это два.
Если пациент на 80% жив, то он всё-равно труп… имхо.
Но потом мы это исправили. Потому что как сами понимаете на рынке 100% вероятность это не достоверно. Поэтому сейчас максимально возможный прогноз у нейросети установлен на уровне 80%.
1. Цена.
2. Объемы.
3. Профиль объемов.
4. Дельты объемов.
5. Точечный объем по кластерам.
И множество другой информации.
smart-lab.ru/blog/94162.php
И она работает
А так да, интересна статистика за несколько лет. Проблема нейросетей в том, что они как угадывают, так и не угадывают, как впрочем и любой другой способ входа в рынок.
Будущего не существует, по крайней мере для людей. Как можно спрогнозировать манипуляции на рынке, глобальные новости, войны, катастрофы, смены правительств и экономических курсов?
Рынок не математика, а психология. И «диагностировать» можно только текущие настроения толпы без учёта действий крупных манипуляторов. И расчёты вероятностей мне представляется алхимией, вводящей в заблуждение. Это «торговля надеждой» на околорыночном прилавке.
И про тесты на истории говорил.
для прошлого можно получить любые цифры и выведать прошедшие закономерности и особенности прошлых торгов. Проблема в том, что невозможно получить цифр для будущего.
В большинстве случаев любой прогноз будущего события выглядит так: Прогноз — рост на рынке, это значит, что в ближайшее время будет либо рост, либо падение, либо флэт. Но рост будет, обязательно будет, не сейчас и не сразу, но когда нибудь будет обязательно.
Суть: берём пять скользяшек с разным периодом и смотрим цену относительно каждой.
от МА1 рост, ставим 1
от МА2 рост, ставим 1
от МА3 цена вьётся вокруг неё, ставим 0
от МА4 падение ставим -1
от МА5 цена около неё и не выходит за границы «шума», ставим 0
Теперь складываем и делим:1+1+0-1+0=1
Это значит, что 20% за то, что сейчас таки рост, слабый, но рост.
Это правило для входа, правило для выхода каждый додумывает сам :-)) а то будет слишком много успешных трейдеров и рынок потеряет тренд, как явление, превратившись в ценовой шум.
Никому не рассказываем и не забываем разместить нашу нейронную сеть на секретном сервере.
Но по моему мнению они имеют наибольшую эффективность только на дневных и недельных графиках. Если брать малые таймфреймы то там они теряют большую часть полезных свойств превращаясь в простые линии.
Что касается МАшек, то они равноэффективны (или неэффективны) на любых периодах. Но это только моё мнение и наблюдение.
Я сам начал заниматься нейронными сетями. Точно что я понял что у всего есть своя верояннтность — т.е. вероятность хода вверху или вниз. А сам процесс разработки нейронных сетей — это вам не на «два ж ды два».
Оно определяется действиями рыночных игроков — инвесторов,
трейдеров и других участников рынка. А им свойственно в похожих условиях принимать похожие решения.Это позволяет выявить такие закономерности и использовать их для прогнозирования дальнейшего движения. Вот этим и занимается нейросеть.