Ещё с самого начала, в первой части, писал, что проект является экспериментальным, что из него получится я не знаю.Получится — хорошо, не получится — останутся наработки, которые могут пригодиться в дальнейшем.Тем не менее, обещал освещать ход проекта.
На сегодняшний день удалось получить на тестах некоторую незначительную и неустойчивую прибыль. Эти копейки не произведут впечатления на читателя — такое вы и сами получали неоднократно. Даж позориться не хочется.)
Но, что это дало? Это позволило алгоритмически более-менее разграничить области возможных лонгов и шортов.
Дальше есть следующие возможности:
а. Накручивать на ТС различные индикаторы и долго и нудно подбирать их параметры и условия входа в сделку и соответствующую логику.
в. Попробовать использовать для построения ТС методы машинного обучения (МО. Тем более, какие-то наработки в этой области у меня уже есть.
«И так как с детства его влекло к технике, то он всею душою отдался пункту «в» (тайное похищение чужого имущества, совершенное с применением технических средств или неоднократно».© Пункт «в» мне тоже более интересен, однако я совсем не исключаю и параллельного применения элементов из пункта «а».
Для тех, кто не в теме, немного подробней.
Если мы возьмём рыночные данные, каким-то образом их идеально подготовим, попробуем обучить какое нибудь МО (нейросеть (НС), скажем), то мы, скорее всего, сразу получим великолепные результаты. Единственным недостатком этих результатов будет то, что прибыль мы сможем получить только на той истории, на которой мы обучали МО. На реале и даже на другом отрезке истории такая ТС работать скорее всего не будет.
Рыночные зависимости очень неявные, встречаются в ценовом ряду нечасто и выделить их на общем фоне удачных и неудачных сделок не представляется возможным. В результате МО при обучении находит некоторые зависимости или псевдозависимости имеющиеся только в обучающей последовательности, нигде более не встречающиеся и обучается им. Т.е., псевдозависимости оказываются более явными, чем то что мы пытаемся найти.
Как с этим планируется бороться, это, возможно, обсудим уже в следующий раз.
1 GAZR-6.21 GZM1
2 GAZR-9.21 GZU1
3 SBRF-6.21 SRM1
4 SBRF-9.21 SRU1
5 Si-6.21 SiM1
6 Si-9.21 SiU1
С фьючем РТС работать и отрабатывать технологии сложнее, если и нужен будет, то оч нескоро.
У меня заготовлено несколько новых индикаторов для этой ТС. Конечно я на что-то рассчитывал при их проектировании, но все это умозрительно, и о реальных свойствах индикаторов я, ровным счетом, ничего не знаю. Для начала хотелось бы выяснить их возможности.
Для этого на множестве 1м истории (~66000 свечей) генерируем ~6600 равномерно распределенных по интервалу истории случайных сделок продолжительностью 5 минут ( потом будет и 10 и 15 минут), пока только Лонг (потом и Шорт будет, рассматривается отдельно) и находим прибыль в каждой из этих сделок.
Выглядеть это будет вот так:
Вы конечно знаете, что такое Карго-Культ, но, позволю себе напомнить.
В некую Банановую Республику продолжительное время поступает гуманитарная помощь развитых стран. В стране оборудуются аэродромы, куда приземляются самолеты со всякими ништяками — продовольствием, одеждой, товарами первой и второй необходимости и пр. Все счастливы.
В один прекрасный момент программа гум помощи заканчивается, и людям приходится самим заботится о себе. Они строят самолет из палок и веревок, ставят его на заброшенный аэродром, в надежде, что он привлечет железных птиц с ништяками. Потом вспоминают, что в хибаре сидел мужик в наушниках, и что-то говорил в микрофон, и тогда прилетали железные птицы. Аборигены собирают остатки брошенного оборудования, рисуют на ящиках шкалы и органы управления, назначают диспетчера, дают ему наушники из половинок кокосовых орехов и деревянный микрофон, и он часами говорит в него нечто подобное тому, что они слышали от диспетчера.
Словом, делают все тоже самое, что и проклятые пиндосы, но железные птицы по прежнему не летят на зов.
Это самый примитивный вариант Карго-Культа, но есть и более продвинутые и более цивилизованные его варианты.
Скажем, покупаем мы экскаватор, или угоняем самолет, и цап-царап, разбираем все это до винтиков, делаем чертежи, и пытаемся изготовить аналогичные изделия. Этот вариант уже лучше, — экскаватор может даже копать, а самолет летать. Но есть и недостатки — мы можем увидеть только внешнюю сторону, о технологиях изготовления мы можем только гадать, а можем даже и не догадываться о их существовании. Кроме того, для тех же самолетов, это будет отставание не менее чем на 10 лет.
Типичный пример Карго-Культа на гос уровне — тяжелый бомбардировщик Ту-4, полностью, вплоть до пепельницы и подстаканников, скопированный с американского