Еще со школьных лет делал уроки и готовился к экзаменам под музыку. Позднее в студенческие годы делал курсовые и готовился к экзаменам тоже под музыку. Ставишь на мафон что-либо подходящее по ритму к выполняемой работе, и работаешь.
Трейдинг тоже под музыку, разработка программ для трейдинга, аналогично, под музыку.
Скажем, если играешь на фьюче РТС, то сюда подходит Led Zeppelin или Deep Purple, типа - 


( Читать дальше )

У меня нет подтверждения того, что я скажу. Было это лет этак 10 назад, и тогда на каком-то форуме я это уже излагал, только с графиками.
Мною отрабатывалось оптимальное сопровождение и закрытие интрадей сделок без каких либо других планов. Взял какую-то простейшую систему, типа, на двух МАшках, а отработка, по замыслу, заключалась в том, чтобы минимизировать убытки. Ни о какой прибыли речь вообще не шла. Доминимизировался до того, что система оказалась в прибыли.
Странно, — подумал Штирлиц. Взял другую столь же простенькую систему с уже отлаженным сопровождением. Тоже в прибыли.
В общем, получилось, что любая более-менее логичная система при соответствующем сопровождении и закрытии сделок оказывается в прибыли.
Да, прибыли там небольшие, но для работы с фьючерсами с их небольшим ГО и малой комиссией, вполне ощутимые.
Интрадей систему с фьючерсами сделать не сложно. На больших интервалах — эт не знаю, не пробовал, но что-то сдается, что это не прокатит.

Поговорил на днях али с носом, али с хвостом, али с рогом, али с экспрессом, уже и сам не знаю али с кем. Писал он али о стационарности, али о длинных хвостах, али о персистентности, али о эргодичности. Че я на это скажу, статистика на рынке оч нужна для самых разных целей, однако, любая статистика — она вся только о прошлом, и она ничего не решает. Решает конкретная ситуация в конкретное время.
Вообще-то, на рынке в каждый момент все решают спекулянты — только они готовы покупать/продавать по аск/бид и тем самым двигают рынок вверх или вниз. Инвесторы на рынке — пассивные наблюдатели, выставившие лимитники и ждущие у моря погоды. Без спекулянтов рынок бы вообще стоял и никуда не двигался.
Давайте для начала рассмотрим модель рынка. Вот она:

Оч простая модель. В ней все — сама биржа, спекулянты, инвесторы, брокеры, Куклы, торговля и все прочее, что вы себе можете представить. Сейчас они все варятся в собственном соку и никакая информация извне к ним не поступает. В этом состоянии обычно на бирже глубокий флет и что либо значительного обычно не происходит.

( Читать дальше )

Биржа, ее инструменты, это не МАшки, не уровни, не ЗигЗаги. Все эти неГауссы, толстые хвосты и прочее понятны даже из самых общих соображений. Модель поведения любого конкретного инструмента проста как ящик. Все очень просто.
Проблема лишь в том, что мы не можем узнать все характеристики, параметры этого ящика и входные воздействия на этот ящик, причем, никаким способом. И это, в итоге, делает поведение этого ящика в большинстве случаев непредсказуемым.

«в сильной формулировке закона причинности: „если точно знать настоящее, можно предсказать будущее“, неверна предпосылка, а не заключение. Мы в принципе не можем узнать настоящее во всех деталях» © Вернер Гейзенберг.

Все, что мы можем попытаться узнать, это какие либо частные случаи, и на этом попытаться как-то играть.

Не говорю, что стратегия является панацеей от всех бед, но переиграть конкретную акцию по прибыли можно. Работать надо, однако. Само ничего не будет.
Итак, покупаем некии акции у которых имеется фьючерс. Таких акций около 30.
Если акция растет — ничего не делаем.
Если акция падает, продаем фьючерсы на сумму, равную объему акции у нас в портфеле.
Если акция начала расти, закрываем позицию во фьючерсах.
Что при этом происходит.
1. Акция растет, накапливая прибыль.
2. Акция падает, и накопленная прибыль перекачивается в проданные нами фьючерсы.
И так далее, по циклу. Своеобразный денежный насос. Цикл наполнения при росте акции, цикл перекачки прибыли на фьючерсный счет при падении акции.
Даже если иногда ошибаемся при продаже или непродаже фьючерсов, то, собственно, ничего не теряем.
Скажем, при продаже фьючерсов мы находимся вне позиции — наш суммарный депозит не меняется.
Если мы пропустили продажу фьючерсов, то тоже не страшно, т.к. акции мы купили в расчете на их последующий рост.

( Читать дальше )

При анализе рыночных данных оч мешают выбросы. Гэпы всякие, которые зашкаливают за все нормальные диапазоны, и в течение длительного времени забивают все индикаторы и весь анализ. Вот такие, например:

Здесь бы до 1.5 -1.7 все ограничить, и нормально бы было.
Для этого обычно применяются всяческие ограничители, типа сигмоидов и им подобных:


( Читать дальше )

Сравнение торговой системы (ТС) на индикаторах и нейросети. — У меня вопрос, а это как?
Не, конечно можно сравнить между собой две системы — одну на индикаторах, другую на нейросети — не вопрос. Но вопрос, что, если сделать такую же ТС как на нейросети (НС), но на индикаторах, а потом их сравнить?, лишен смысла.
Для тех кто не в танке. Что есть нейрон НС?

Всего лишь сумматор, на выходе которого прикреплена некая нелинейность, сигмоид, например.
Если подать на входы нейрона значения цены с интервалом Т (скажем, 1 минута), то на выходе сумматора получим значения нашего любимого индикатора WMA.
Допустим, таких нейронов во входном слое НС штук 20. Получается, что только один входной слой нашей НС уже содержит 20 различных индикаторов WMA.
Если слоев у нас несколько, то одна НС уже может иметь в своем составе сотенку-другую индикаторов WMA перемежающихся нелинейными элементами (скажу только, что нелинейные элементы там нужны).
Ну, и каким образом мы собираемся строить на индикаторах ТС аналогичную НС? Хотел бы я посмотреть на того героя, любителя индикаторов.)
Все тоже самое относится и к другим методам машинного обучения. Но, если что, то вперед за орденами, стройте.)
Это так, немного достало.)

Прошлый топик мы завершили на том, что попытки поручить построение торговой системы (ТС) машинному обучению (МО) бесполезны, т.к. на рынке отсутствуют явные зависимости, а те которые есть подавляются псевдозависимостями присущими конкретному интервалу истории котировок.
Но, все-таки не верится. Мы ведь находим в инете и даже в комплекте с пакетами МО такие экземплы применения МО, что при запуске их на своем компе, мы порой находимся в изумлении — неужели такое вообще возможно сделать за каких-то 5 минут. Ну, если это можно, то брехня это, что нельзя поручить МО самой сделать ТС.
Ну, скажем задача разделения множеств различными методами МО:

картинка с сайта - https://scikit-learn.org ©

Не самая крутая задача, но хрен вручную такой алгоритм за 5 минут построишь.)
Чего рассуждать, давайте вживую попробуем поручить МО сделать нам ТС. При торговле на рынке все упирается в прогнозировании цены, вот и поручим нейросети (НС) прогнозировать цену хотя бы на 5 минут вперед. Пусть даже не очень точно. Будем это делать НС из пакета scikit-learn.

( Читать дальше )

Собственно, все стратегии основаны на принципе: покупай дешево — продавай дорого. Вопрос только в определении понятий — дорого/дешево.
Основной принцип на графике:

Это фьючерс Сбера, 1 м график, по х — минуты. Дешево внизу, дорого вверху. Средняя прибыль ~40 п за сделку.
Я не боюсь, что кто-то что-то украдет, в смысле идей, да, они, собственно, и без меня очевидны. Один из наших коллег на СЛ уже «украл» — работает с этим уже три или 4 года — результат околонулевой. Ну, вы наверное знаете товарисча.)
Вот с этим я сейчас и работаю. Система совершенно другая — старая почти изжила себя — на графике все можно увидеть. Раньше ходы цены были несколько другими.  Сейчас требуются другие подходы к снаряду. Сеточники — не хочу, не нравится мне это, хотя bohemian rhapsody...
Вот, пока, чего не пойму, так это стратегию Мальчика BuyBuy. Может, вообще бы все переделал, если бы понял.))
А вообще, не скрою, я сюда, на СЛ, за идеями пришел. Варясь в собственном соку новые мысли не появятся.

Люди достаточно часто пишут — я бы конечно моделировал, но где взять тестер стратегии? Не на чем тестировать.
Ну, это самое простое, что может быть, я тестер пишу каждый раз заново — лень искать, быстрее написать заново. Да, и функциональность, возможно, нужна какая-то другая.
Смотрим код тестера стратегии и его вызов:

def TradeSystem(ibegin):
    ln = len(sdata)
    i = ibegin
    indata =[]
    dealdata =[]
    while i < ln:
        ls = DealIn(i)
        if ls != 0:
            j = DealControl(i, ls)
            i = j
        i += 1 
    return dealdata, indata
    
DealsData, InData = TradeSystem(100)  #вызов тестера стратегий

Рабочий код, между прочим.)
ibegin — это номер свечи на истории с которой начнет работу тестер.
sdata — история в формате [datetime, o, h, l, c, v]
indata — все параметры открытия сделок для последующего анализа.
dealdata — все необходимые для последующего анализа данные о всех сделках на истории
Дальше идет цикл while() последовательно перебирающий свечи на истории, которые анализируются функцией DealIn(i) (собственно, это и есть ваша стратегия, определяющая момент открытия сделки Лонг или шорт — ls). DealIn() при обнаружении сделки также передает данные для анализа в indata

( Читать дальше )