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 )

Напишу сейчас, завтра некогда будет.
Итак, у некоторых наших товарищей (не будем называть имён, их, как минимум около десятка), в ТС во главу угла поставлены приращения цены, у других (их тоже есть), алгоритмы ТС основаны на ценах.
Какая из этих моделей более близка к реальности и более проста в реализации?
Рассмотрим самую примитивную модель рынка. Конечно, понятнее было бы нарисовать квадратики, но не имея технических возможностей для этого (смартфон) ограничусь эпистолярный жанром.
Начнем с текущей цены которую видят участники рынка и ее текущего положения относительно истории актива. Уже только из этих соображений они предпринимают некие действия меняющие цену. Другие участники смотрят на меняющуюся цену и ее относительное положение в пространстве, и также предпринимают некие действия, что также изменяет стоимость актива.
Теперь к участникам поступает поток новостей. Участники реагируют на них исходя из «веса» новости и опять-таки относительного положения актива на графике.

( Читать дальше )

Все подвергай сомнению © — это, конечно, перебор, но к тредингу-инвестициям это относится в большей степени, чем к любой другой области. Трейдинг-инвестиции в большей степени чем что-либо основаны на вере в ничем не обоснованные теории, взгляды, субъективные мнения и даже слепую почти религиозную веру.
Даже статистике, которая в других областях может говорить о истине, в трейдинге- инвестициях верить нельзя. Не погружаясь в математику, она обманчива — есть три вида лжи — ложь, наглая ложь и статистика. ©
Для продвинутых в математике — рыночные процессы нестационарны, и это означает, что то что верно на одном интервале времени, абсолютно не соответствует действительности на других.

Предположим, что у нас есть большое поле, на котором во многих местах зарыты клады. Но мы одномерные, можем идти по прямой или некой кривой. Шаг в сторону невозможен.
Найдем ли мы клад, двигаясь по этой прямой-кривой? Не исключено что и найдем, но лишь чисто случайно.
Хорошо, поле 2-мерное — (х, у), но мы знаем только одну координату кладов, и двигаемся по этой прямой или кривой. Найдем? — нет, не найдем, т.к. о второй координате у нас нет никакой информации.
А если нам надо искать иголки в стогах сена, и мы даже знаем координаты иголок в форме (х, у), а мы такие, двумерные, и можем ползать только по плоскости. Найдем? Опять не найдем, мы в нужную координату z можем попасть только случайно.
Рынок, вообще, существо многомерное, и зависит от многих факторов — (X1, X2, X3, ...., Xn, ...), и вот в этом многомерном пространстве нам нужно найти области, где сделки будут удачными.
Любой из индикаторов даст нам одну, максимум 2 координаты. Пусть даже этот индикатор точно указывает пару координаты удачной сделки -(Хi,, Xj), но остальные координаты нам неизвестны, что аналогично стогу сена — координаты известны, но не все.
Т.к. пространство у нас многомерное, то уже понятно, что одного-двух индикаторов нам будет недостаточно. Нужно больше.
Однако, здесь тоже засада, часто разные индикаторы показывают одно и то же — пример: МА и MACD. MACD не даёт нам ничего нового по сравнению с примитивной МА.

( Читать дальше )

Трейдинг — это бизнес. Трейдинге без убыточных сделок не бывает в принципе. Но что есть просадки? Покупка канц принадлежностей или нового пресса — это просадки в бизнесе, или накладные расходы?
Думаю, что если убытки заложены в стратегию и являются ее составной частью (вспомните — без убытков трейдинга не бывает), то это не просадки, а нормальный ход событий. Вот, еси убытки существенно превышают заложенные нормы, вот тогда это уже можно считать просадкой.
И это тоже как в бизнесе — мы продаем всего несколько раз в месяц, а остальное время проедаем проданное. Это уже надо считать просадкой — сделки ещё нет, а мы уже в убытках относительно предыдущей продажи. А это ведь нормальный рабочий процесс, и не более того.

Был у меня на днях диалог с одним нашим форумчанином, и сказал он с некоторым сожалением — через 5 минут прогноз рассыпается. ©
Вообще, я с этим вполне согласен, это действительно близко к истине. Однако,
во первых: 5-ти минут часто вполне достаточно для сделки,
во вторых: по ходу пьесы можно прогнозировать и дальше, на следующие 5 минут, и, если все ОК, продлевать сделку на следующие 5 минут, потом на следующие и так далее.
Таким образом, мы поимеем систему, в которой, да, основные сделки будут не более 5 минут, но будут присутствовать и сделки более продолжительные, до 15 минут и более.
Только скажу, что из этого может получиться оч неплохая и весьма прибыльная система.

Так как только избранные могут читать этот топик, а тема интересная, придется прокомментировать заголовок.
С одной стороны, простых моделей не существует в природе, иначе при современных алгоритмах обработки информации они находились бы каждым желающим на раз-два.
Изначально, анализ временных рядов и выявление в нем каких-либо «закономерностей» является оч непростой задачей — на эту тему тома написаны и оч известными в науке людьми. С другой стороны, излишнее усложнение моделей стохастических процессов ведет к неустойчивости таких моделей.
Получается, что с одной стороны, простых моделей не существует в природе, а, с другой стороны, сложные модели существенно неустойчивы, вплоть до полной неработоспособности.
Нужно выбирать где-то посередине, но здесь нам предстоит достаточно сложная работа по выбору системы, т.к. из предыдущего следует, что без дополнительных гипотез ничего явного нам обнаружить не удастся. А гипотезы могут и не оправдаться.)