Активно использую в алго ML модели. При обучении моделей тоже есть свои фишки и с точки зрения защиты от оверфиттинга и в целом. Поэтому часто обучаю по несколько моделей в одном скрипте. Это и параметры разные и участки данных разные и т.д.

Когда скрипты уже отлажены ты просто их гоняешь, оцениваешь результаты, принимаешь решения. Часто при этом в голове всплывают неотвеченные вопросы, одни помечаешь себе, другие нет. Одними из таких вопросов были: это модель хреновая или OOS неудачный для модели, или в целом неудачный, а есть для него удачная модель, а для удачной модели есть неудачные участки данных тоже? В общем если убрать за скобки ML – классическая тема про переоптимизацию про то, что рынок может благоприятствовать стратегии (а скорее целому классу стратегий), а может нет. Но как с этим у моделей обстоит. В общем до этого момента только фантазировал на эту тему, закрыть вопрос через исследование было не сложно, но как-то руки не доходили, а теперь дошли.

 

Что делал: условно, взял много данных, единое признаковое пространство, по-всякому нарезал данные таким образом чтобы разные модели обучались на разных участках данных и было так же сопоставимое с кол-вом моделей кол-во OOS участков. Убедился, что OOS в конкретной паре модель-OOS не участвовал в обучении данной модели и погнал тестить разные модели на разных OOS кусках.

( Читать дальше )

Текущее экспериментальное направление рисеча в алго – графические паттерны. Формализовал и алгоритмизировал выявление нескольких паттернов. Они в таком сыром виде работают, но не космос. Чтобы было космосее формализовал и алгоритмизировал выделение фичей (они же параметры, они же метрики, свойства – как хотите) паттерна. Ну т.е. паттерн-то он паттерн, но конкретные матчи (кейсы) они же все разные, а чем они разные? – Вот в частности значениями этих фичей. По сути, я ушел на следующий уровень абстракции (сам паттерн – первый уровень, его характеристики – второй). Ну и чтобы работать со свойствами паттерна было удобней традиционно поверх небольшим слоем размазал ML.

 

 

Текущие сложности в этом направлении:

— В моей формализации долго (относительно) ищутся паттерны на окне (зависит от размера окна), поэтому, в частности, насобирать большую выборку для ML долго, а на небольшой, например, много фичей паттерна сразу не оценишь на профпригодность. Для торговли скорости приемлемые если не слишком малые ТФ и не слишком много тикеров одновременно.

( Читать дальше )

Часто тут пишу про Wealth-Lab. Сейчас это значимая часть моей алго-инфраструктуры. Но ни разу даже картинки Велс-Лаба не показал)). Пришло время все исправить. Покажу новый велс и немного приподниму вуаль, защищающую мой подход и мой алгоритмический флоу (как тэщщу, где беру идеи, как оптимизирую, как выбираю значения параметров и т.д.).

 

Базовый флоу на Wealth-Lab 7.

Кодим стратегию. 

 

В начале Initialize видно, как удобно организована работа с таймсериями в векторном стиле.

             

Можно и без кода стратегию запилить.

( Читать дальше )

И тех и тех уважаю. Тот кто в этом нелегком деле добился успеха, может с хорошими показателями торговать — тот красавчик. Не важно, математический ли это гений, или чел без эмоций, крутой технарь, прозорливый ли чувак, который видит кто зарабатывает и пытается отщипнуть небольшой кусочек грааля от таких чтобы слепить свой, или, может, заурядный человек во всех смыслах человек без особых талантов, но с железной целеустремленностью — все они заслуживают уважения. Т.е. залетных тут нет, если ты добился успеха — что-то в тебе есть такое.


Кого больше уважаю — сложно сказать, во мне уживается и ручной трейдер и алгоритмический, обе эти ипостаси это часть меня. Ну и как-то так получилось, что уважаю я и ручных и алго, наверно, одинаково. 

Итак, граждане-трейдеры, сбор средств для финансирования создания коннектора между Wealth-Lab 7 и широко известной в узких кругах программой Quik продолжается.

 

Ранее анонс был сделан здесь:

https://smart-lab.ru/blog/740754.php

 

Итак, проект стартанул, в смысле не только сбор средств, но и разработка. Проект уже профинансирован на 60К рублей. Узнать детали, подробности, жарки сплетни, слухи, посмотреть короткие видосики где «о, оно уже шевелится!» можно в чате проекта: https://t.me/joinchat/v8SwzUrLLChkMjE6. Коннектор будет включать в себя модуль получения стриминг данных, исторических данных, а так же модуль работы со счетами и заявками. На текущий момент уже работает получение свечей в реальном времени и кое что ещё.

 

Немного про Wealth-Lab 7 (будем называть его для краткости WL7), зачем он, что он, что он может и чего он не может. Где-то может буду повторять то, что уже говорил, ну ничего.

 

Про WL7 тезисно:

— WL7 мощный, гибкий. Программа специализируется на бэктестинге, рисёче и в этой области её возможности огромны и постоянно расширяются. Если же вам чего-то не хватает или нужно что-то специфичное, то во-первых программа активно расширяется (например, на их youtube канале можно посмотреть как часто выходят видео про новые обновления и как наполнены они новыми фишками: https://www.youtube.com/c/WealthLabSupport/videos ). Во-вторых, у WL7 открытый API интерфейс (

( Читать дальше )

К предыдущему посту с тоже конкретным ML вопросом получил отличный фидбек от толковых комментаторов, превзошло мои ожидания, очень круто, ещё раз всем спасибо! 

Уверен, что и по этому вопросу людям будет что сказать.


В общем использую ML для нахождения закономерностей в осмысленных признаках — так можно кратко описать мой подход). Так вот часто наблюдаю такие эффекты и не сформировал пока четкой позиции по их интерпретации, возможно, кто-то в эту сторону уже копал и как-то дальше продвинуться, буду рад почитать какие-то инсайты или просто рассуждения на эту тему. Добро пожаловать в комментарии опять.


Суть явления: всегда оцениваю зависимость между метрикой качества сигналов и вероятностью, выдаваемой моделью по сигналу. Хорошие признаки хорошая модель построит монотонно растущую зависимость. Может быть хаос вместо монотонного роста — значит модель не вывезла — или модель не алё, либо признаковое описание не але, либо слишком много признаков для такого кол-ва данных и т.д. Но часто даже если видно, что модель нащупала смысл в данных, начиная с какой-то вероятности наблюдаются разные явления.

( Читать дальше )

Есть у меня подозрения, что ничего мне тут не напишете), но вдруг где-нибудь в комментариях засияет лампочка интересной идеи.


О чем речь: если натягивать ML на рынок можно задачу для ML модели/моделей сводить к разным формам. Форма в данном случае — это условно ответы на вопросы — что есть единичный объект данных (например, одна свеча), что есть признаковое описание, что есть цель.


Самые очевидный в лоб target — цена, приращение цены, направление приращения цены, т.е. регрессия, регрессия, бинарная классификация. Уверен, что можно придумать, много других интересных шаблонов, где не свеча объект не приращение таргет и т.д. Немного пофантазировал, но чутка сложно — видимо, усиленной умственной деятельностью в этом направлении уже загнал мозг в колею, выбраться — небанальная задача.

Дай, думаю, погуглю что-нить. Половина статей — прогнозируют цену — это по-моему вообще ни в какие ворота, любой трейдер скажет, что это бред. Рисуют график OOS, где фактическая цена прет вверх, а предикт цены вообще своей жизнью живет и чем дальше горизонт тем он больше своей жизнью живет. 

( Читать дальше )

По-моему есть такое. Если чувак (может так и не говорят уже, я молодюсь, мне можно) самобытен, целеустремленен — то он будет фигачить своей дорогой творить, продираться сквозь дебри. Все мы знаем, что трейдерское творчество (в частности алгоритмическое) не располагает не прям к общению, но к расшариванию своих ноу-хау направо и налево. Так вот если ты фигачишь, то у тебя и подход какой-то свой будет, возможно, какая-то очень узкая специализация (не знаю там, ты специализируешься на аукционах в неликвидах в день выступления президента, например). Какой-то свой специфичный флоу бэктестинга, флоу интерпретации результатов бэктестов, какие-то свои метрики качества, да что уж так — возможно, ты какие-то свои написал или чужие усовершенствовал. Своя терминология, свои ярлыки, свои классификации. В общем, в какой-то момент тебя другие трейдеры перестанут понимать даже если ты захочешь что-то рассказать)).

Увидел я, например, неглупого парня. Но я понимаю, что из-за всех этих причин даже если он захочет и я захочу, я не смогу так просто въехать в то, чем он занимается и как это делает.

Надо вносить разнообразие с рабочий процесс. Однотипные кучно лежащие задачи утомляют, творческая энергия уходит на нули, нужно вносить разнообразие, миксовать задачи по типам. Чтобы локально разжечь творческое пламя нужно было на время отложить очень нужное, полезное и нудное и замутить что-то творческое безумное с непрозрачными перспективами и отдачей. Подвернулась мысль запилить генератор паттернов, он же майнер паттернов, он же рисёчер паттернов. На коленке на питоне написал. Много брутального перебора, мало векторизации, работает очень неспешно, особенно если настройки включить не лишь бы что, а нормальные.

 

В общем молотить числа эта штука может бесконечно, даже если не уходить на младшие таймфреймы где данных на порядки больше. Оно и хорошо – запускаешь эту штуковину в работу и есть ощущение, что теперь вас двое дата-майнит – ты свои стратегии, а бездушная машина (по совместительству твой новый компаньон) – паттерны. Психологические интересное нововведение, теперь не стыдно перед собой за какие-то небольшие простои и отдыхать можно смело, ведь неутомимая машина шуршит единицами в поисках грааля.

( Читать дальше )

Платформа крепнет. Уже есть какая-никакая интеграция с российским рынком — можно исторические данные подгружать, можно заявки через Quik отправлять, стриминг данных не идеален, но использовать можно, у меня есть к Алору коннекторы, тоже не доделаны, но в целом работают. Как вообще, кто-то юзает? 

Народ-то есть, но все англоговорящие, а главное Россию не торгующие).

В общем если вы такие есть — пишите, заобщаемся). Или если чувствуете готовность попробовать или перейти на — тоже пишите. Есть желание почистить баги в коннекторах — тоже добро пожаловать).

А в целом потенциал у платформы хороший, API открытые, руководитель команды с интересными идеями, отзывчиво в целом на обратную связь реагируют. Я вот, например, не нашел у них подходящий для себя оптимизатор, через их API свое расширение сделал.