Пусть мы хотим научить MLP (Multilayered perceptron) отличать отрезки (например, длиной 255 значений) некоторого полезного сигнала (например, первых разностей ценового ряда) от отрезков «белого шума». То есть, банально, если на входе сети (255 входных нейронов) полезный сигнал, то на выходе мы хотим получать сигнал как можно ближе (в идеале равный) 1, а если на входе «шум», то 0.

Понятно, что мы можем сгенерировать столько образцов белого шума, сколько захотим, однако — вопрос! — можно ли в части шума обойтись без обучения сети «в лоб», а решить задачу аналитически, так чтобы — вместо обучения сети шуму — получить некоторые условия на веса сети?

5. Размышляю о том, что сказал Михаил в обсуждении первой части поста ( О различении понятий сигнал, индикатор и прогноз (smart-lab.ru) )

Получается так. У нас есть «прогноз-машинка», делающая прогноз Return (я называл его «одПрогноз») для некоторого инструмента (акции), который мы хотим торговать. На самом деле, для каждого из набора инструментов, но сейчас будет речь об одном (или о каждом из — по отдельности).

В эту прогноз-машинку, собственно, запихнута какая-то регрессия над как-то препарированной историей этого инструмента (и, возможно, чем-то ещё, хоть солнечной активностью, бог весть).

В процессе этого запихивания использованы какие-то параметры, для которых значения выбраны как-то умозрительно. Возьмем другие значения этих параметров — регрессия будет работать по-другому, выдавая другие прогнозы.

То есть у нас есть возможность просто за счет «расщепления» параметров построения регрессии получать много разных прогнозов одной и той же интересующей нас величины — Return или одПрогноз. Кроме того, у нас могут быть вообще по-разному построенные прогноз-машинки — не в смысле параметров, а по конструкции, по «топологии».

( Читать дальше )

1. Сигнал это бинарная величина, означающая «открывать ли позицию»: сигнал получает значение ИСТИНА, когда МТС «требует» открыть позицию. Мы, впрочем, не обязаны следовать указанию МТС: возможно, мы используем её как-то иначе, более сложно, чем просто торгуем её (её сигналы).

2. Индикатор это действительная (или «реальная») величина, логически (алгоритмически) «предшествующая» сигналу. Вообще, наши формулы (наша «арифметика») редко бывают строго бинарными, обычно, результаты расчетов это (действительные) числа, которые могут (должны) приводиться к логическим значениям путем сравнения их с некоторым порогом:

Сигнал = (Индикатор > Порог)

Таким образом, связь между сигналом и индикатором параметризовна: в тривиально случае Порог=0; можно также, казалось бы, всегда «привести» эту связь к нулевому порогу, введя в рассмотрение

Индикатор_0 = Индикатор — Порог,

однако по поводу любого Индикатора_0 («ноль-индикатора») всегда возможен вопрос: а что будет с МТС, если выдавать (забирать) из нее сигнал не по условию (Индикатор_0 > 0), а по некоторому порогу, да ещё этим порогом «поиграть». Понятно, что, увеличивая порог, мы, прежде всего, уменьшаем количество сигналов.

( Читать дальше )

Пусть есть некоторый поток эмпирических данных. И есть некоторая модель, нацеленная на максимизацию некоторого критерия на этих данных. И в этой модели 100500 параметров (коэффициентов), но значения всех этих параметров получаются («порождаются») в результате вычисления некоторой линейной регрессии, построенной на (работающей с) этих эмпирических данных, то есть эти параметры суть коэффициенты регрессии, а не «ручки, которые мы крутим, настраивая модель».

Вопрос: можно ли в этом случае говорить, что эти 100500 параметров (коэффициентов) являются независимыми переменным и «степеням свободы» модели? И, соответственно, опасаться, что модель «переобучится» — из-за того, что в ней слишком много параметров?

Разве на странице типа этой

 Торговые роботы для автоматизации торговли на бирже — Боты для трейдинга от Альфа-Инвестиции (alfabank.ru) 

— не обязателен дисклеймер о том, что торговля на бирже является рискованной, и гарантии заработка нет?!

Эпиграф: «Ничто не вечно под Луной»

1. Словом МТС я обозначаю набор правил, включая формулы и конкретные значения параметров в этих формулах, позволяющих  открывать и закрывать позиции — то есть принимать решения об открытии и закрытии. Принимать решения — на данных ценового ряда предшествующих точке (моменту) принятия этого решения.

1.1. Поскольку речь идет о принятии конкретных решений, то каждый набор параметров в формулах, входящих в МТС, порождает отдельную МТС, поскольку мы должны определиться со значениями этих параметров, чтобы получить это (эти) решение, и разные параметры будут — в составе МТС — выдавать сигналы на открытие и закрытие в разных точках ценового ряда.

1.2. Если речь о рынке, на котором торгуется много разных финансовых инструментов (буду дальше называть их акциями), то конкретный инструмент (акция), по поводу которого принимается МТС-решение (об открытии и закрытии позиции) тоже является своеобразным параметром МТС, поскольку мы должны выбрать одну из акций, к (ценовому ряду) которой применять правила и формулы МТС, и только так сигналы МТС могут быть практически реализованы.

( Читать дальше )

Правильно ли я понимаю, что биржевые аукционы (которые проводятся в конце и в начале торговой сессии) принципиально не годятся для реализации трейдерами стоп-стратегии (и, в частности, в них — аукционах — не участвуют стоп-ордера)?

В самом деле, пусть у меня есть лонг позиция, и текущая цена выше 100, и у меня стоит стоп-ордер на 100. Если попытаться реализовать этот стоп в виде заявки (на продажу, естественно) по 100 в очередном аукционе, то эта заявка сработает при любой итоговой цене аукциона, большей 100. А при аукционной цене меньше 100 она как раз не сработает!

Вам дали историю за 10 лет акций некоторого рынка (очень похожего на американский) в дневных барах OHLCV — пусть это будет 10000 тикеров (10лет*10000тикеров*250торговых_дней_в_году/2 = ~12 миллионов баров, пополам потому что многие акции моложе 10 лет).

Это все акции, то есть от хороших до мусорных (и даже скамерских).

Вопрос: какие формальные критерии вы примените именно к этим данным самим по себе для отбора тех акций, с которыми «стоит работать» — не в смысле обязательно сразу торговать, но в смысле разбираться, как на них работают ваши методы?

Или, для простоты, — какой критерий вы примените первым?

Знаю, что оба -- ^NDX и ^NDQ — индексы NASDAQ, но не могу понять, чем они отличаются. Ликбез, плз!

Вам дали 10000 числовых рядов формата (календарная дата; число) и предложили рассортировать их пополам на «похожие на (цены) американские акции» и непохожие. Или, скажем, «более похожие» и «менее похожие». Как вы будете это делать?