Избранное трейдера Watcher
Привет, сейчас всем не просто но с другой стороны по чему бы не задуматься об открытии своего микро-бизнеса, как показывает опыт главное начать и действовать последовательно. Не знаете чем заниматься?
Выйдите на улицу прогуляйтесь, по своему городу/району, выпишите на бумаге 30 сервисов услуг которые в дефиците, или сервис страдает, этим занимайтесь. Если в чем то не разбираетесь имеет смысл поработать месяц-другой у конкурентов(пром шпионаж рулит), после этого откроетесь много эффективней. Начинайте с самых простых и востребованных вещей: хот доги, бильярд, шиномонтаж, курсы иностр языков, мувинг, клининг, торговля продуктами, сельхоз производство, и т.д. Можно конечно и международным консалтингом в сфере оптического машиностроения заняться если вы в этом разбираетесь на соответствующем уровне...
На старт 200-300к должно хватить, возьмите сначала бизнесс в аренду(таких предложений сейчас полно), прочувствуйте своего клиента,
Продолжаем разбирать работу JIANGMIN XU «Optimal Strategies of High Frequency Traders». Чтобы составить уравнение оптимального контроля, сначала сформулируем проблему оптимизации алгоритма при используемых стратегиях θ, как достижение максимума следующего матожидания:
,
Здравствуйте Уважаемые участники форума!
Обращаюсь к Вам за советом по такому вопросу:
Имеется торговая система, построенная с применением нейронных сетей, которая имеет 12 оптимизируемых параметров – вещественных чисел в диапазоне от -1 до 1.
В качестве эксперимента была проведена оптимизация этих параметров на фьючерсе на обыкновенные акции сбербанка на минутках. Количество точек данных для оптимизации -30000 (это примерно 2 месяца). После этого система проверялась на новых данных – 10000 точек.
Результаты оптимизации и проверки представлены на рисунке.
Светло-зеленая кривая – это эквити счета, ниже – график цены.
Зеленые и красные линии – это сделки, просто их очень много и там все сливается.
Собственно сам вопрос: Что будет эффективнее в реальной торговле – переоптимизация параметров раз в день на последних данных за 2 месяца (последние 30000 минутных свечей), или переоптимизация каждый час на последних 3000 минутных свечах, или пероптимизация каждые 5 минут, или еще какой то вариант? То есть интересует оптимальная частота оптимизации и размер обучающего набора данных. Причем наблюдается такая взаимосвязь: чем больше обучающий набор данных, тем меньше средняя доходность системы на обучающем наборе, но тем больше вероятность того что система будет показывать эту доходность на данных которые она не видела. И наоборот, чем меньше обучающий набор, тем больше средняя доходность на обучающем наборе и тем меньше вероятность, что система покажет прибыль на неизвестных данных.