ТОРГОВЫЕ СИСТЕМЫ

К обеду астролябия была продана интеллигентному слесарю за три рубля.
— Сама меряет, — сказал молодой человек, передавая астролябию покупателю, — было бы что мерять.
(И.Ильф, Е.Петров, Двенадцать стульев.)

Машинное обучение (МО) сейчас является очень популярной темой, и им не занимается только ленивый. В наличии масса готовых к употреблению библиотек — нейросети, леса-деревья, Байесы, и пр. и пр. Осваивается все это за пару недель и применяй — не хочу. Однако, результаты такого применения в трейдинге как правило нулевые или около того. Без толку, но, хотя-бы хорошо провели время,) узнали много нового и интересного.
Отрицательные результаты объясняюся тем, что методы МО — это не более чем математическое выражение или их набор формируемый в процессе обучения. При этом МО старается как можно точнее подогнать мат. выражение(я) под ответы представленные в обучающей выборке. Т.е., в принципе, методология МО ничем не отличается от банальной подгонки решения под имеющийся ответ. В студенческие годы, если что-то не сходилось, оч помогало умножить или разделить, скажем, на корень из Пи или корень из двух. Вот, и МО делает абсолютно тоже самое. И мы занимаемся тем же самым, когда подбираем параметры индикаторов, входов, тейков и стопов для получения от стратегии максимальной прибыли, и, надо сказать, с тем-же результатом — вся эта подгонка работает только на том отрезке, где мы подобрали, и никак на реальном рынке. К чести МО отметим, что методы МО гораздо лучше и эффективней чем мы занимаются подгонкой, и на интервале обучения получат классную ТС из практически всего, что вам придет в голову. Только реально работать это не будет.(
Таким образом, для типовых методов построения торговых систем применение МО не дает и не может дать ровным счетом ничего, и применение МО в подобных системах не имеет смысла. Можно не дергаться, такие задачи МО не решает.
Ну, и выводы:
МО следует применять для задач, имеющих решения, которые можно получить подгонкой под ответ. Для решения других задач методы МО не предназначены.
Такие задачи и следует искать для применения МО при разработке ТС. И если вы их найдете, это может сэкономить вам массу времени и сил. Подобных задач, кстати, великое множество, но с этим лучше обратиться к специальной литературе.

Хочется себе придумать систему  торговую. Может система громко сказано, но некие критерии по которым я буду понимать когда входить в бумагу, когда выходить и  какой частью депозита это делать.

Посчитать допустим историческую доходность при таком алгоритме:
1. если цена не выше чем на n(допустим 10) процентов от минимума  и акция входит в  топ k% по недооцененности   (суммарная стоимость акций относительно денежного потока или допустим относительно стоимости имущества компании), то покупать. Суммарный объём таких акций составят NN%
2. Если дивидендная доходность растёт в течении x лет и доходность относительно текущей цены акций выше на y% чем инфляция или скажем доходность по ОФЗ, то покупаем.

Тут же подбор различных активов портфеля по принципу дополнения (что бы снизить общую волатильность). Можно конечно по книжкам  действовать. И всё же хочется ещё и протестировать. Понятно предсказать как в следующие 10 лет будет никто не может. но хоть посмотреть как было в последние 100- хоть какие то ошибок возможно избегу так.

Здравствуйте, дамы и господа!

Похоже, что на рынке установилось шаткое равновесие между алчностью и страхом инвесторов: после покупки рисковых и продажи защитных активов 13 сентября нефть принесла около 4% прибыли (позиция закрыта по ТП), а остальные — убыток чуть более 3% (держу открытыми): 

Профита всем!

Подробнее о ТС «Алчность и страх»

Мониторинг счета

Если статья вам понравилась, жмите сюда,

                                       А если нет, то сюда.