алгоритмы

Что то я немного пропал, не понял до конца полезно ли вести такой дневник или нет.

Возможно писать все подряд каждое действие и не имеет смысла, а вот какие нибудь исследования и выводы, мысли, а так же проблемные места… Интересно ли это кому и надо ли мне?

-----
По разработке спекуляционной стратегии направленного движения: собрал правила на основе чистого графика, поведение толпы, добавив только самописный индикатор по типу ATR(но без хвостов) для ориентира размера длины точки переворота и защитного SL на случай резкого сквиза.

Записал все жестко на «бумаге» и накидал визуальный скрипт помощник на Tradingview, ручками прогнал, результаты предварительно удовлетворяют.

Теперь все описываю для своего самописного тестера в эксель, что б прогнать другие инструменты и посмотреть как себя покажет. Если ок, то все упирается в ликвидность и некореляционные инструменты.

А на рынке крипты с этим сегодня все плохо, альты гуляют почти синхронно и ликвидности под капитал выше 2млн$ хватает только на ETH,XRP, LTC, BCH...
Фактически торговля только 2 инструментами, BTC и ALT.

Управляющий партнер DTI Algorithmic Александр Бутманов в эфире у Pro Blockchain от 24.10.2019 рассуждает о торговых алгоритмах и шорте биткоина, глобальном развитии криптосферы и манипуляциях игроков на крипторынке:

«Приятно удивлен силой и мощью ребят с большими „кохонес“, которые продолжают продавливать биток. Если бы запуск TON не отложили, скорее всего, они встретили бы „поезд“. А сейчас им повезло. Снимаю шляпу»

На видео:

• 2:20 — Проблемы запуска Libra
• 4:40 — О «циклах» биткоина
• 9:50 — Стоит ли сейчас покупать биткоин?
• 14:12 — О торговых алгоритмах и шорте биткоина: «Сделал терминатора — не вмешивайся»
• 20:15 — Криптовалюты перестают быть маргинальными 
• 23:09 — Страх исчез: криптосфера развивается
• 26:03 — Игроки на крипторынке искусственно манипулируют ценой?
• 30:20 — Какие технологии нужны миллениалам

• Обобщённая проблема

Устойчивые долгосрочные модели


В предыдущих частях (часть 1, часть 2) мы рассмотрели построение композитных систем оценок ценных бумаг, построенных при помощи распространённых средств машинного обучения (Bag/Boost методы). Однако, такой подход, несмотря на все свои преимущества (скорость, точность) имеет ряд больших недостатков – отсутствие универсальности моделей в результате проблем «переобучения»  (точной настройки на определённые типы рынков и временные интервалы) и сложность интерпретации полученных композиций.

В результате решения этих проблем мы разработали базовую модель на основе наших представлений о стохастических дифференциальных уравнениях с квантовыми скачками, образующих улыбку волатильности. Эта макромодель получила в наших исследованиях наиболее полную микроскопическую интерпретацию.

Увидел, что один из ныне забаненных пользователей отстаивал прибыльность торговой системы на основе пересечения старшей и младшей скользящих средних.

Выглядит она вот так:

Система выглядит логичной и очень простой. 

Но возникают вопросы:

1. Почему тогда все по ней не торгуют? 

2. Почему пытаются создать другие, более сложные ТС, если можно просто использовать эту ТС, врубив 10 плечо?

3. Какие недостатки у этой ТС?

4. Что лично Вас останавливает от её использования?

Какими параметрами он должен обладать, чтобы считаться граалем? 

Какие результаты должен показывать?

Например, берём алгоритм:

1. Купить индекс осенью 1998 года.

2. Продать весной 2008 года.

3. Купить в декабре 2008 года.

4. Продать весной 2011 года.

5. Купить в марте 2014 года.

6. Продать в июне 2019 года.

Это Грааль?

Если да, то почему?

Если нет, то почему?

Мы на Смарт-Лабе довольно часто рассказываем про биржевые инструменты. И те  кому,  это не интересно, наверное, могут закрыть этот пост. А кому интересно, можете дочитать до конца, там вас ждёт очень полезный подарок.

Из своего многолетнего опыта работы в сфере инвестиций я понял, что успешными управляющими капитала становятся только ленивые люди.

Какой лентяй не мечтает о работе, на которой нужно просто смотреть в монитор и иногда клацать на кнопочки? Причём эти клацанья сразу и безо всяких задержек превращаются в шуршащие или звенящие деньги, не надо ждать ни аванса 15-го, ни зарплаты 30-го. Поклацал, вывел, отдохнул. Расслабился, снова по клацал.

Но, недостаточно ленив тот управляющий собственным или чужим капиталом, который торгует руками. Идеальный сферический трейдер в вакууме вообще ничего не должен делать, только выводить деньги и отдыхать. Ну, или даже не отдыхать, а просто выводить деньги, зачем отдыхать, если он ничего не делает и не устаёт.

В классических задачах прогнозирования используются в основном различные Fold  тесты. Их логика весьма понятна и прозрачна – защитить алгоритм от переобучения и получить лучшие стационарные параметры регуляризации. Например, такие, как лямбда Тихонова, или, если речь идёт о  бустинге на деревьях решений – минимальное количество листьев.  Однако сообщество Smart Lab настоятельно рекомендовало нам провести Walk Forward тесты, логика которых нам мало понятна.

А если логика не понятна, то можно детально рассмотреть какой-нибудь простой пример.

Пусть в качестве объекта прогнозирования у нас будет выступать простая синусоида с частотой ω и амплитудой А. Без применения сложных математических методов эта задача решается следующим образом:

1. Берутся исторические данные
2. На основе данных  подбираются параметры амплитуды, частоты и фазы.
3. Исходя из полученных «динамических» переменных модели строится прогноз на будущее.