оптимизация роботов

Для ускорения оптимизации ТС делают следующее

 

1. Увеличивают количество параллельных вычислительных потоков.
2. Пробуют разные компиляторы.
3. Переписывают код под особенности железа (OpenCL, GPU и т.д.).
4. Пробуют разные алгоритмы оптимизации.
5. Уменьшают количество входных данных (цены, календарь и т.д.).
6. Заменяют внутренние алгоритмы на более оптимальные по вычислительным ресурсам.

Последний пункт называют алгоритмической оптимизацией.

 

Реальная оптимизация.

А может ли реальная (вычислительная) оптимизация ускорить оптимизацию? Звучит, как масло масленное.

Ниже приведу пример, который, возможно, кого-то натолкнет на полезные идеи ускорения расчетов в своих ТС.

 

Пример.

Хотелось привести не гипотетический, а реальный пример, но при этом лаконичный. И тут случай подвернулся.

 

Разбирался с особенностями DST/GMT-смещений в разных источниках котировок и календаря. Там многое завязано на первом/втором/последнем воскресенье месяца. Поэтому ядром подобных вычислений является расчет времени начала месяца. Вот эту функцию и попробуем ускорить.

( Читать дальше )

Ниже вырезки из диалога с проф. скальпером (алго). Оставлены только некоторые мои высказывания. Ссылки и итоговая мысль добавлены потом.

Форматирование поста было выполнено под старый дизайн.

 

Подгонка.

Представь, что осень была граалем для скальпера, а зима — полная противоположность.

Когда ты оптишь зиму, у тебя получается подгонка, что якобы зима хорошая. Затем смотришь осень по посчитанным сетам, а там — супер. В итоге делаешь вывод, что имеешь рабочие сеты. Но ведь ты просто подогнал.

( Читать дальше )

На Смартлабе вчера поднимался вопрос о простоте стратегий… не надо ничего придумывать, это уже придумано 40 лет назад.

Увеличение количества переменных проектирования приводит к уменьшению количества переменных, которыми можно влиять на конечный результат.

J. Sobieszczanski-Sobieski
A linear decomposition method for large optimisation problems – blueprint for development NASA TM-83248 (1982) https://ntrs.nasa.gov/api/citations/19820014371/downloads/19820014371.pdf?fbclid=IwAR00piF-uliDRlDoirDuSU3j-3TK_J1yBY7oQBMP9q5k94OZ2Rg6DyoNEd8

J. Sobieszczanski-Sobieski
Optimisation by decomposition: a step from hierarchic to non-hierarchic systems NASA Technical Report: N89-25149 (1988) https://core.ac.uk/download/pdf/42830639.pdf?fbclid=IwAR09h9vnBa87qdLkJh2cbGaJaqfU1hIibZ7zaj7tuP8bz1FUGwc2-jENC74

Для желающих погуглить подробнее на русском языке, вы найдете ровно — 0 ссылок. На английском найдете чуть больше, но это не точно. Правда, упираться вы будете в аэронавтику и аэродинамику, а не фондовый рынок.

Ребят вопрос к профи алго-строителей следующего характера. Какие есть методы оптимизации торговых роботов?

Нас часто спрашивают, как самостоятельно создать робота? И сложно ли это?
– Нет, не сложно, если у вас есть опыт и наработки. Но если вы начинающий алготрейдер, то перед вами встанет сразу несколько непростых задач.

Для начала вы должны определиться какую именно торговую стратегию будете автоматизировать.

Затем нужно четко формализовать эту стратегию: описать строгими условиями все входы и выходы из позиции.

Теперь нужно определиться под какой торговый терминал будем разрабатывать робота.

Изучаем функции алготрейдинга (выставление и снятие заявок, получение текущих данных из терминала, механизм взаимодействия скрипта и терминала).

Изучаем как устроена структура данных (таблиц) на сервере Мосбиржи, чтобы знать откуда что брать.

Важно иметь хотя бы базовое понимание о программировании: что такое переменные, условия, операции сравнения, циклы, функции, события, работа с файлами и т.п.

( Читать дальше )

Допустим есть два робота, условно,

у одно Profit Factor = 15, Recovery Factor = 6
у другого PF = 30, RF = 3

что выбрать?
по профиту, второй, очевидно показывает профит в разы выше на большой истории.

может что-то ещё лучше использовать для отбора?

Очень много чего читал по-поводу создания МТС и роботов,
но вопрос выбора проскальзывания как-то нигде обычно
не поднимается. Между тем если теоретизировать
о будущих прибылях, также необходимо рассмотреть
и этот момент. Какое проскальзывание ожидать по инструменту
на выбранное количество лотов.
Здесь всё совсем не весело и падение ликвидности
очень заметно.
Я торгую фьюч Сбера, поэтому вот статистика для него.
Строки — количество лотов.
Столбцы — количество пунктов цены, которое потребуется
на вход в позицию.
Собственно вероятность, что такая поза будет набрана
и сдвиг цены не превысит указанное число пунктов.

Расчёт делался без исключений: гепы, вечерка, спайки и пр.
Если в Вашей МТС оценки ситуации не ведётся,
то расчитанные величины справедливы для неё.
Если вероятность попадания в проскальзывание
Вас не устраивает на выбранный сайз, то необходимо
придумывать способ дробить вход.

Существует ли временной промежуток на котором переоптимизация не возможна? Мне кажется что такой промежуток должен существовать, критерием должно служить отношение самого промежутка к количеству совершонных сделок. Как вы думаете?

Ура, я сделал это :)

Раньше тратил достаточно большое время на выписывание параметров и фильтрацию мусора. Теперь по графикам гораздо удобнее видеть диапазоны профитных зон !!!

Осталось сделать подгрузку файла .csv по выбору пользователя и вывести оси )))



Ваши замечания/предложения:
а) задавать цветами годовую доходность, рассчитывая автоматически (макс — зеленая, мин — красная), а не забивая в коде

З.Ы. спасибо за идею http://smart-lab.ru/blog/91049.php (альфе и метатрейдеру)