<HELP> for explanation

Блог им. uralpro

Модель скрытых состояний Маркова. Часть 4

hmmTrendFollow-OutOfSample-Corrected

Окончание цикла статей. Начало и другие алгоритмы биржевой торговли смотрите в моем блоге и на сайте.

В прошлой части мы продемонстрировали обучение модели Маркова на данных, полученных с помощью симуляции. В данной статье рассмотрим производительность модели на реальных данных. Будем тестировать трендследящую стратегию на индексе S&P500.

В большинстве задач с использованием машинного обучения требуются обучающие данные с разметкой классов (состояний). В нашем случае такой разметки нет, поэтому сначала сгенерируем классы для обучающей выборки.

Мы хотим создать трендследящую стратегию, поэтому должны выбрать участки на выборке цен S&P500, которые соответствуют восходящему и нисходящему трендам ( также можно отметить участки, где тренды отсутствуют). Можно это сделать вручную, а можно применить программу, которая автоматически расставит метки в соответствии с вашими определениями тренда.

На графике внизу показана разметка, где красная метка над графиком цены обозначает нисходящий тренд, зеленая метка под графиком — восходящий.

hmmTrendFollow-TrainingData

В коде, который будет приведен ниже определение трендов происходит следующим образом: если текущая цена самая низкая из цен 10 последующих периодов то отмечается начало восходящего тренда, до момента, когда текущая цена становится самой высокой для последующих 10 периодов, после которых тренд закрывается. Для нисходящего тренда все с точностью до наоборот. Это несколько грубое определение, и наверняка есть более точная методика определения трендов, которая учитывает волатильность цен, думаю, ее вы можете разработать сами.

В дополнение к разметке, необходимо сгенерировать вектор параметров, нужных для определения тренда. Для этого мы использовали индикаторы, представляющие собой отношения цены открытия к цене закрытия, цены открытия к минимальной цене, цены открытия к максимальной цене и другие возможные отношения для каждого периода. В большинстве случаев желательно включить в вектор параметров динамику изменения этих индикаторов, хотя бы за 1 период.

hmmTrendFollow-TrainingData-Likelihood

На графике выше показана вероятность каждого режима ( тренда), полученную с помощью модели Маркова, обученной на тех же данных. Видно, что вход  в длинную позицию был крайне нежелателен прямо перед и во время обвала 2008 года.

Одним из замечательных свойств модели Маркова является то, что она позволяет распознать ситуации, когда существует один и тот же класс (состояние), но его продолжительность в каждой ситуации сильно различается. Например, в одном случае тренд длится 10 дней, в другом  - 35 дней, мы можем оба примера пропустить через модель, и в результате получим правильное распознавание через использование внутренних вероятностей перехода состояний модели.

В заголовке поста показаны результаты тестирования модели на проверочной выборке (out-of-sample). На третьем графике черной линией показана общая прибыльность алгоритма, зеленой линией — прибыльность при входе только в длинную позицию, красной — только в короткую. Видно, что на проверочной выборке распознавание хуже, чем на тренировочной, необходимо увеличивать период тренировочной выборки для включения в нее большего набора режимов рынка в целях лучшего обучения модели.

Полученные параметры модели Маркова: для восходящего тренда

HMMFit(obs = inSampleLongFeaturesList, nStates = 3)

Model:
------
3 states HMM with 7-d gaussian distribution

Baum-Welch algorithm status:
----------------------------
Number of iterations : 21
Last relative variation of LLH function: 0.000001

Estimation:
-----------

Initial probabilities:
          Pi 1      Pi 2      Pi 3
  1.690213e-47 0.3734194 0.6265806

Transition matrix:
          State 1   State 2    State 3
State 1 0.4126480 0.3419075 0.24544450
State 2 0.1116068 0.8352273 0.05316591
State 3 0.5475525 0.2303324 0.22211504

Conditionnal distribution parameters:

Distribution parameters:
  State 1
           mean    cov matrix                                                                                    
     0.01565943  1.922717e-04  1.724953e-04  1.785035e-04 -7.870798e-06 -1.764319e-04 -1.687845e-04  6.898374e-06
     1.02210441  1.724953e-04  1.920546e-04  1.736241e-04  2.327852e-06 -1.615346e-04 -1.768012e-04 -1.651055e-05
     1.01805768  1.785035e-04  1.736241e-04  1.777602e-04  2.663971e-06 -1.653924e-04 -1.595871e-04  5.067094e-06
     1.00264545 -7.870798e-06  2.327852e-06  2.663971e-06  1.095711e-05  8.195588e-06  8.473222e-06  3.178401e-07
     0.98502360 -1.764319e-04 -1.615346e-04 -1.653924e-04  8.195588e-06  1.644647e-04  1.589815e-04 -4.749521e-06
     0.98113485 -1.687845e-04 -1.768012e-04 -1.595871e-04  8.473222e-06  1.589815e-04  1.732240e-04  1.542815e-05
     0.99605695  6.898374e-06 -1.651055e-05  5.067094e-06  3.178401e-07 -4.749521e-06  1.542815e-05  2.064964e-05

  State 2
            mean    cov matrix                                                                                    
     0.001670502  3.103878e-05  3.555352e-06  1.781044e-05 -1.336108e-05 -3.092612e-05 -1.670114e-05  1.410578e-05
     1.009361131  3.555352e-06  1.249497e-05  9.181451e-06  5.644685e-06 -3.464184e-06 -6.714792e-06 -3.238512e-06
     1.005638565  1.781044e-05  9.181451e-06  1.714606e-05 -7.256446e-07 -1.770669e-05 -9.748050e-06  7.905439e-06
     1.003957940 -1.336108e-05  5.644685e-06 -7.256446e-07  1.271107e-05  1.335557e-05  7.009564e-06 -6.279198e-06
     0.998346405 -3.092612e-05 -3.464184e-06 -1.770669e-05  1.335557e-05  3.081873e-05  1.660615e-05 -1.409313e-05
     0.994653572 -1.670114e-05 -6.714792e-06 -9.748050e-06  7.009564e-06  1.660615e-05  1.353501e-05 -3.017033e-06
     0.996315167  1.410578e-05 -3.238512e-06  7.905439e-06 -6.279198e-06 -1.409313e-05 -3.017033e-06  1.101157e-05

  State 3
            mean    cov matrix                                                                                    
     -0.01296153  1.481273e-04 -8.848326e-05  2.231101e-05 -1.286390e-04 -1.503760e-04 -3.945685e-05  1.032046e-04
      1.02416584 -8.848326e-05  1.349494e-04  2.353928e-05  1.150009e-04  9.081677e-05 -1.853468e-05 -1.027771e-04
      1.00458706  2.231101e-05  2.353928e-05  3.596043e-05  1.384302e-05 -2.234068e-05 -9.215909e-06  1.259424e-05
      1.01746162 -1.286390e-04  1.150009e-04  1.384302e-05  1.485395e-04  1.338477e-04  3.324363e-05 -9.313984e-05
      1.01283801 -1.503760e-04  9.081677e-05 -2.234068e-05  1.338477e-04  1.555764e-04  4.225851e-05 -1.053565e-04
      0.99347206 -3.945685e-05 -1.853468e-05 -9.215909e-06  3.324363e-05  4.225851e-05  5.013390e-05  8.770049e-06
      0.98098355  1.032046e-04 -1.027771e-04  1.259424e-05 -9.313984e-05 -1.053565e-04  8.770049e-06  1.075952e-04


Log-likelihood: 64226.28
BIC criterium: -127633.2
AIC criterium: -128226.6

для нисходящего тренда:

Short Model

HMMFit(obs = inSampleShortFeaturesList, nStates = 3)

Model:
------
3 states HMM with 7-d gaussian distribution

Baum-Welch algorithm status:
----------------------------
Number of iterations : 20
Last relative variation of LLH function: 0.000001

Estimation:
-----------

Initial probabilities:
          Pi 1      Pi 2      Pi 3
  3.784166e-15 0.1476967 0.8523033

Transition matrix:
          State 1    State 2   State 3
State 1 0.4760408 0.12434214 0.3996170
State 2 0.3068272 0.54976794 0.1434049
State 3 0.5243733 0.06315371 0.4124730

Conditionnal distribution parameters:

Distribution parameters:
  State 1
             mean    cov matrix                                                                                    
     -0.009827328  5.102050e-05 -2.137629e-05  1.047989e-05 -3.999886e-05 -5.043558e-05 -1.834830e-05  3.090145e-05
      1.016726031 -2.137629e-05  2.915402e-05  4.001168e-06  2.551672e-05  2.145395e-05 -3.484775e-06 -2.426317e-05
      1.002951135  1.047989e-05  4.001168e-06  1.070077e-05  4.343448e-07 -1.032399e-05 -3.489498e-06  6.607115e-06
      1.012808350 -3.999886e-05  2.551672e-05  4.343448e-07  4.073945e-05  4.019962e-05  1.502427e-05 -2.422162e-05
      1.009838504 -5.043558e-05  2.145395e-05 -1.032399e-05  4.019962e-05  5.047663e-05  1.847048e-05 -3.082551e-05
      0.996150195 -1.834830e-05 -3.484775e-06 -3.489498e-06  1.502427e-05  1.847048e-05  1.816514e-05 -3.045290e-08
      0.986475577  3.090145e-05 -2.426317e-05  6.607115e-06 -2.422162e-05 -3.082551e-05 -3.045290e-08  2.992073e-05

  State 2
             mean    cov matrix                                                                                    
     -0.005393441  0.0008501205 -1.231927e-04  3.413652e-04 -0.0004927836 -0.0008165848 -3.496732e-04  4.379093e-04
      1.037824136 -0.0001231927  3.546602e-04  7.820615e-05  0.0002160609  0.0001422901 -1.206772e-04 -2.508658e-04
      1.013889133  0.0003413652  7.820615e-05  2.198099e-04 -0.0001068837 -0.0003166324 -1.713360e-04  1.374691e-04
      1.019557602 -0.0004927836  2.160609e-04 -1.068837e-04  0.0003949026  0.0004952245  1.733093e-04 -2.998924e-04
      1.005903113 -0.0008165848  1.422901e-04 -3.166324e-04  0.0004952245  0.0007960268  3.345499e-04 -4.319633e-04
      0.982515481 -0.0003496732 -1.206772e-04 -1.713360e-04  0.0001733093  0.0003345499  2.726893e-04 -5.242376e-05
      0.977179046  0.0004379093 -2.508658e-04  1.374691e-04 -0.0002998924 -0.0004319633 -5.242376e-05  3.611514e-04

  State 3
            mean    cov matrix                                                                                    
     0.003909801  2.934983e-05  1.656072e-05  2.335206e-05 -5.814278e-06 -2.877715e-05 -2.196575e-05  6.761736e-06
     1.010126341  1.656072e-05  1.900251e-05  1.943331e-05  2.909245e-06 -1.625496e-05 -1.574899e-05  4.694645e-07
     1.007300746  2.335206e-05  1.943331e-05  2.554298e-05  2.309188e-06 -2.288733e-05 -1.676155e-05  6.090567e-06
     1.003413014 -5.814278e-06  2.909245e-06  2.309188e-06  8.147512e-06  5.796633e-06  5.191743e-06 -5.902698e-07
     0.996163167 -2.877715e-05 -1.625496e-05 -2.288733e-05  5.796633e-06  2.830213e-05  2.164898e-05 -6.603805e-06
     0.993369564 -2.196575e-05 -1.574899e-05 -1.676155e-05  5.191743e-06  2.164898e-05  2.055797e-05 -1.040800e-06
     0.997202266  6.761736e-06  4.694645e-07  6.090567e-06 -5.902698e-07 -6.603805e-06 -1.040800e-06  5.564118e-06


Log-likelihood: 47728.08
BIC criterium: -94666.79
AIC criterium: -95230.16

Код для обучения и применения модели Маркова на языке R:

library("quantmod")
library("PerformanceAnalytics")
library('RHmm') #Load HMM package
library('zoo')
 
#Выбираем даты для загружаемых данных
startDate = as.Date("2000-01-01") #Начальная дата
trainingEndDate = as.Date("2010-01-01") # Начальная дата для обучающей выборки
NDayLookforwardLowHigh < - 10 # Параметр, используемый для классификации тренда
HmmLikelihoodTestLength <- 5 # сколько периодов данных нужно для вычисления отношения вероятностей для сравнения моделей
 
symbolData <- new.env() #Make a new environment for quantmod to store data in
symbol <- "^GSPC" #S&p 500
 
 
getSymbols(symbol, env = symbolData, src = "yahoo", from = startDate)
mktdata <- eval(parse(text=paste("symbolData$",sub("^","",symbol,fixed=TRUE))))
mktdata <- head(mktdata,-1) #Hack to fix some stupid duplicate date problem with yahoo
inSampleMktData <-  window(mktdata,start=startDate ,end=trainingEndDate)
outOfSampleMktData <-  window(mktdata,start=trainingEndDate+1)
dailyRet <- Delt(Cl(mktdata),k=1,type="arithmetic") #Daily Returns
dailyRet[is.na(dailyRet)] <-0.00001
 
inSampleDailyRet <-  window(dailyRet,start=startDate ,end=trainingEndDate)
outOfSampleDailyRet <-  window(dailyRet,start=trainingEndDate+1)
 
 
ConvertTofullSignal <- function(signal){
    results <- rep(0,length(signal))
    intrade <- F
    for(i in seq(1,length(signal))){
        if(signal[i]==-1){
         intrade <- F
        }
        if(signal[i]==1 || intrade){
           results[i]<-1
           intrade <- T
        }
    }
    return(results)
}
 
#Генерируем сигнал для восходящего тренда
LongTrendSignal <- rep(0,nrow(inSampleMktData))
for(i in seq(1,nrow(inSampleMktData)-NDayLookforwardLowHigh)){
    dataBlock <- Cl(inSampleMktData[seq(i,i+NDayLookforwardLowHigh),])
 
    if(coredata(Cl(inSampleMktData[i,])) == min(coredata(dataBlock))){
      LongTrendSignal[i] <- 1
    }
    if(coredata(Cl(inSampleMktData[i,])) == max(coredata(dataBlock))){
      LongTrendSignal[i] <- -1
    }
 
}
LongTrendSignal <- ConvertTofullSignal(LongTrendSignal)
 
#Генерируем сигнал для нисходящего тренда
ShortTrendSignal <- rep(0,nrow(inSampleMktData))
for(i in seq(1,nrow(inSampleMktData)-NDayLookforwardLowHigh)){
    dataBlock <- Cl(inSampleMktData[seq(i,i+NDayLookforwardLowHigh),])
 
    if(coredata(Cl(inSampleMktData[i,])) == max(coredata(dataBlock))){
      ShortTrendSignal[i] <- 1
    }
    if(coredata(Cl(inSampleMktData[i,])) == min(coredata(dataBlock))){
      ShortTrendSignal[i] <- -1
    }
 
}
ShortTrendSignal <- ConvertTofullSignal(ShortTrendSignal)
 
#Рисуем полученные сигналы
LongTrendSignalForPlot <- LongTrendSignal
LongTrendSignalForPlot[LongTrendSignalForPlot==0] <- NaN
LongTrendSignalForPlot <- Cl(inSampleMktData)*LongTrendSignalForPlot - 100
inSampleLongTrendSignalForPlot <-LongTrendSignalForPlot
 
ShortTrendSignalForPlot <- ShortTrendSignal
ShortTrendSignalForPlot[ShortTrendSignalForPlot==0] <- NaN
ShortTrendSignalForPlot <- Cl(inSampleMktData)*ShortTrendSignalForPlot + 100
inSampleShortTrendSignalForPlot <- ShortTrendSignalForPlot
 
dev.new()
layout(1:2)
plot(Cl(inSampleMktData), main="S&P 500 Trend Follow In Sample Training Signals")
lines(inSampleLongTrendSignalForPlot,col="green",type="l")
lines(inSampleShortTrendSignalForPlot,col="red",type="l")
legend(x='bottomright', c("S&P 500 Closing Price","Long Signal","Short Signal"),  fill=c("black","green","red"), bty='n')
 
#Вычисляем прибыльность
LongReturns <- Lag(LongTrendSignal)* (inSampleDailyRet)
LongReturns[is.na(LongReturns)] <- 0
ShortReturns <- Lag(-1*ShortTrendSignal)* (inSampleDailyRet)
ShortReturns[is.na(ShortReturns)] <- 0
TotalReturns <- LongReturns + ShortReturns
plot(cumsum(TotalReturns),main="S&P 500 Trend Follow In Sample HMM Training Signals Strategy Returns")
lines(cumsum(LongReturns),col="green")
lines(cumsum(ShortReturns),col="red")
legend(x='bottomright', c("Total Returns","Long Trend Returns","Short Trend Returns"),  fill=c("black","green","red"), bty='n')
 
#Загружаем список параметров для каждого класса
CreateListOfMatrixFeatures <- function(features,signal){
      results <- list()
      extract <- F
      for(i in seq(1,length(signal))){
          if(signal[i]==1 && !extract){
                startIndex <- i
                extract <- T
          }
          if(signal[i]==0 && extract){
              endIndex <- i-1
              dataBlock <- features[startIndex:endIndex,]
              extract <- F
              #print(dataBlock)
              results[[length(results)+1]] <- as.matrix(dataBlock)
 
          }
      }
      return(results)
}
 
#Тренировка модели
#Генерируем параметры, описывающие данные и разделяем выборку на обучающую и проверочную
features <- cbind(dailyRet,Hi(mktdata)/Lo(mktdata),Hi(mktdata)/Op(mktdata),Hi(mktdata)/Cl(mktdata),Op(mktdata)/Cl(mktdata),Lo(mktdata)/Cl(mktdata),Lo(mktdata)/Op(mktdata))
inSampleTrainingFeatures <-  window(features,start=startDate ,end=trainingEndDate)
outOfSampleFeatures <- window(features,start=trainingEndDate+1)
 
#Для каждого вида тренда получаем соответствующие параметры и создаем их вектор
inSampleLongFeaturesList <- CreateListOfMatrixFeatures(inSampleTrainingFeatures,LongTrendSignal)
inSampleShortFeaturesList <- CreateListOfMatrixFeatures(inSampleTrainingFeatures,ShortTrendSignal)
 
#Тренируем модель
LongModelFit = HMMFit(inSampleLongFeaturesList, nStates=3)
ShortModelFit = HMMFit(inSampleShortFeaturesList, nStates=3)
 
#Берем NDayLookforwardLowHigh периодов данных и вычисляем скользящий логарифм вероятности для каждой модели
inSampleLongLikelihood <- rollapply(inSampleTrainingFeatures,HmmLikelihoodTestLength,align="right",na.pad=T,by.column=F,function(x) {forwardBackward(LongModelFit,as.matrix(x))$LLH})
inSampleShortLikelihood <- rollapply(inSampleTrainingFeatures,HmmLikelihoodTestLength,align="right",na.pad=T,by.column=F,function(x) {forwardBackward(ShortModelFit,as.matrix(x))$LLH})
outOfSampleLongLikelihood <- rollapply(outOfSampleFeatures,HmmLikelihoodTestLength,align="right",na.pad=T,by.column=F,function(x) {forwardBackward(LongModelFit,as.matrix(x))$LLH})
outOfSampleShortLikelihood <- rollapply(outOfSampleFeatures,HmmLikelihoodTestLength,align="right",na.pad=T,by.column=F,function(x) {forwardBackward(ShortModelFit,as.matrix(x))$LLH})
 
#Создаем сигналы для графика/торговли
outOfSampleLongTrendSignalForPlot <- 1*(outOfSampleLongLikelihood > outOfSampleShortLikelihood)
outOfSampleLongTrendSignalForPlot[outOfSampleLongTrendSignalForPlot==0] < - NaN
outOfSampleLongTrendSignalForPlot <- outOfSampleLongTrendSignalForPlot*Cl(outOfSampleMktData)-100
 
outOfSampleShortTrendSignalForPlot <- 1*(outOfSampleLongLikelihood < outOfSampleShortLikelihood)
outOfSampleShortTrendSignalForPlot[outOfSampleShortTrendSignalForPlot==0]<-NaN
outOfSampleShortTrendSignalForPlot <- outOfSampleShortTrendSignalForPlot*Cl(outOfSampleMktData)+100
 
 
dev.new()
layout(1:2)
plot(Cl(inSampleMktData), main="S&P 500 Trend Follow In Sample HMM Training Signals")
lines(inSampleLongTrendSignalForPlot,col="green",type="l")
lines(inSampleShortTrendSignalForPlot,col="red",type="l")
legend(x='bottomright', c("S&P 500 Closing Price","Long Signal","Short Signal"),  fill=c("black","green","red"), bty='n')
 
#tt <- Cl(inSampleMktData)
#tt[,1] <- inSampleLongLikelihood
plot(inSampleLongLikelihood,main="Log Likelihood of each HMM model - In Sample")
lines(inSampleLongLikelihood,col="green")
lines(inSampleShortLikelihood,col="red")
legend(x='bottomright', c("Long HMM Likelihood","Short HMM Likelihood"),  fill=c("green","red"), bty='n')
 
dev.new()
layout(1:3)
plot(Cl(outOfSampleMktData), main="S&P 500 HMM Trend Following Out of Sample")
lines(outOfSampleLongTrendSignalForPlot,col="green",type="l")
lines(outOfSampleShortTrendSignalForPlot,col="red",type="l")
legend(x='bottomright', c("S&P 500 Closing Price","Long Signal","Short Signal"),  fill=c("black","green","red"), bty='n')
 
#tt <- Cl(outOfSampleMktData)
#tt[,1] <- outOfSampleLongLikelihood
plot(outOfSampleLongLikelihood,main="Log Likelihood of each HMM model - Out Of Sample")
lines(outOfSampleLongLikelihood,col="green")
lines(outOfSampleShortLikelihood,col="red")
legend(x='bottomright', c("Long HMM Likelihood","Short HMM Likelihood"),  fill=c("green","red"), bty='n')
 
#Вычисляем прибыльность для проверочной выборки
outOfSampleLongReturns <- Lag((1*(outOfSampleLongLikelihood > outOfSampleShortLikelihood)))* (outOfSampleDailyRet)
outOfSampleLongReturns[is.na(outOfSampleLongReturns)] < - 0
outOfSampleShortReturns <- Lag(-1*(1*(outOfSampleLongLikelihood < outOfSampleShortLikelihood)))* (outOfSampleDailyRet)
outOfSampleShortReturns[is.na(outOfSampleShortReturns)] <- 0
outOfSampleTotalReturns <- outOfSampleLongReturns + outOfSampleShortReturns
outOfSampleTotalReturns[is.na(outOfSampleTotalReturns)] <- 0
 
plot(cumsum(outOfSampleTotalReturns),main="S&P 500 HMM Trend Following Out of Sample Strategy Returns")
lines(cumsum(outOfSampleLongReturns),col="green")
lines(cumsum(outOfSampleShortReturns),col="red")
legend(x='bottomright', c("Total Returns","Long Trend Returns","Short Trend Returns"),  fill=c("black","green","red"), bty='n')
 
print(SharpeRatio.annualized(outOfSampleTotalReturns))
 
 

Какой Марков! Это открытая система! В любой момент прилетает новость, главные маркетмейкеры дают импульс своей реакцией и только потом этот импульс боле-менее предсказуемо затухает в марковском процессе.
Не занимайтесь наукообразием, 99% потерь в трейдинге — это внешние события, которые вы не можете рассчитать.
avatar

Simix

Simix, для хфт систем влияние новостей минимально, а НММ можно применять и там. Длительные тренды тоже вряд ли результат одной новости, скорее это совокупность событий, а значит можно тоже использовать модель Маркова. Например определять состояния положительного и отрицательного сантимента по потоку новостей. Это на западе сейчас модно
Simix, Это неверно в корне. Есть события и события. От одних импульс длится полчаса а от других пару недель. Я надеюсь Вы знаете, что на каждом таймфреме идет своя жизнь? Я говорю о торговле внутри дня на форексе и CFD.
Поэтому марковские цепи дают очень хороший результат и не только в таком «сыром» виде. Использование их в Глубоких нейросетях с активацией ограниченными машинами Больцмана дает неплохие результаты при решении задач классификации.
Занимайтесь наукообразованием, это помогает в торговле.
Удачи
Следующая статья будет.
Глядите я положил денег на счёт и доказал на практике?
Или дайте в ДУ хочу проверить?
Или ещё одно теоретическое изыскание на истории?
avatar

farok

farok, конечно, еще одно теоретическое изыскание :)
Идея интересная. Код R ужасен(это поправимо).
Непонятно другое: train есть, test есть, а где predict с новыми данными? Или работа с реальными данными с рынка не рассматривалась?
Удачи
avatar

Vlad Minkov


Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.

Залогиниться

Зарегистрироваться
....все тэги
Регистрация
UP