На днях прочитал пост о том, что сейчас в алготрейдинге если и рулит, то ХФТ, и, желательно, чтобы прямое подключение к серверу биржи, свои ПЛИС непосредственно на бирже и пр., и пр. и пр.
Вот, тут недавно кончился фюьчерс Si-12.23. Ради интереса смоделировал на нем некую стратегию, и вот что выяснилось. Никакой ХФТ на бирже не только не нужен, но даже и просто торопиться особо некуда — задержки в 1-2 минуты ровным счетом ни на что не влияют.
Не нужен нам, короче, никакой поямой доступ к серверу биржи, не нужны никакие извращенные сверх сложно и быстро технические средства, а вполне достаточно обычных брокера, терминала и компа.
В общем, пока живем спокойно и не опасаемся, что конкуренты ХФТшники и пр. быстрые разумом нас как-то обыграют или вообще способны нам как-то помешать.

Мысль для топика подал уважаемый АГ. Он написал в своем комменте:

Поэтому и топик с единственной мыслью: не доверяйте тем, кто скрывает методы обучения нейросетей с такими входными данными или разбирайтесь с методами обучения, которые предлагаются... 

Как говорил Мюллер — в наше время доверять нельзя никому, даже себе. Это правильно.
А вот дальше — «не доверяйте тем, кто скрывает методы обучения». Это совсем интересно. А кто их будет или собирается раскрывать? В лучшем случае, покажут результаты и скажут, это, типа, сделано с использованием уникальных индикаторов, искусственного интеллекта или бла-бла-бла что-то туманное. В лучшем случае, продадут готовый авиадвигатель торговую систему — сможете вы ее применить, не сможете, это ваше личное дело.
Мы занимаемся сугубо прикладными задачами (трейдинг, ведь, прикладная задача. Разве нет?). В прикладных задачах принято патентное право, всяческие know how и пр., и узнать что-либо можно либо купив право, либо через пром шпионаж. Так, задарма, вам никто никакие технологии не раскроет.

( Читать дальше )

Что касается ручной торговли, то здесь все ясно — достаточно одного, ну, двух индикаторов, остальное видно по графику цены. Не вопрос.
Что касается автоматических ТС (АТС), то у бота глаз и мозгов нет — ему нужна полная информация.
Так, а одной из моих старых АТС (год, так 2011-2014) использовались 5 индикаторов, параметры которых выбирались (не подбирались). Сама стратегия обрабатывала 32 параметра — вот эти подбирались при «оптимизации».
Если что, сейчас не торгую. Чтоб вопросов не было.) Наверно в октябре-ноябре возвращусь к этому занятию, но это не точно.)

К дискуссии о том, какой язык программирования целесообразней использовать для алготрейдинга.
Python и Java: кто заберет золото?

https://www.securitylab.ru/news/541378.php

Сигналы и шумы — даже книга была с таким названием, оч. давно.
Здесь, на СЛ, некоторые товарищи утверждают, что никаких сигналов в ценовых рядах нет. Простите великодушно, что вы тогда ищете, какие такие сигналы на вход или выход — их ведь нет.) Если нет сигнала, то что вы обрабатываете, с какой целью, что ищете, то, чего нет? Теряюсь в догадках.)
Ну, ладно, я остаюсь на концепции, что на рынке есть и сигналы и шумы. Сигналы — это некие осознанные движения значительной части рыночных игроков. Шумы — прочие движения, создаваемые оставшейся частью игроков, возможно даже значительной их частью, которые колеблются вокруг основного направления движения на текущем интервале времени.
Думаю, понятно, что сигнал и шум, понятия весьма относительные и зависят от нашей стратегии — что в нее не вписывается и не учитывается — то шум. Аналогично, если вы слушает некую радиостанцию, то всяческие дополнительно слышимые на этой частоте радиостанции — не что иное, как шум.
Такой короткий топик получился.

Пару лет назад ради интереса купил платочку с контроллером STM32 — всего 200 р, не деньги. Платочку освоил и забросил, т.к., вроде, ничего не нужно. Кстати, платочка с дешевым Raspberry еще даже с лучшими возможностями тоже ~200 р.
Возможности у этих платочек как у Пентиума, нормальные такие, и операционки не нужно — пишешь программу на С++, закачиваешь и работаешь. Нормально так, шустренько.
Не так давно познакомился с API биржи (не спрашивайте какой), сейчас пишу под нее программу на Python. API большой, но, в общем, его структура достаточно проста.
И вот что подумалось — для торговой системы вполне достаточно STM32 или простенького Raspberry. И быстродействия вполне достаточно. А, ведь, многим для аналогичных целей нужны дорогущие видеокарты.))
Но это далекое будущее, возможно нереализуемое. Суверенный интернет — это большая и страшная сила.

Взял свою стратегию для SBRF. Тестировалась на начало-середину 22-го года — отличная стратегия. Загрузил в нее новые данные по SBRF-3.23 — стратегия работает, но оч плохо, раза в 3-4 хуже, чем на начало-середину 22-го года.
Ладно. Ради интереса, без каких-либо перенастроек, загрузил в нее историю фьючерса Si-3.23. И че увидел — отлично работает, и бирже-брокеру отдает только 1/3 дохода.

Конечно, 1\3 дохода отдавать брокеру западло, но попробуем с этим поработать.
Кстати, а почему стратегия раньше на SBRF работала хорошо, а на современных данных по SBRF-3.23 стала работать так плохо? А на Si-3.23, вдруг, работает хорошо, хотя, на Si ее раньше никто не проверял?
Интересно, а что вы думаете по этому поводу? Почему так? Что изменилось?

Недавно, после продолжительного перерыва, вернулся к занятиям машинным обучением (МО) и даже написал по этому поводу топик — Все надоело или Deep Lerning (Глубокое Обучение). С тех пор даже прочитал ~150 страниц книги «Глубокое обучение...» Искренне полагал, что за эти 150 страниц что-то узнал. Ан, нет, на 151 странице автор объявил, что это все так — объяснения для тех, кто вообще ничего о МО не слышал и автор, оказывается, только приступает к изложению материала.) Но кое что узнать все же было можно, автор показал несколько экземлов построения нейросетей (НС), прменяемых для классификации и регрессии, из которых уже можно попробовать сделать что-то свое.

Ну, и почему бы эти знания о НС не попробовать применить для построения торговой системы (ТС). Не, это не то, что вы можете подумать, вовсе не Грааль на НС — это просто попытка встроить НС в уже готовую ТС как дополнительный функционал, не ухудшающий, но, возможно, улучшающий характеристики ТС. Решено было начать с небольшой модернизации стопа.

( Читать дальше )

На чем чем только не писал стратегии — На VBA Excel, VB.NET (тогда еще так назывался), C#, C++. Не обошлось и без участия скриптовых языков Java Script, Lua. Не обошлось и без специализированных языков, R, например — вот где тягомотина по исполнению и большая помойка пакетов. Мож там и есть бриллианты, но кто будет искать бриллианты в помойке.) MQL4 -5 — эти, г… но полное — это не делай, туда не ходи — нах такие языки. Еще и другие были, всех и не перечислишь.
Лет, этак 5-7 тому перешел на Python (С++ тоже не забываю)). Python понравился резко и сразу. Стратегий на нем пока не писал, но моделировал много. Сейчас планирую сделать первую, для Binance. Ага, криптой торговать собираюсь. Я, так полагаю, что МОЕХ умер (или почти), и делать там абсолютно нечего. Умирал он долго и мучительно, аж с 14-го года. Жаль, вообще то, неплохой был рынок.
Итак, чем хорош Python. Это, в первую очередь, нулевой порог входа — вчера вы еще ничего не знали о нем, а сегодня уже нейросети и прочие machine learning применяете для своих задач. Да, с переменным успехом, но, ведь, применяете.) Не, ну, для тех, кто не в ладах с обычной логикой, любой язык программирования противопоказан, но не о них речь.

( Читать дальше )

Сижу как-то раз за рюмкой чая (это было за год, два или три до моего прихода на Smart-Lab} и приходит мне в голову мысль — а почему бы не попробовать прогнозировать котировки.
Прогноз, естественно, на ТФ 1м, который я использую. Время прогноза пусть будет — 5 минут — вполне достаточное для моих сделок, а недостаточно, так прогноз можно и повторить на следующие 5 минут. Архивы котировок по фьючерсам SBRF и GAZR тоже имеются, минимум за год-два за последние 3 месяца перед экспирацией — хватит и на отладку и на проверку.
Все есть, только как реализовать прогнозирование? — ни одной мысли.
Собственно, не особо мне это было и нужно, рабочая система у меня уже была и меня она вполне устраивала, но мысль о прогнозировании засела, и я время от времени ее думал.
Ничего сколь-нибудь конструктивного в голову не приходило, и было решено для прогнозирования использовать нейросеть, тем более, незадолго до того я немного занимался машинным обучением и нейросетями в том числе.
От использования каких-либо предикторов сразу отказался. Плюс 2-3 слоя к нейросети, и если в данных есть какие-либо взаимосвязи, НС сама внутри себя построит нужные ей предикторы. В общем, подаем на НС поток цен 15-20 отсчетов Vc={C(t0-20),C(t0-19),...C(t0)}, нормируем их к динам диапазону НС — Vcn={c(t0-20),c(t0-19,… c(t0-1), 0} — c(t0) у нас всегда = 0, и пусть НС сама мучается с прогнозированием и поиском c(t0+5). И еще, у всякого метода есть область применимости, потому нельзя учить чему попало. Для этого из обучающей и проверочных последовательностей по возможности исключаем области истории, где прогнозирование невозможно. Иначе получим нечто такое.

( Читать дальше )