Блог им. MihailMihalev

Генетика - мастер адаптации

Продолжаю экспериментировать с нейросетями и генетическими алгоритмами.

 

Эволюционный алгоритм за несколько десятков поколений на популяции в несколько раз больше количества параметров нейросети нашёл параметры нейросети, которая ракетит используя неэффективость… 

Генетика - мастер адаптации

(тут val_profit=это прибыль на месяце, следующем за обучающим)
А ниже суммарный анализ одной из недель:

Генетика - мастер адаптации


Неэффективность... нет, не рынка, а симуляции, и заключается в следующем: держим лонг и если в свече не сработал stop_limit и верхняя цена в свече была выше take_profit, то забираем профит по цене профита с учётом проскальзывания. И тут как бы всё честно, вот только при исследовании под микроскопом оказалось, что в этих свечах не было продаж, а значит profit нельзя было забрать. Это были резкие длинные прострелы, которые сметали стакан большими заявками. Вот тут в таблице хорошо видно как на прострелах забирается профит и откатывает к примерно одинаковой цене.

Генетика - мастер адаптации

 

Всё-таки генетика — мастер адаптации. Функция отбора была спроектирована так, чтобы найти ракету, и она нашла ракету. Я был готов ко многому, но не к нахождению такого микроструктурного дефекта. Я даже уже почти обрадовался, настроение поднялось так, что даже в скорый мир захотелось верить и прикупить фантиков на моексе. Но я уже тёртый калач и знаю, что суперприбыли на симуляции — это скорее всего ошибка.

 

Ну что ж, я догадывался, что симуляция на свечах в том же таймфрейме, что и сигналы — тухлая затея. Буду симулировать на секундах или тиках — технически я готов.

528
23 комментария
Неэффективность... нет, не рынка, а симуляции, и заключается в следующем: держим лонг и если в свече не сработал stop_limit и верхняя цена в свече была выше take_profit, то забираем профит по цене профита с учётом проскальзывания. 
Эту базовую логику вы сами задавали или алгоритм нашёл?
avatar
Op_Man💰, Это алгоритм симуляции. Типа «пессимистичная внутрисвечная логика» — если внутри свечи не срабатывает stop_loss, то может сработать take_profit.
Вы что же это, решили конкурировать с hft ?)
avatar
L4brazzJro, Чем больше сделок — тем веселее набирается статистика:)
А почему не градиентный спуск, как у всех?
avatar
Михаил, Для градиентного спуска задача должна быть дифференцируема.
Михаил Михалёв, а как у вас не дифференцируемость возникает? Что сеть за результат выдает?
avatar
Михаил, нет данных для обучения. Сеть работает на финансовый результат, а не обучается на датасете.
Михаил Михалёв, не очень понимаю, что это значит. Есть у сети какие-то входы или их нет? Если есть, то чего-то вы туда подаете, значит и данные есть. Есть у нее у нее какой-то выход? Как вы его используете? Можете пояснить без каки-то секретных деталей, а то выглядит, как-то совершенно не понятно
avatar
Михаил, Сеть со входами и выходами. Входы — секретные индикаторы. Выходы — сигналы на торговый автомат.
Михаил Михалёв, секретные индикаторы реально рассчитать для по историческим данным и подготовить датасет с их значениями? А можете пояснить, что такое сигналы на торговый автомат — это какой-то условно 0 если продашь или 1 если купить или что-то другое?
avatar
Михаил, Индикаторы во входном датасете. Сигналы на торговый автомат — что-то вроде того, но сложнее.
Михаил Михалёв, ну тогда кажется это обычная RL-задача решаемая градиентным спуском
avatar
Михаил, Выходного датасета то нет.
Михаил Михалёв, ну я так понимаю все это затеяно ради получения прибыли и вы ее можете посчитать по результатам работы торгового автомата. Какие-то фитнесы и прибыли вы там в распечатке выводите
avatar
Михаил, Или я не шарю:)
Михаил Михалёв, а эволюционный алгоритм вы какой используете — дифференциальную эволюцию или что-то другое?
avatar
Михаил, Какой по умолчанию был во фреймворке - steady-state selection. У меня пока мелкая сеть и это не является ботлнеком.
Михаил, Дочитал Ваш блог до конца. Интересный путь. Видимо самое интересное началось с перехода из Excel в Python, а потом в ML:)
Генетические алгоритмы ещё лет 15 назад были, чем они отличаются от подгонки?
Михаил Шардин, Разница в том, что генетический алгоритм — это способ нахождения парметров, а подгонка — это эффект переобучения из-за неправильной фитнес функции, способа валидации и т.п.

Читайте на SMART-LAB:
Сделки в портфеле ВДО
Если Индекс ОФЗ (RGBI) пробьет вверх 117,51 п., то в портфеле PRObonds ВДО сокращаем короткую позицию во фьючерсе на него с ~2,3% до 2,1% от...
Интер РАО отчиталась о росте выручки при снижении прибыли
Выручка Интер РАО за 2025 год по РСБУ увеличилась на 10,1% г/г, до 58,29 млрд руб. Основной вклад в этот результат внесли продажи электроэнергии,...
Фото
Решение ЦБ поддержит экономику, долговой и фондовый рынки
На первом заседании в текущем году Банк России в шестой раз подряд снизил ключевую ставку – на 50 б.п., до 15,5%. На этот раз решение...
Фото
Мой Рюкзак #63: ВТБ - дальше без меня, меняем на более крепкий банк, дивидендные отсечки близко
Февраль продолжает радовать стоимостных инвесторов, все по стратегии, которую описывал в конце прошлого года Прошлый пост тут —...

теги блога Михаил Михалёв

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн