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.

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.
628
24 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?
avatar
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:
Фото
Операционные результаты за август 2026
Группа «Аэрофлот» опубликовала операционные результаты за август и 8 месяцев 2026 года. ✈️ В августе перевезено 5,7 млн пассажиров на 1,3%...
Фото
Биткоин у российского брокера: каким будет новый рынок криптовалют?
Российские трейдеры привыкли покупать криптовалюту через западные биржи, либо использовать производные инструменты на криптоактивы....
Курс на ужесточение: какой будет ключевая ставка ЦБ РФ в конце 2026 года?
Банк России на заседании 11 сентября, как и ожидал консенсус аналитиков, впервые за последние 15 месяцев не снизил ключевую ставку, а сохранил её...
Фото
Сбер РПБУ 8 мес. 2026 г. - менеджмент ждет замедления, но в отчетах пока рекорды
Сбер опубликовал результаты по РПБУ за 8 мес. 2026 г.  Чистая прибыль за 8 месяцев составила 1,33 трлн руб. (+19%). За август 169,1 млрд руб....

теги блога Михаил Михалев

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн