Будни трейдера: от эвристики к трансформеру

Предыдущее: Улучшенный вариант обнаружения тренда по VWAP — 3

Для тестирования на длинной истории активно использую MetaTrader 5. Робота Lbot на QUIK будет недостаточно. Тем более позавчера проверял фьючерсы без склеивания их данных. У каждого фьюча свой квартальный интервал. Последний и решающий (ликвидный период). История достаточная — 7 лет. Например, на ТФ M10 будет порядка 100 тыс. свечей. Индикатор VWAP показал неплохие результаты. 

Общие итоги за 7 лет в таблицах. Тайм-фреймы по строкам. Параметры VWAP по колонкам (P — период, R — ряд предыдущих свечей для определения наклона)

Si (сумма P&L по контрактам, от SiH0 до SiU6). Средняя прибыль 100000 руб на ГО=13000 руб примерно 750% без учёта издержек (комиссия и пр. казусы)

TF	P128 R2	P128 R3	P128 R4	P128 R5	P256 R2	P256 R3	P256 R4	P256 R5
M10	114 233	103 897	110 041	138 830	113 773	109 780	107 510	126 816
M20	103 348	123 985	140 567	143 884	157 809	138 218	147 832	149 420
M30	129 543	141 649	142 686	147 602	116 500	111 406	94 976	108 954
H1	111 603	95 077	112 217	121 351	110 754	114 668	94 684	90 752
H2	111 552	97 617	101 586	99 428	112 104	107 217	99 257	96 994
Σ 5 ТФ	570 279	562 226	607 098	651 095	610 941	581 288	544 259	572 936

MX (сумма P&L по контрактам от MXH0 до MXU6). Средняя прибыль 450000 руб на ГО=30000 руб, примерно 1500% без учёта издержек.

TF	P128 R2	P128 R3	P128 R4	P128 R5	P256 R2	P256 R3	P256 R4	P256 R5
M10	412 047	368 947	402 198	397 299	566 948	519 425	597 575	588 350
M20	516 248	596 175	555 799	495 952	475 025	564 126	517 952	508 927
M30	508 500	461 251	332 829	315 976	487 574	526 874	373 751	205 901
H1	497 449	337 398	288 273	150 000	476 426	554 674	513 874	411 600
H2	454 698	442 223	400 301	427 278	493 100	452 003	380 805	325 628
Σ 5 ТФ	2 388 942	2 205 993	1 979 400	1 786 504	2 499 073	2 617 103	2 383 957	2 040 407

Это была эвристика, набор собственных правил. Вчера решил проверить, а что сможет предложить трансформер? Найдёт ли он на той же истории оптимальные параметры для торговли по VWAP индикатору? Но для начала, общее введение (для новичков).

 

Часть 1. Что такое трансформер вообще

 

1.1. Идея: «смотри на всё разом»

Старые нейросети для последовательностей (RNN, LSTM) читают данные по очереди: сначала первая свеча, потом вторая, потом третья… И запоминают «суть» в одном векторе-памяти. Это как читать книгу, держа в голове только последний абзац.

Трансформер (статья «Attention Is All You Need», 2017) работает иначе: он принимает весь кусок данных сразу и решает — на сколько каждая точка связана с каждой. Это механизм внимания (attention).

 

1.2. Ключевые понятия по-простому

Термин	Смысл
Токен	Один «атом» данных: слово, или свеча, или точка индикатора
Эмбеддинг	Превращение токена в вектор чисел, которые понимает сеть
Self-attention	«Свеча №5, насколько ты важна для свечи №1?»
Голова внимания	Один «взгляд» на данные; голов несколько — взглядов много
Энкодер	Читает вход и строит его внутреннее представление
Декодер	Из представления генерирует ответ (у GPT — текст, у нас — прогноз)
CLS-токен	Специальный «плюс-суммари» — точка, в которую модель складывает смысл всего куска

 

1.3. Почему это стало мейнстримом

1. Параллельность — можно обучать на GPU быстрее, чем LSTM.
2. Дальние зависимости — сеть видит связь точки 1 и точки 100 без «затухания» памяти.
3. Масштабируемость — чем больше данных и параметров, тем лучше растёт качество (это и породило GPT).

 

1.4. Типы трансформеров, которые встречаются в трейдинге

• LLM (GPT, Llama) — текстовые; их можно использовать как ассистента по анализу новостей, но не как «предсказатель цены».
• Time-Series Transformer — тот, что нужен нам: берёт окно исторических значений и предсказывает будущее.
• PatchTST — режет ряд на «куски-патчи» и учится на них; один из лучших для временных рядов.
• Tabular / классификационные — если вы подаёте не ряд, а таблицу фич (индикаторы, волатильность, объёмы).

Продолжение будет (в зависимости от интереса)