Target, that's why

Приветствую всех!

Как недавно отметил уважаемый камрад Sergey Pavlov, на смартлабике стало совсем жидко с годными постами по трейдингу. Можем вместе попытаться исправить эту ситуацию по мере сил )

Со своей стороны хочу предложить к обсуждению тему выбора target (целевой переменной) для построения рыночных моделей и торговых систем на их основе с применением методов машинного обучения. На мой взгляд — это самый основной момент, который едва ли не на 90% определяет успех попыток добиться чего-то в этом нелёгком деле.

Пару слов о машобучении в контексте алготрейдинга. В настоящий момент это, как говорил Обама об образовании, уже не преимущество, а необходимость. Весь наш современный мир давно и плотно пользует эту математику и алгоритмы в самых разных областях: управлении воздушным движением, беспилотными авто, поисковых системах, и трейдинг не является исключением. Можно потратить всю жизнь, и даже не приблизиться к способности делать то, что правильно запрограммированный макбук делает в режиме реального времени, не говоря уже о целом датацентре. Правда, датацентру не может повезти, а трейдеру может, но я бы на это не закладывался )

Вне зависимости от выбора конкретной методы, если используется т.н. «обучение с учителем» (supervised learning), на вход нужно подать две вещи — фичи и таргет. Выбор фич — отдельная тема, тоже важная, но если target выбран некорректно — полезной модели не получится, и ничего никуда не полетит.

Поскольку тема довольно обширная, а много писать в субботу мне лень, предлагаю всем заинтересованным откомментировать конкретные вопросы/соображения, и я тогда смогу уже по ним написать подробнее.

Для затравки — берём экспоненциальную среднюю (EMA) в обратном направлении, типа смотрим таким образом в будущее. Какой выбрать интервал сглаживания? Пойдёт/не пойдёт? Может быть нужны какие-то доп условия? Какой метод затащит лучше? Почему нейронные сети — не лучший вариант?

Для нашей с вами общей пользы.

ML FTW