Активный Инвестор, я считаю, что использовать стакан для решения этой задачи бессмысленно, потому что условные заявки в стакане не отображаются, если речь об этом. А если речь прямо об ордербуке, то где его взять?
Но можно пойти другим путём: смотреть, на каких уровнях движение цены спотыкалось и как часто это происходило, и какие были в этот момент объёмы. Вот эти данные вполне можно скормить нейросети и получить, таким образом, уровни поддержки и сопротивления по всему ценовому диапазону. Вот только я имею сомнения насчёт того, что для этого нужно использовать нейросеть. Можно — да, но нужно ли? Её просто придётся постоянно доучивать, и тут есть нюанс — на каких таймфреймах торгуете. На минутных её доучивать будет непросто или даже невозможно, а на дневных — запросто.
Активный Инвестор, каким образом? Брокеров — не один, и данные вам нужны он-лайн от каждого. Условных заявок одного брокера у других брокеров нет. Плюс доля алго-трейдинга на МосБирже, по некоторым оценкам, доходит до 70%, а это значит, что в доли секунды выставляются и снимаются ордера, а значит — очень много мусорных данных. Сколько будет стоить и как собрать с сотен брокеров данные в режиме онлайн и каково будет качество таких данных?
bascomo, платят за скорость. Сокращают проскальзывание. Весь ХФТ либо 0 либо даже чуть-чуть положительное проскальзывание. Да и у людей с большими объемами исполнение имеет значение и за него стоит платить.
SergeyJu, я имел ввиду, зачем платить за данные, которые бесполезны? Если у тебя ко-локейшн на площадке биржи — это одно. А если ты дома, на Квике, по не бог весть каким каналам, то нахрена вообще нужен что стакан, что скоростной ордербук? И второе. Если мы говорим про НС, им нужно время на предсказание. И оно будет существенно больше того, что тратят ХФТ на сделки. Поэтому, я считаю, частному инвестору никакой пользы от ультраскоростей доставки биржевых данных нет.
bascomo, ордерлог обычно используют те, кто торгует через скоростные каналы.
Прежде чем написать какое-то утверждение, неплохо подумать, имеет ли оно всеобщее значение. Никто не должен догадываться, что Вы прячете в подкорке.
При этом сенатор напоминает, что выплаты Citadel в адрес Robinhood за поток ордеров чуть ли не самые большие на рынке по сравнению с другими брокерами.
Сенатор Ричи Торрес напоминает Теневу о наказаниях от SEC и FINRA в адрес Robinhood, фактически называя торговую площадку рецидивистом. Потом давит на Влада, чтобы тот не косил от вопроса, какой процент в прибыли Робинхуда занимает продажа потока ордеров маркетмейкерам.
payment for order flow — это не про ордер бук вообще.
а про что же тогда?.. И где у вас гарантия, что брокера просто не транслируют все подряд ордера, в том числе не активированные, ведь запрета никакого нет ни в одном законодательстве…
так и специалистов уже нет… Но понимающие люди говорят о том, что ничего не изменилось в принципе… Теперь поток ордеров брокер отдает маркетмейкеру… Ну так и в чем разница? Вы пока что не ответили на вопрос в какой кухне и в какой должности вы практиковались… Я когда слышу про опыт работы в брокрке всегда вспоминаю дилетанта Верещагина, который опустил Самару на 2 ярда рублей… и его опыт работы в Сберброкере и в Открытии...
Да, с точки зрения ML и нейросетей в частности в трейдинге очень много различных вариантов данных, типов задач и таргета. Пространства для рисёч паханины немеренно). И тебе для табличных данных найдутся разнообразные варианты и для нейросетей тоже уйма всего. У меня работали варианты:
— Классический ML, трейдерские признаки.
— Нейросети, данные ближе к сырым.
Не космос, но эдж вытаскивают. Хотя в первом варианте часть эджа конечно фичи вытаскивают)), т.е. автор фичей, но тем не менее.
А что там классифицировать? Всё давно описано и разжевано в миллионах статей. Прокачивать надо естественный мозг, а не суррогат. Интересные эффекты второго порядка на обратных связях МЛ вам хрен найдет
Но можно пойти другим путём: смотреть, на каких уровнях движение цены спотыкалось и как часто это происходило, и какие были в этот момент объёмы. Вот эти данные вполне можно скормить нейросети и получить, таким образом, уровни поддержки и сопротивления по всему ценовому диапазону. Вот только я имею сомнения насчёт того, что для этого нужно использовать нейросеть. Можно — да, но нужно ли? Её просто придётся постоянно доучивать, и тут есть нюанс — на каких таймфреймах торгуете. На минутных её доучивать будет непросто или даже невозможно, а на дневных — запросто.
erinrv.qscalp.ru/ www.qscalp.ru/store/qsh2txt.zip
www.qscalp.ru/download
Прежде чем написать какое-то утверждение, неплохо подумать, имеет ли оно всеобщее значение. Никто не должен догадываться, что Вы прячете в подкорке.
вот интересный материал smart-lab.ru/blog/678552.php
Да, с точки зрения ML и нейросетей в частности в трейдинге очень много различных вариантов данных, типов задач и таргета. Пространства для рисёч паханины немеренно). И тебе для табличных данных найдутся разнообразные варианты и для нейросетей тоже уйма всего. У меня работали варианты:
— Классический ML, трейдерские признаки.
— Нейросети, данные ближе к сырым.
Не космос, но эдж вытаскивают. Хотя в первом варианте часть эджа конечно фичи вытаскивают)), т.е. автор фичей, но тем не менее.