Блог им. KonstantinLebedev

Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

Всем, привет, давно в бэклоге лежала статья, но руки не доходили перепроверить данные на примере нашего рынка и ввиду сильной волатильности в последние дни имея работающего да же простого робота можно было бы неплохо заработать, но это как то не интересно/не спортивно и хотелось именно ML, так как без ML простой робот без волатильности начинает стабильно сливать, проверено на бэктестах еще давно. 

Обучил сеточку минутками за 18-е число и торговал бэктесом 19-е число доходность по бэктестам 85,6%
Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

Свечи
Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)
матрица путаницы и отчет о классификации
Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

За 296 минут медвежьего рынка рекомендовал покупать лишь 1 раз
За 356 минут бычьего рынка рекомендовал продавать 32 раза

Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

Убрал подглядывание в будущее при повторных запусках и добавил данных за недельку.
Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

Стабильно стратегия сливается в вечернюю сессию, но можно дорабатывать.
Пассивный доход с прибыльным алгоритмом машинного обучения (+8% на Сбере за день)

Вообщем неплохой шаблон для своих изысканий.

Как обычно поделился кодом https://disk.yandex.ru/d/21hW3KaHvtbFpA
Для запуска требуется установить Ta-lib

Python_MachineLearning_Megamodel_SBER.ipynb
Следующим шагом запускаю торгового робота

★27
19 комментариев
Там видать овердокуя сделок… скоько % средняя сделка? Если меньше 0.15% можно выкиеуть сразу
avatar
как мне его потестить?
avatar
А что будет обучить 11.01, а торговать 12.01 или 18.01?
И наоборот, если бы было обучение по данным 19.01, то какие были бы результаты за 18.01?
avatar
Seroja, Это же примерные данные, которые говорят о достаточной точности прогноза, а дольше подкючаещь GPU и можно хоть на месячных данных о учатся в любых вариациях, если от этого будет профит и так же можно в реальном времени до обучать. Я попробовал обучиться на CPU данных за два дня, но нужно долго ждать.
Константин Лебедев, добрый день, а можете ссылку на статью оригинал скинуть. Не открывается почему то по переходу простому
Спасибо.
avatar
A3hedge, пока не у компа позже заменю, видимо ссылка пробилась в какой то момент.
levelup.gitconnected.com/passive-income-with-profitable-machine-learning-algorithm-7788e06c7618
Константин Лебедев, спасибо, рабочая сейчас
avatar
Это, конечно, только предположение, но похоже, чей-то алгоритм явно заглядывает в будущее).

Что? Минутки за 1 день? — Это ж тыщща свечей всего. Ну что-то, конечно, можно и на тыщще обучить, если совсем мало фичей, например, ну оно точно не будет давать такую эквити (или это не эквити). Что 85% за день и такая гладкость эквити? Короч, там люто что-то не так в коде). Скорее всего заглядывание в будущее в какой-то форме.
avatar
Replikant_mih, Сам так думал, но похоже на правду, просто день подобрал хороший, а так на тесле в средне 20-24%
Константин Лебедев, 20-24% в день… в среднем… обучение на 1 дне…
avatar
Replikant_mih, Да посмотрел внимательнее в код, при повторном обучении без полного перезапуска проекта в датафрейме остовался результат от предыдущей итерации обучения, при удалении сетка перестала обучаться ибо на минутах много шума.
Задача временного ряда со скользящим окном
Replikant_mih, комментарий в первоисточнике




avatar
Иван Федотов, чуйка не подвела).
avatar
А где там сеточка? Там же SVM…
avatar
Во, вот это реалистично)), с этим можно уже работать).
avatar

После «протестировал на 1 дне» (кстати, красивая игра слов :) можно дальше не читать.

В лучшем случае это тонкий (вернее — однодневный) юмор.

avatar
Жутко интересно, особенно обучение на GPU. У меня их есть немножко и они скоро совсем освободятся, хотелось бы их чем-то полезным занять :) Но мне пока совсем ума не хватает в этом разобраться?! Подскажите, пожалуйста, где курить «содержание предыдущих серий»? Как вообще на этой самообучающейся платформе научиться что-то ваять?
avatar

теги блога Константин Лебедев

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн