Инструменты искусственного интеллекта могут быть использованы для классификации торговых сессий по паттернам. Для этого можно использовать среду программирования Python. Здесь мы изложим концепцию.
Вы когда-нибудь думали о торговой сессии как о… цветке?...Читать далее

Взяли в руки блокнотики?))
Грааль в ML для трейдинга состоит из нескольких компонентов. По сути грааль, это «правильные» ответы на вопросы:

1. Что используется в качестве объектов, на которых мы обучаемся. Что за срез. Что? – Свеча, день, тик, трейдер, стакан, паттерн?...Читать далее

В новой версии появилась функция сохранения торгового отчета в виде файла HTML или PDF. Теперь вы можете легко поделиться своими торговыми достижениями с коллегами или инвесторами. Также в обновлении появилась возможность сохранить в файле текущее состояние показателей в «Обзоре рынка»....Читать далее

Привет! Новая интересная тема в ночь, как я люблю, а так же ликбез для тех, кто хочет достичь больше большинства (и стать успешным меньшинством), и стремится к новым свершениям.
Размышляя и говоря о самообучающихся торговых системах, невозможно пройти мимо Machine Learning / Deep Learning (ML / DL), и это — пост, который посвящён этой теме....Читать далее

Идея. Думаю, что большинство трейдеров использует стандартные показатели оценки, встроенные в торговые терминалы. У меня возник вопрос доверия к ним, я решил проверить, насколько они релевантны. Дело в том, что просто так их использовать мне затруднительно, и сами по себе они ничего не говорят....Читать далее

Замутил чатик в телеграме. Тематика: применение машинного обучения (ML) — нейросетей ли, не нейросетевых моделей ли — в трейдинге для извлечения прибыли.
— Без обязательств.
— Без планов.
— На попробовать, пойдёт не пойдёт такой формат и такая тематика....Читать далее

Не далее как вчера Мальчик buybuy написал топик Рыночный профит — прогноз или паттерн?, где в ходе обсуждения он загорелся желанием использовать ML для своих задач и возник такой диалог:3Qu, нивапрос
Давай ему (ML) реальный рыночный сэмпл скормим?...Читать далее

IS – in sample (оно же обучающая выборка), OOS — out of sample (оно же тестовая выборка). Ну или ближе к обычным алго – IS – там, где оптимизируешь стратегию, OOS – данные, которые стратегия ещё не видела.
Какое соотношение выборок лучше. Просто сейчас накапливаю некоторые данные (которые иным способом не получить), а любопытство оно же такое, что нельзя просто так взять и подождать 3 месяца и только тогда начать с данными работать, поэтому начал работать с данными чуть когда их было ещё совсем мало, потом продолжил когда их было просто мало, продолжил когда стало чуть побольше и т.д....Читать далее

Активно использую в алго ML модели. При обучении моделей тоже есть свои фишки и с точки зрения защиты от оверфиттинга и в целом. Поэтому часто обучаю по несколько моделей в одном скрипте. Это и параметры разные и участки данных разные и т.д.
Когда скрипты уже отлажены ты просто их гоняешь, оцениваешь результаты, принимаешь решения....Читать далее

Текущее экспериментальное направление рисеча в алго – графические паттерны. Формализовал и алгоритмизировал выявление нескольких паттернов. Они в таком сыром виде работают, но не космос. Чтобы было космосее формализовал и алгоритмизировал выделение фичей (они же параметры, они же метрики, свойства – как хотите) паттерна....Читать далее