Различных методов Machine Learning очень много, но все они работают примерно одинаково. Это и нейросети, и леса-деревья, и Байесовские классификаторы, и многое другое. Найти и прочитать как ходят-как сдают, как обучают и проверяют правильность обучения — не проблема.
Но пользователи часто забывают одно правило: мусор на входе — мусор на выходе. Для обучения недостаточно сделать обучающую последовательность с правильными ответами — результатом будут хорошие результаты на обучающей последовательности, и никакие на реальных данных.
Таким образом, мы должны четко себе представлять, чему именно мы учим, и это вовсе не правильные ответы, а правильные ответы на правильные вопросы. Если не хотите получать дурацкие ответы — не задавайте дурацкие вопросы.

Т.е., для обучения МЛ нам нужно сформулировать адекватные вопросы и ответы на них. Только в этом случае метод МЛ реально обучится и будет реально работать не только на обучающейся последовательности.
Вопрос ещё в том, что обычно мы не знаем и правильных вопросов.
Но это дело поправимое  Мы формируем какую либо гипотезу, например — три солдата показывают нам то-то и то-то. Мы как-то ищем этих трёх солдат на истории, там же находим ответы на них, обучаем на этом метод МЛ, проверяем на независимом отрезке истории, и выясняем — действительно ли эти 3 солдаты так важны для нашей торговли, или ну их на фиг.
Понятно, что и при обучении и на реале нам надо задавать МЛ только значимые вопросы, а именно, показывать МЛ не все данные подряд, а только наших трёх солдат.
Ну, а если солдаты воевать не желают, проверяем значимость вороны на шесте.) И так, пока действительно не найдем что-то стоящее.

Торгуются дальние фьючерсы. Спред м.б. от 20 до 50 п.
Надо в автомате купить по Bid и позднее, м.б. много позднее, продать по Asc.
Вручную это сделать особых проблем не представляет, но вот на автомате — чешу репу, и ничего простого придумать не в состоянии. Получаются сплошные анализы и перестановки заявок в районе Asc и Bid.
Не получается вразумительная логика, чего-то в ней не хватает.
Есть ли какие мысли по этому поводу?  Особо ни на что не рассчитываю.

Все цыгане спят беспробудным сном, а я перешел к остаткам портвейна.
От этого я просто балдею. Могу слушать бесконечно. Но не только это.


( Читать дальше )

Уже пара постов с наездами на математиков.
Сам не математик, хотя в самой профессии кроме математики, пожалуй, ничего и нет. Длительное время занимался мат. моделированием систем, и эта область мне близка как по образованию, так и по роду деятельности.
После ВУЗа работал я в НИИ. Мужики в обед в домино резались, я шахматы, блиц 5 мин предпочитал. В домино не умею и не люблю.
И, вот, зашел к нам как-то в обед математик из соседнего отдела по каким-то делам (вообще, хождение по отделам без надобности не приветствовалось, но какие-то пересечения по делу были). Обеды у отделов в разное время, вот он в обед и попал.
Ребята ему в домино предложили сыграть — у них четвертого не было. Он — да, типа, не умею и т.д. Ладно, объяснили ему как ходят-как сдают, сели. И наш математик их сделал несколько партий подряд, впервые сев играть. Мужики в шоке были.
Как они потом говорили, он им сказал что-то типа — Отложите ваши фишки, а читайте лучше книжки.
Думаю, что и в трейдинге математика далеко не на последнем, если не на первом месте. И сам на рынке работаю исключительно мат методами.
Ах, да, всех с наступающим Новым Годом! Успехов во всех ваших начинаниях.

Обучение редко приносит плоды кому – либо, кроме тех, кто предрасположен к нему, но им оно почти не нужно.

Д. Гиббонс

Прежде чем искать Учителя трейдинга, подумайте об этом. Вполне может оказаться бесполезным занятием, причем, в обоих случаях.

Итак, имеем:
Польза - полезные записи за 24 часа,

Топ 24 — лучшие записи за 24 часа,

Жара — Самые обсуждаемые сегодня.

В итоге: топики (посты), опубликованные вечером, особенно после 22:00 — 23:00, а ещё хуже, в 23:45, в 00:00 превращаются в тыкву, и не имеют никаких шансов попасть в Жару, даже при наличии обсуждения.
В результате теряется аудитория, и многие, кому могло быть обсуждение интересным, просто не узнают о наличии такой темы. Скажем, лично я редко смотрю темы за предыдущий день, и иногда пропускаю что-то действительно интересное.
А теперь конкретное предложение: уровнять в правах Жару с Пользой и Топ 24, и сделать Жару — самые обсуждаемые за 24 часа..

Сорри за цвет, писалось с мобилы, и как это поменять не представляю.

При игре в рулетку (красное/черное) выигрыш и проигрыш у нас равновероятны, равны между собой, и, скажем, равны +1 и -1. Теоретически выигрыш либо проигрыш в такой игре на длинной дистанции могут образоваться только чисто случайно. Какой либо целенаправленный выигрыш в рулетку, что бы не говорили некоторые знатоки, невозможен в принципе.
В какой-то (уже не помню) книге по ТА прочел, что биржа отличается от рулетки тем, что мы в любой момент можем прекратить партию, и тогда проигрыш у нас будет уже не -1, а, скажем, -0.5, а выигрыш останется +1. И при игре в такую рулетку мы стабильно будем в выигрыше.
Вот, собственно, и вся стратегия.
Много лет назад попробовал ее проверить — это не долго, т.к. сама стратегия проста как швабра. Могу только сказать, что в тестах на истории эта концепция действительно работает. Задача проверки или вывода этого на реал вообще не стояла.
Делал очень просто.
Построил график приращений цены
                            dC(t) = C(t) — C(t-T);

( Читать дальше )

Был у меня топик  "Классификация сделок в торговых системах" — в общем, не зашел. Но некоторые плюсанули, вот, для некоторых и напишу пример конкретного применения. Рекомендую прочитать предыдущий, иначе можете не понять этот топик.
К счастью, у меня оказался рояль в кустах — вялотекущий проект системы прогнозирования котировок, вычисляющей прогноз изменения цены на интервале Т по значению и состоянию цены в момент t — dС(t+Т). Ну, и общая формула прогнозирующей системы:
                              dC(t+T) = C(t+T) — C(t),
где C(t) — цена в момент t.
График теста системы я показывал в комментариях к предыдущему топику вот он:


По Х (Predict)  — прогноз изменение цены, по У (Real) — реальное изменение цены через время Т. Не обращайте внимание на значения осей, это не сами изменения цены, это нормированные к диапазону системы значения изменений цен.

( Читать дальше )

Я в принципе не занимаюсь оптимизицией, как она обычно понимается, т.е. подбором параметров для получения высокой доходности. Я занимаюсь настройкой системы. Это, прежде всего, определение и уточнение границ области(ей), в которой производятся сделки и выход из них.
Для этого строятся всяческие графики, диаграммы и прочее, где отображаются сами сделки и их параметры.
Сделки разделяются на следующие классы:
1. системно правильные прибыльные
2. системно правильные убыточные
3. случайно прибыльные
4. случайно убыточные.
Сделки 1 и 2 производятся в рамках правил системы, и не требуют корректировки.
Сделки 3 и 4 производятся вне границ области, определенной системой, что требует уточнения логики системы с целью исключения этих сделок даже несмотря на их прибыльность.
Может также оказаться, что необходимо скорректировать область определения системы, и часть сделок 3 и 4 в последующем перекочуют в классификации в сделки 1 и 2.
Сделки классов 3 и 4 не всегда можно полностью исключить из системы, т.к. область определения может иметь достаточно сложную конфигурацию, и ее ограничение требует сложной логики. С этим, возможно, придется смирится.
Благодаря таким настройкам прибыль системы в итоге может даже уменьшится по сравнению с исходной, до настройки. Но мы тем самым почти гарантируем, что при следующих тестах, на других отрезках истории, и, в дальнейшем, на реале, прибыль останется стабильной.

Мы знаем (даже от того же АГ), что рынок эффективен или почти эффективен. Это означает, что ни один трейдер никаким способом не может получить на нем преимущество над другими. Т.е., в основном, большую часть времени, наши шансы на успех равны 50/50: как и встретить динозавра — либо встречу, либо нет.
Играть и реально выигрывать на рынке продолжительное время можно только на неэффективностях рынка, при условии, если нам удастся их обнаружить и использовать.
Проще всего обнаружить и использовать краткосрочные неэффективности, длящиеся  от минуты до десятка минут. Это потому, что их много, и размера статистики для их обнаружения и проверки гипотез вполне хватает. Если такие неэффективности стабильны и присутствуют на рынке длительное время, то их реально можно использовать.
Из написанного понятно, что после реал-тайм обнаружения неэффективности появляется возможность прогнозирования на период ее действия, и сделка может быть открыта. После окончания периода неэффективности сделка должна быть закрыта, т.к. начинается время 50/50, где мы статистически выиграть не можем. Таким образом, продолжительность нашей сделки может составлять от 1-й до 10 мин, в зависимости от вида неэффективности.

( Читать дальше )