Блог им. 3Qu |Применение Машинного Обучения в Торговых Стратегиях

    • 13 декабря 2019, 19:20
    • |
    • 3Qu
  • Еще
В прошлом посте  Мода на Машинное Обучение мы выяснили, что Машинное Обучение (МО) может решить только конкретные задачи, т.к. единственное чем занимается, так это подбором решения под заранее известные ответы, но делает это оч качественно. Посмотрим, где в ТС можно найти такие задачи.
Пусть у нас возникла идея замечательной ТС. Мы накидали на график всяческих индикаторов, ну, и прям видно — вот оно, счастье. Начали долго и муторно писать логику входов в сделку и пр. Параметры индикаторов и их сочетания неизвестны, логику еще продумывать надо, количество if зашкаливать начинает — эт только на глаз все хорошо и просто.
Подождите, так нам нужно найти всего лишь некоторый набор математических выражений для описания нашей стратегии, а это как раз задача для МО, и, по идее, МО должно с такой задачей хорошо справиться.
Итак, берем нашу стратегию, пишем несложную логику в общих чертах описывающую нашу стратегию — получаем как-бы упрощенный вариант стратегии. С помощью этой логики (упрощенной стратегии) выделяем интервалы обучения и генерируем обучающие последовательности. Подготавливаем данные — приводим все это к виду понятному МО. Обучаем на этих данных МО, проверяем на независимых данных — получаем готовую стратегию. Естественно, упрощенную логику (стратегию) оставляем как часть стратегии, ограничивающую область применения МО.
Собственно, сэкономили на написании логики стратегии.
Ну, а будет работать такая стратегия или нет — это уже зависит не от МО, а от идеи самой стратегии. Естественно, предполагаем, что как готовить данные, обучать-проверять — это мы хорошо знаем и все правильно делаем.

Блог им. 3Qu |Мода на Машинное Обучение.

    • 12 декабря 2019, 19:33
    • |
    • 3Qu
  • Еще

К обеду астролябия была продана интеллигентному слесарю за три рубля.
— Сама меряет, — сказал молодой человек, передавая астролябию покупателю, — было бы что мерять.
(И.Ильф, Е.Петров, Двенадцать стульев.)

Машинное обучение (МО) сейчас является очень популярной темой, и им не занимается только ленивый. В наличии масса готовых к употреблению библиотек — нейросети, леса-деревья, Байесы, и пр. и пр. Осваивается все это за пару недель и применяй — не хочу. Однако, результаты такого применения в трейдинге как правило нулевые или около того. Без толку, но, хотя-бы хорошо провели время,) узнали много нового и интересного.
Отрицательные результаты объясняюся тем, что методы МО — это не более чем математическое выражение или их набор формируемый в процессе обучения. При этом МО старается как можно точнее подогнать мат. выражение(я) под ответы представленные в обучающей выборке. Т.е., в принципе, методология МО ничем не отличается от банальной подгонки решения под имеющийся ответ. В студенческие годы, если что-то не сходилось, оч помогало умножить или разделить, скажем, на корень из Пи или корень из двух. Вот, и МО делает абсолютно тоже самое. И мы занимаемся тем же самым, когда подбираем параметры индикаторов, входов, тейков и стопов для получения от стратегии максимальной прибыли, и, надо сказать, с тем-же результатом — вся эта подгонка работает только на том отрезке, где мы подобрали, и никак на реальном рынке. К чести МО отметим, что методы МО гораздо лучше и эффективней чем мы занимаются подгонкой, и на интервале обучения получат классную ТС из практически всего, что вам придет в голову. Только реально работать это не будет.(
Таким образом, для типовых методов построения торговых систем применение МО не дает и не может дать ровным счетом ничего, и применение МО в подобных системах не имеет смысла. Можно не дергаться, такие задачи МО не решает.
Ну, и выводы:
МО следует применять для задач, имеющих решения, которые можно получить подгонкой под ответ. Для решения других задач методы МО не предназначены.
Такие задачи и следует искать для применения МО при разработке ТС. И если вы их найдете, это может сэкономить вам массу времени и сил. Подобных задач, кстати, великое множество, но с этим лучше обратиться к специальной литературе.





....все тэги
2010-2020
UPDONW