Недавно, после продолжительного перерыва, вернулся к занятиям машинным обучением (МО) и даже написал по этому поводу топик — Все надоело или Deep Lerning (Глубокое Обучение). С тех пор даже прочитал ~150 страниц книги «Глубокое обучение...» Искренне полагал, что за эти 150 страниц что-то узнал. Ан, нет, на 151 странице автор объявил, что это все так — объяснения для тех, кто вообще ничего о МО не слышал и автор, оказывается, только приступает к изложению материала.) Но кое что узнать все же было можно, автор показал несколько экземлов построения нейросетей (НС), прменяемых для классификации и регрессии, из которых уже можно попробовать сделать что-то свое.

Ну, и почему бы эти знания о НС не попробовать применить для построения торговой системы (ТС). Не, это не то, что вы можете подумать, вовсе не Грааль на НС — это просто попытка встроить НС в уже готовую ТС как дополнительный функционал, не ухудшающий, но, возможно, улучшающий характеристики ТС. Решено было начать с небольшой модернизации стопа.

Ещё с самого начала, в первой части, писал, что проект является экспериментальным, что из него получится я не знаю.Получится — хорошо, не получится — останутся наработки, которые могут пригодиться в дальнейшем.Тем не менее, обещал освещать ход проекта.
На сегодняшний день удалось получить на тестах некоторую незначительную и неустойчивую прибыль. Эти копейки не произведут впечатления на читателя — такое вы и сами получали неоднократно. Даж позориться не хочется.)
Но, что это дало? Это позволило алгоритмически более-менее разграничить области возможных лонгов и шортов.
Дальше есть следующие возможности:
а. Накручивать на ТС различные индикаторы и долго и нудно подбирать их параметры и условия входа в сделку и соответствующую логику.
в. Попробовать использовать для построения ТС методы машинного обучения (МО. Тем более, какие-то наработки в этой области у меня уже есть.
«И так как с детства его влекло к технике, то он всею душою отдался пункту «в» (тайное похищение чужого имущества, совершенное с применением технических средств или неоднократно».© Пункт «в» мне тоже более интересен, однако я совсем не исключаю и параллельного применения элементов из пункта «а».
Для тех, кто не в теме, немного подробней.
Если мы возьмём рыночные данные, каким-то образом их идеально подготовим, попробуем обучить какое нибудь МО (нейросеть (НС), скажем), то мы, скорее всего, сразу получим великолепные результаты. Единственным недостатком этих результатов будет то, что прибыль мы сможем получить только на той истории, на которой мы обучали МО. На реале и даже на другом отрезке истории такая ТС работать скорее всего не будет.
Рыночные зависимости очень неявные, встречаются в ценовом ряду нечасто и выделить их на общем фоне удачных и неудачных сделок не представляется возможным. В результате МО при обучении находит некоторые зависимости или псевдозависимости имеющиеся только в обучающей последовательности, нигде более не встречающиеся и обучается им. Т.е., псевдозависимости оказываются более явными, чем то что мы пытаемся найти.
Как с этим планируется бороться, это, возможно, обсудим уже в следующий раз.

1 GAZR-6.21 GZM1
2 GAZR-9.21 GZU1
3 SBRF-6.21 SRM1
4 SBRF-9.21 SRU1
5 Si-6.21 SiM1
6 Si-9.21 SiU1
С фьючем РТС работать и отрабатывать технологии сложнее, если и нужен будет, то оч нескоро.
У меня заготовлено несколько новых индикаторов для этой ТС. Конечно я на что-то рассчитывал при их проектировании, но все это умозрительно, и о реальных свойствах индикаторов я, ровным счетом, ничего не знаю. Для начала хотелось бы выяснить их возможности.
Для этого на множестве 1м истории (~66000 свечей) генерируем ~6600 равномерно распределенных по интервалу истории случайных сделок продолжительностью 5 минут ( потом будет и 10 и 15 минут), пока только Лонг (потом и Шорт будет, рассматривается отдельно) и находим прибыль в каждой из этих сделок.
Выглядеть это будет вот так: