Eth_algotrader, да не) вовсе не обязательно.
это нормальные долгосрочные флуктуации для Gold — Silver Ratio, так было издревле.
Ответы на комментарии пользователя Eth_algotrader
Eth_algotrader, да не) вовсе не обязательно.
это нормальные долгосрочные флуктуации для Gold — Silver Ratio, так было издревле.
Eth_algotrader, классный коммент, спасибо!
>> Монте-Карло через чатГПТ? А вы точно верите тому, что он вам посчитал? :))
Я обычно просматриваю Питон-код, который он генерит (под ответом есть стрелочка, куда можно нажать и посмотреть код), и там всё вроде выглядело норм, но на 100% не уверен, всё это конечно нужно перепроверять перед принятием серьезных решений. Но похоже, вы правы, доходность за 10 лет слишком низкая получилась на этом графике.
Генерить пути из реальных доходностей золота и S&P не хочу, потому что моя задача была другая: сейчас я держу свой портфель в рамках 7-10% волатильности (там 6-7 активов), и мне стало интересно, какой средний максимальный drawdown мне грозит в течение следующих 10 лет. Потом я подумал, что может иметь место и обратный подход к инвестированию (не drawdown через задануню волатильность, а волатильность через заданный drawdown).
>> Но если коротко, то для mu>0 зависимость логарифмическая, для mu=0 коренная, а для mu<0 линейная
Просмотрел статью: они вроде это посчитали для обычного броуновского движения, а не для геометрического. Можно попробовать перевести этот результат в геометрическое, но легче просимулировать через Монте-Карло.
Eth_algotrader,
Понял, спасибо, надеюсь ЧС это крайняя мера, стараюсь верить в людей :). Я здесь именно за содержательной дискуссией, поэтому нормальная критика и вопросы только приветствуются. Остальное — действительно проще фильтровать.
Eth_algotrader,
Спасибо за вопросы.
Test vs Backtest
Тестовый набор (3 400 сессий) использовался строго для финальной проверки после обучения/валидации, без оптимизаций.
Бэктест (3 186 сессий) — это отдельный период, максимально приближённый к реальной торговле: с комиссиями, проскальзыванием, логированием сделок и риск-менеджментом. То есть test — чистая оценка обобщающей способности, а backtest — имитация реальной эксплуатации.
Распределение стратегий
Да, модель чаще открывает лонги, что логично для крипторынка с ярко выраженным ап-трендом. В бэктесте:
лонги — ~93 сделки, точность ~70%;
шорты —-19 сделок, точность ~68%.
Обе стороны в плюсе, хотя вклад лонгов выше. Разделение сценариев (импульсный вход vs «падающий нож») уже видно на визуализациях в статье: часть сессий тянет именно continuation-логика, часть — отскоки. Более детальный анализ стратегий — следующий шаг, но уже сейчас видно, что прибыль не сводится к одной «лучшей» схеме.