Для ускорения оптимизации ТС делают следующее

 

1. Увеличивают количество параллельных вычислительных потоков.
2. Пробуют разные компиляторы.
3. Переписывают код под особенности железа (OpenCL, GPU и т.д.).
4. Пробуют разные алгоритмы оптимизации.
5. Уменьшают количество входных данных (цены, календарь и т.д.).
6. Заменяют внутренние алгоритмы на более оптимальные по вычислительным ресурсам.

Последний пункт называют алгоритмической оптимизацией.

 

Реальная оптимизация.

А может ли реальная (вычислительная) оптимизация ускорить оптимизацию? Звучит, как масло масленное.

Ниже приведу пример, который, возможно, кого-то натолкнет на полезные идеи ускорения расчетов в своих ТС.

 

Пример.

Хотелось привести не гипотетический, а реальный пример, но при этом лаконичный. И тут случай подвернулся.

 

Разбирался с особенностями DST/GMT-смещений в разных источниках котировок и календаря. Там многое завязано на первом/втором/последнем воскресенье месяца. Поэтому ядром подобных вычислений является расчет времени начала месяца. Вот эту функцию и попробуем ускорить.

( Читать дальше )

Форекс-скальперы на свопах несут существенные издержки. Ниже на их примере представлен простой подход, позволяющий наглядно проанализировать любую историю торговли.

( Читать дальше )

Мною была поставлена задача разобраться в причинах получения прибыли определенной ТС (торговая система). Для этого требовалось изучить историю котировок, подтвердив или опровергнув возникающие гипотезы.

 

Ниже пойдет речь об этом процессе для одной из них.

( Читать дальше )

В разных источниках не один десяток лет высказывается гипотеза, что каждое живое существо — алгоритм на внешние раздражители (поток данных). В частности, человеческий мозг — нейросеть, обучение которой производится через сигналы рецепторов от внешней среды.




Если так, то торговля любого трейдера — алгоритмическая ТС. Соответственно, успешный трейдер — алгоритмический «грааль».

( Читать дальше )

Ниже будет много бытовой терминологии и фривольных аналогий.

( Читать дальше )

Несколько лет назад написал простой инструментарий для лучшего понимания фильтра, что использую. Сам фильтр (торговых сигналов) был опубликован с открытым исходным кодом почти пять лет назад.

Теперь любой желающий может попробовать этот инструмент (beta). А ниже просто покажу его удивительные результаты в теме машинного обучения (МО) через одну из версий (8.13) имитации интеллекта (ИИ).

 

Подопытный.

Для статистически значимой проверки требуется много сделок, поэтому с помощью вышеупомянутого ИИ был собран робот с просьбой (к ИИ) ничего не фильтровать и быть постоянно в рынке одной позицией, только ее переворачивая. Грубо говоря, вся история торгов — это чередование Buy/Sell.

 

В итоге в замечательном MT5-тестере с возможностью подключения ONNX-моделей был получен такой результат.

( Читать дальше )

Любой скальпер знает, что круглосуточная торговля — глупость. Есть интервалы, где достигается высокая и стабильная прибыльность, поэтому различными способами находят эти интервалы. Например, при оптимизации всех параметров ТС перебирают еще и возможные временные интервалы (начало/конец).

 

( Читать дальше )

Ниже вырезки из диалога с проф. скальпером (алго). Оставлены только некоторые мои высказывания. Ссылки и итоговая мысль добавлены потом.

Форматирование поста было выполнено под старый дизайн.

 

Подгонка.

Представь, что осень была граалем для скальпера, а зима — полная противоположность.

Когда ты оптишь зиму, у тебя получается подгонка, что якобы зима хорошая. Затем смотришь осень по посчитанным сетам, а там — супер. В итоге делаешь вывод, что имеешь рабочие сеты. Но ведь ты просто подогнал.

( Читать дальше )

История цен торгового символа на рынке Forex имеет особое значение. Децентрализация рынка создает условия, когда цены одного и того же символа на разных торговых площадках отличаются. Это же касается криптовалютного рынка, дарк-пулов.

 

В общем, имеет смысл изучить вопрос перед торговлей, чтобы сделать ее наиболее выгодной. Вполне возможно, что особенно хорошие цены позволят использовать определенные закономерности в прибыль.

 

Ниже пойдет об истории одной из ценовых характеристик — спред (соотношение между Bid/Ask-ценами).

 

Сервисы анализа истории спреда.

Довольно много Web-сервисов сравнения онлайн-спредов брокеров. Значительно меньше вариантов анализа истории спреда. Вот несколько ссылок.

 

• https://www.myfxbook.com/forex-broker-spreads
• https://www.fxblue.com/spread/

( Читать дальше )

На рынке случаются различные эпизоды с исполнением торговых ордеров. Наверное, важно уметь быстро разобраться в той или иной торговой ситуации. MT5 сохраняет довольно много информации в истории торговли, нужно только суметь посмотреть на нее под правильным углом.

 

Ниже на нескольких примерах покажем, как найти интересные ситуации частичного исполнения и какие существуют способы их представления.

 

Поиск.

Этот скрипт находит события, когда один и тот же отложенный ордер создает несколько позиций, жизни которых не пересекаются. Т.е. сначала открылась и закрылась одна позиция, затем — вторая и т.д. И все они происходят из одного и того же отложенного ордера за счет его частичных исполнений на Hedge-счете.

( Читать дальше )