Вдогонку к недавней статье про риски (https://smart-lab.ru/blog/537756.php), пару слов про стопы.
    
     Что такое спекуляция? Это цена входа, цены выхода, и разница между ними в вашу пользу. Самый простой выход – временной. Держим позицию Х дней (часов, минут, секунд). Тестер и здравый смысл скажут, сколько держать. Это будет самая первая, нулевая версия выхода. Может плохая, но для теста сойдет. Попробуйте сначала с ним. Не в реале, а на истории. Если с ним плохо, то и без него ничего особого хорошего. Преимущество входа, если оно есть, должно быть заметно уже на этой стадии. 

     Иногда говорят, что стопы строго необходимы. Под стопом понимается выход при движении цены против тебя. Если она доходит до некоей отметки, ты выходишь. Но если бы у трейдеров было свое Священное писание с его догмой, там было бы «контролируй риски», а не «ставь стопы».

      Стопы – лишь один из вариантов контроля рисков, более всего уместный, например, в работе по паттернам.

( Читать дальше )

Страх важнее жадности. – Нассим Талеб против Ральфа Винса. — Сценарий для фильма ужасов. – Нюансы развода с механическими партнерами.

------///------

       Близится к концу сериал про торговые системы. В предыдущих сериях: smart-lab.ru/blog/533326.php (как делать торговую систему), smart-lab.ru/blog/535145.php (как оценить торговую систему), smart-lab.ru/blog/531726.php (трейдинг должен быть дедуктивным), smart-lab.ru/blog/532375.php (гипотезы надо не щадить), smart-lab.ru/blog/533056.php (за математикой желательна физика), smart-lab.ru/blog/535612.php (управление капиталом в сделках), smart-lab.ru/blog/536306.php (нюансы автоматизации).

       К вопросу рисков вообще и сайзов позиции в частности – играйте от обороны. В конечном счете важна доходность системы. Но именно потому важны максимальный дродаун и период безубыточности.

( Читать дальше )

В классических задачах прогнозирования используются в основном различные Fold  тесты. Их логика весьма понятна и прозрачна – защитить алгоритм от переобучения и получить лучшие стационарные параметры регуляризации. Например, такие, как лямбда Тихонова, или, если речь идёт о  бустинге на деревьях решений – минимальное количество листьев.  Однако сообщество Smart Lab настоятельно рекомендовало нам провести Walk Forward тесты, логика которых нам мало понятна.

А если логика не понятна, то можно детально рассмотреть какой-нибудь простой пример.

 

 

Пусть в качестве объекта прогнозирования у нас будет выступать простая синусоида с частотой ω и амплитудой А. Без применения сложных математических методов эта задача решается следующим образом:

1. Берутся исторические данные
2. На основе данных  подбираются параметры амплитуды, частоты и фазы.
3. Исходя из полученных «динамических» переменных модели строится прогноз на будущее.

( Читать дальше )

Ну вот, обычное дело для смартлаба — прочитал интересный пост, на важную для меня тему. А комментировать нельзя.

Всё никак концептуально не могу отказаться от нейро. Но вижу что мои результаты в нём слабые, когда она работает как фильтр — часто пропускаются целые прекрасные месяцы и результат даже хуже чем был бы с ней.
В лучшем случае хорошо уменьшается просадка, но потери при этом хороших сделок погружают робота в долгие боковики. Или другая болячка, работает скажем нейра месяца, даже отлично работает. А потом бац и всё. Как будто совсем сломалась и некоторое время «не работает», полгода, год. Потом опять снова всё хорошо. Вобщем, много проблем. Настолько что переодически пытаюсь работать совсем без нейро. Как и сейчас возникло такое желание. Буквально вчера перед сном такие мысли обдумывал. Потому что нужна надёжность.

А тут "Конфа. Мое выступление на тему Машинного обучения. Итоги." — сразу захотелось поучаствовать в обсуждении. Но по какой-то неизвестной причине — в ЧС у автора. 

( Читать дальше )

Всем привет. Кратко подведу итоги и задам сообществу пару вопросиков.

Во-первых спасибо Тимофею, что дал возможность выступить и в целом, ты крут, практически один тянешь такое огромное мероприприятие.
Контент от других участников мне тоже был интересен, нашел много интересных идей.
Интересно было пообщаться с людьми, которые готовы воспринимать что то новое, и задавать вопросы, к сожалению, как правильно сказал Роккибит, таких мало.  

По поводу моего выступления:

Понимаю, что тема была не простая, а как спикер я лет 10 не выступал, поэтому возможно основную мысли я донес недостаточно ясно. А они следующие: Применение современных методов машинного обучения в трейдинге, это самый эфективный способ анализа рынка, при котором теряется минимум информации.
Стратегии основанные на машинном обучении применяются всеми крупными фондами ( и речь не про ХФТ), и имеют наилучшую точность среди всех методов. Переобучается ли модели, да переобучаются, но переобучаются и все остальные, но машинное обучение дает возможность это лучше контролировать и избегать.

( Читать дальше )

Данное руководство, прежде всего рассчитано для начинающих или тех, кто и слухом не слышал о таком прекрасном языке как R. Из-за своих математических особенностей, этот язык очень удобен для моделирования и анализа различных данных, в частности поведение активов.


На СЛ я часто замечаю, как умные и опытные люди моделируют или вычисляют всё в экселе. Это тоже отличный инструмент, но я думаю им стоит обратить внимание на язык R и попробовать, ничего сложного, как оказалось, там нет. Конечно какие-то базовые навыки программирования всё же потребуются.


Далее я напишу, как бесплатно и легально настроить свой компьютер для запуска среды. Потом приведу пример с подбрасыванием монетки 
(прошу прощения, если такая тема уже была, сделал поиск по сайту, из последних ничего не нашел).

Настройка среды для запуска R

Сразу хочу сказать, что ничего сложного в настройке нет. Нужно скачать пару файлов и последовательно их установить. Никаких особых настроек и сложных выборов, качаем и ставим, всё заработает.



( Читать дальше )

        Уточним – речь идет об управлении капиталом в спекулятивной торговле. В продолжение заметок smart-lab.ru/blog/533326.php (как делать торговую систему), как оценить торговую систему (https://smart-lab.ru/blog/535145.php), smart-lab.ru/blog/531726.php (трейдинг должен быть дедуктивным), smart-lab.ru/blog/532375.php (гипотезы надо не щадить), smart-lab.ru/blog/533056.php (за математикой желательна физика). Можно считать это бесплатным курсом для новичков…

         Итак, какой долей капитала играть – пропорциональной или фиксированной? Например, у нас миллион рублей, играем без плеч. Если сайз фиксированный, мы будем входить на миллион, даже когда на счете станет 1200 тысяч. Или 900, неважно. Под риск по-прежнему идет миллион. Если система управление капиталом пропорциональная, в первом случае под риск встанет 1200 тысяч, во втором – 900.

         Как лучше? Тестер шепчет, что, конечно, пропорциональная система – наше все. Именно она дает геометрическую прогрессию. А геометрическую прогрессию мы все очень любим. За год при умеренной игре это разница в несколько процентов, за годы – капитал будет отличаться в разы.         

( Читать дальше )

Очень хорошая книга.Когда то давно попала попала мне в руки, когда я торговал внутри дня.Я даже законспектировал ее, потому что методы описанные в этой книге довольно дееспособные.Однако был один нюанс там был такой метод с помощью формулы определять внутредневные уровни 

уровни эти конечно же можно применять в торговле, однако чтобы их посчитать на калькуляторе и нанести на график, уходило не мало времени. И пока считаешь эти уровни цена уже может тронуться с места, и как говориться поздно запрыгивать в поезд.Если конечно индикатор написать для расчета этого все, то это было бы большим дополнением в инструментарий дейтрейдера.
Всем приятного прочтения.

Алгоритм данной торговли был описан уважаемым Гном  (https://smart-lab.ru/blog/499606.php) и, поскольку я являюсь любителем различных теорий Мартингейла и усреднения, написал робота по этой стратегии.

Подробно на алгоритме останавливаться не буду — читайте по ссылке у Гнома, там очень хорошо всё расписано.

Здесь — немного измененная реализация. Отличие в том, что позиции открываются не через равные промежутки цены, а чуть шире: еще должно прийти хотя бы минимальное подтверждение, что дальше не полетит (в данном случае использован вход обратно в канал Боллинджера, но это несложно поменять на что угодно).

Если полетит против нас вертикально, мы хотя бы не будет бессмысленно открывать кучу сделок на мгновенной длинной вертикальной палке.

Итак, представляю: «Судак-Тудак» Универсальный (одновременно для акций и фьючерсов).



Если хотите добавить инструменты (а они добавляются в массив aTickerList), не забудьте вписать их данные в массивы:

( Читать дальше )

Machine Learning для .Net постепенно оживает.

https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/447414/

ML.NET — это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом (Windows, Linux, macOS) для разработчиков .NET. Работая с ML.NET, разработчики могут использовать существующие инструменты и навыки для разработки и внедрения AI в свои приложения, создавая пользовательские модели машинного обучения для распространенных сценариев, таких как Sentiment Analysis, Recommendation, Image Classification и многого другого!