машинное обучение в трейдинге

Проявлением наибольшего милосердия в нашем мире является, на мой взгляд, неспособность человеческого разума связать воедино все, что этот мир в себя включает. Мы живем на тихом островке невежества посреди темного моря бесконечности, и нам вовсе не следует плавать на далекие расстояния.

На Смартлабе что-то активизировались дискуссии о возможности использования методов машинного обучения (нейронных сетей как их частный случай) в трейдинге. У меня сложилось ощущение, что дискутирующие совсем не понимают что это за зверь такой — машинное обучение (ML) и зачем он нужен.

Предположим есть задача: зная силу, с которой ударяют по мячику и его массу описать его движение. Можно ли эту задачу решить методами ML? Ну, наверное можно, но не нужно :) Классическая механика сделает это куда быстрее, надежнее, точнее. Или же пример поближе: зная себестоимость, среднюю цену продажи и объем продаж можно предсказать валовую прибыль.

А что если мы не знаем массу мячика? Ну, можно провести один или несколько опытов, а по ним уже, зная (из механики) уравнения движения, её определить, чтобы в дальнейшем использовать для предсказаний. Опять пример поближе: узнав маржу по первому кварталу, и зная производственные планы, можно прикинуть прибыль за год (привет, СарНПЗ)!

( Читать дальше )

Всем, привет! Неделя выдалась «боевой», надеюсь все живы-здоровы!
В продолжении топика «Искусственный трейдер. Часть 1. Подготовка данных для машинного обучения (видео)»
Рассмотрим python-код «парсера» и «визуализатора» данных. Скажу сразу, что этот код вы можете легко модифицировать для анализа ваших данных любого другого формата.
Сам датасет формируется при помощи платформы Jatotrader, которая во время воспроизведения исторических данных сохраняет параметры частотных графиков для дальнейшего анализа и построения модели машинного обучения  в Python.
Для работы с тестовой выборкой нам понадобятся:
1. Установленная платформа Jatotrader FREE (или круче) версии 2.9.3 (или выше). С ее помощью вы сможете создавать любые тестовые наборы для любых инструментов. Либо воспользоваться, в качестве примера, готовым набором для фьючерсного контракта RIH0 с 20.12.19 по 28.02.20 (по два частотных графика 500 и 125 тиков на бар для каждой торговой сессии).

( Читать дальше )

Всех с наступающим (и никаких отступлений!) Днем Защитника Отечества ака Денем Советской Армии и Военно-Морского Флота!
И за тех, кто в море! Ну а те кто в ЗОЖе, начинаем готовить себе замену — искусственного трейдера.
Важнейшей частью любого алгоритма машинного обучения являются данные, на которых происходит обучение, а еще важнее качество этих данных.
Для приготовления искусственного трейдера нам понадобятся следующие ингредиенты:
1.Установленная платформа Jatotrader (FREE или круче) версии 2.9.3 или выше. Можно обойтись и без установки Джато и взять тестовый набор данных отсюда. Описание содержимого файлов датасета — в конце топика.
2.Питон.Jupyter Notebook (Anaconda3)
Короче говоря, Jatotrader мы используем как предварительный обработчик и генератор данных для машинного обучения (МО), а Python для создания модели, обученной на этих данных. Возможности Jatotrader позволяют создавать частотные графики из тиковых данных, примерно такого вида 

( Читать дальше )