Machine Learning
Aug. 24th, 2018 03:32 pm![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
ny_quantВоспользовавшись передышкой в работе, решил попробовать применить Machine Learning (конкретно TreeNet если кому интересно) к своей любимой задаче о нахождении trading strategy.
Напомню, что Efficient Market Theory говорит, что ничего такого быть не может потому что не может быть никогда, тогда как впс при помощи веревочной петли и палки некоторого упорства и огромного умища, научился предсказывать будущее на 1 день вперед с вероятностью в 59.7% out of sample.
Имплементация от вендора с хорошей репутацией, основной код от отцов-основателей, в общём всё очень круто. Значит, применил. Результаты, прямо скажем, не оправдали ожиданий. Ряд расходится (или сходится куда-то не туда), а лучший результат пока он не успел разойтись 53.7%. А если начать в борьбе за счастье теребенькать установки, то очень легко получить и меньше 50%.
Так вперед к новым победам искуственного интеллекта! Вот уж он нам решит все нерешенные задачи.
![[identity profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/openid.png){kind=small}
Re: очень интересно
Date: 2018-08-29 10:49 pm (UTC)крута!
Date: 2018-08-31 01:29 am (UTC)простой водопроводчикклассический механик по образованию, но своё мнение у меня имеется:Efficient Market Theory (в отличии от Второго Начала Термодинамики или Закона Всемирного Тяготения) не является фундаментальным законом природы. Парадокс Efficient Market Theory состоит в том, что его достаточно трудно опровергнуть, но ещё тяжелее подтвердить. Добавим сюда человеческий фактор (субъекты рынка, это слабые духом, не совсем рациональные, слишком жадные и боящиеся потерять бесшерстные бесхвостые приматы (homo sapiens)). И можно предположить, что рынок эффективен дааалеко не всегда. Например, рынок совсем не эффективен, если определённые субъекты рынка обладают большей информацией (но это ж не про нас). Другое дело, когда информация появляется на рынке в виде пресс релизов, рынок вроде как effiecient, но ясный перец, что тута возникает переходный процесс, который более предсказуемый? Возможно (наверняка (совершенно точно)) можно отыскать разные классы of assets на рынке, которые (в определенное время) идут не совсем в ногу с этим elusive efficient market. Можно разработать простые (с минимальным набором параметров) более эффективные (с более высокой вероятностью успеха и меньшим процентом of drawdown) trading strategies для этих классов of assets. Но нужно ж уметь находить и классифицировать assets. И эту важную задачу классификации этих самых assets можно доверить машинному обучению. Пускай нейронная сеть какая-нибудь дает нам ответ, есть ли у нас в заготовке trading strategy, которую можно использовать для этого stock в данный момент или нет. Вот!
RE: крута!
Date: 2018-08-31 04:47 am (UTC)no subject
Date: 2018-08-31 04:42 pm (UTC)вопрос
Date: 2018-09-04 03:58 am (UTC)мне почему то кажется, что если научиться предсказывать SPX на час вперед с большой вероятностью, то можно ж начать печатать деньги.
хотя мне очень непонятно, что делать когда наступает жоппа (с двумя П)? как контролировать риск в этой крайне неприятной ситуации?
how to be prepared for three standard deviations move?
Re: вопрос
Date: 2018-09-04 06:08 am (UTC)Никакой move не происходит моментально. Такие модели должны выходить в кэш или даже менять знак позиции во время этого move. Таким образом сразу понятно что есть ограничение на размер капитала. Очень крупные игроки в критический момент могут не успеть развернуться.