..Загрузка..

Технологии машинного обучения

news image
Elinesoft 26.08.2020 12:11:00 0
Все лето мы искали возможности для оптимизации стратегии, перепробовали множество вариантов и гипотез.
Всем привет!

Долгое время не было постов в нашем блоге, но это не значит, что не было новостей о нашем проекте.
Все лето мы искали возможности для оптимизации стратегии, перепробовали множество вариантов и гипотез.
Какие-то сработали, какие-то не оправдали надежд.
Благодаря большой базе пользователей нам удалось протестировать стратегию в разных вариантах на разных настройках у 2ух сотен пользователей.
Мы просмотрели в ручном режиме каждую сделку, сделали множество выводов и нашли ошибки, которые оперативно исправляли.
Стратегия входа и выхода из сделок также сильно модернизировалась.
В конечном счете, все пришло к тому что, большой опыт торговли не умещался в жестко запрограммированные правила.
Потому мы решили ускоренным темпом двигаться к столь модной сейчас теме нейронных сетей и искусственного интеллекта.
Но цель наш была отнюдь не подражание трендам, сколько достижение стабильно положительного результата у всех наших пользователей.
С этим были откровенные проблемы, особенно когда пользователь настраивал программу некорректно вопреки советам работать на минимальных рисках.
Были замечены случаи с 8ю одновременно открытыми сделками!!!

Так вот, наличие большой базы трейдов, с большим количеством параметров по каждой сделки требовали глубинного анализа и поисков взаимосвязей для точного прогнозирования новых сделок.
Также мы написали систему для подробной эмуляции рынка, с возможностью перемотки времени, симуляции действий пользователя и т.д.
Мы собрали более 150 000 исторических сделок методом симуляции, по каждой сделке более 50ти параметров и нам стало понятно, что вручную, методом перебора, даже подключая логику сложно найти признаки прибыльных сделок, причем чтобы эти признаки были адаптивными.

Было принято решение воспользоваться методами машинного обучения. Были опробованы несколько моделей, множество параметров, пока не был достигнут приемлемый уровень точности прогнозов.
Теперь наша система анализа сделок, собирая информацию о текущих сделках и их результатах, собирает все в одну таблицу.
После этого, модуль прогнозов обучается на собранных данных о всех сделках.
Подробнее о модуле прогнозов. Он состоит из трех моделей. Две их которых предсказывают неудачу, причем одна из них предсказывает неудачу с точностью 98%.
Есть в этом и минус - отсечение удач на 40%. Потому использование нескольких моделей позволяет дополнить слабые стороны друг друга.
Другие модели точно предсказывают успех, но пропускают неудачи.
Получая оценки вероятности для каждого прогноза, была реализована возможность получения пользователем потенциальных сделок с разным уровнем риска.

Как и прежде, настройки риска имеют три уровня и могут быть настроены по желанию пользователя.
Наша система следит за рынком 24/7 и используя имеющийся опыт, находит торговые возможности.

В следующих постах я расскажу о результатах применения технологий машинного обучения в алготрейдинге.
С какими ошибками и проблемами мы столкнулись при внедрении и использовании внедренных методов прогнозирования.

2017 - 2020 © Все права защищены Easytrading.pw

Лицензионное соглашение