Стратегия на основе поиска закономерностей.

Рэндом · **Рэндом** » 28 фев 2018, 22:59

Я не могу зарание сказать будет ли успешен это подход. Надо делать, возможно что получиться.

jumper423 · **jumper423** » 01 мар 2018, 22:02

И так, я начиная воплощать свои идеи в жизнь.
Первым делом необходимо выгрузить данные из MT5.
Для этих целей я выбрал следующий подход.
1) Создам советника которого буду вызывать на разных валютных парах и разных таймфреймах в тестере стратегий
2) Остаётся сохранять в какое-то место данные, для этих целей ничего лучше nosql решений не вижу, таких как mongodb. Но библиотек для интеграции с ним нет. По этому буду реализовывать другой механизм который так же считаю более верным. Советник будет агрегировать в себе данные (за 10000 бар к примеру) и отправлять по средствам http запроса на бэк сервер.
3) Backend (выбрал в пользу phalcon) будет уже сохранять в mongodb
4) Всё оборачиваем в докер. Добиваемся максимальной гибкости системы
5) Описать документацию по установки и использованию

После окончания данный итерации выложу код на github

Рэндом · **Рэндом** » 02 мар 2018, 02:32

Базу данных нет смысла использовать. Достаточно csv файла. Импорт таких файлов в Питоне происходит при помощи одной строчки кода. Есть такая библиотека раndas. Прикрутить БД к Метатрейдеру это тоже лишний труд. Проще написать экспорт в csv. А для подключения обученной сети использовать DLL написанную на C++ или написанную мной библиотеку для подключения Питона к Метатрейдеру.

jumper423 · **jumper423** » 02 мар 2018, 14:49

Рэндом писал(а):Базу данных нет смысла использовать. Достаточно csv файла. Импорт таких файлов в Питоне происходит при помощи одной строчки кода. Есть такая библиотека раndas. Прикрутить БД к Метатрейдеру это тоже лишний труд. Проще написать экспорт в csv. А для подключения обученной сети использовать DLL написанную на C++ или написанную мной библиотеку для подключения Питона к Метатрейдеру.

Преимущество базы.
1) Можно класть в разные таблицы данные, дописывать доп. данные и тд
2) Будет возможно расположить базу не на локальном компьютере, а где-то на vps к примеру. Это даёт возможность не носить эти csv файлы по машинам.
3) Это только часть данных которую хочу заюзать. Так же в базу хочу позже научиться загружать данные в новостям и возможно что-то ещё.

Т.е. в целом я хочу создать максимально мощную и гибкую инфраструктуру.

jumper423 · **jumper423** » 02 мар 2018, 14:50

Рэндом писал(а):Базу данных нет смысла использовать. Достаточно csv файла. Импорт таких файлов в Питоне происходит при помощи одной строчки кода. Есть такая библиотека раndas. Прикрутить БД к Метатрейдеру это тоже лишний труд. Проще написать экспорт в csv. А для подключения обученной сети использовать DLL написанную на C++ или написанную мной библиотеку для подключения Питона к Метатрейдеру.

Частично уже сейчас изучаю твой код и беру нужные части. Но хочу сделать это не "на коленке".

Рэндом · **Рэндом** » 30 мар 2018, 05:43

Тема может получить новый импульс. На соседнем форуме люди выкладывают интересные результаты на основе этой статьи https://www.sciencedirect.com/science/a ... 7112001220 В английском не силен. Кто бы перевел. Остальное беру на себя с публикацией результатов и кода. Как я понял речь идет об обучении с подкреплением. Алгоритм сам находит точки входа.

v_minkov · **v_minkov** » 08 апр 2018, 15:04

Рэндом писал(а):Базу данных нет смысла использовать. Достаточно csv файла. Импорт таких файлов в Питоне происходит при помощи одной строчки кода. Есть такая библиотека раndas. Прикрутить БД к Метатрейдеру это тоже лишний труд. Проще написать экспорт в csv. А для подключения обученной сети использовать DLL написанную на C++ или написанную мной библиотеку для подключения Питона к Метатрейдеру.

Бегло посмотрел Ваши коды на Githube/ Чем вызвано применение CNTK в качестве бэкенда? На этом уровне моделей Keras был бы более приемлем. Тем более, что модели созданные в Керас могут исполняться на TensorFlow, Theano, CNTK без никаких переделок. Я не говорю о функциональном АПИ Керас. Там вообще нет предела Вашим фантазиям. Но более важно то, что скрипты на Керасе могут читать и понимать и начинающие, а вот с СНТК думаю проблемы будут даже у опытных.
Это так заметки на полях.
Удачи

dener · **dener** » 07 авг 2019, 12:50

А если так: берем любую стратегию, например пересечение МА. На вход в сеть подаем кроме основных значений пересекающихся МА дополнительные параметры для определения тренда/флета, например угол наклона МА с большим периодом (100), разницу этой МА на текущем и предыдущем баре, какие-то параметры взаимосвязи МА(100) с МА с другими периодами ( отношения, разность). На выход подаем убыток/прибыль за тестовый период.

Nord · **Nord** » 07 авг 2019, 13:16

dener писал(а):А если так: берем любую стратегию, например пересечение МА. На вход в сеть подаем кроме основных значений пересекающихся МА дополнительные параметры для определения тренда/флета, например угол наклона МА с большим периодом (100), разницу этой МА на текущем и предыдущем баре, какие-то параметры взаимосвязи МА(100) с МА с другими периодами ( отношения, разность). На выход подаем убыток/прибыль за тестовый период.

А в чем тут закономерность? На основе какой закономерности создана торговая модель?

dener · **dener** » 07 авг 2019, 18:45

Цель отсеять сигналы во флете для трендовой стратегии. Может ли справиться с этим нейросеть это вопрос.

Стратегия на основе поиска закономерностей.