Стратегия на основе поиска закономерностей.

[Haos]

Если конкретно технически, то сейчас прикину формулу:
Qi = k * Qi-1, i = 1 ... n.
Q0 = заданный начальный лот.
Где
Qi - величина лота в i-ой сделки
Qi-1 - величина лота в i минус первой сделки
k - коэф-т увеличения лота, который и нужно прогнать от 1 до 2 в каждом эксперименте.
Таким образом, если входов было 100, т.е. n = 100, то нужно чтобы сеть перебрала в 100 случаях все значения k от 1 до 2, с шагом 0,1 к примеру.
На выходе получаем общую прибыль от сделок, обозначим Р которую и нужно максимизировать, т.е.
P -> max

[Haos]

Здесь, конечно, мы учитываем только прошлый размер лота в тестировании, а вот как сделать чтобы одновременно учитывался и весь предыдущий итог по прибыли и динамики лотов - это нужно думать. К примеру, получили прибыльную сделку после 5 убыточных и нужно возвращаться к начальному лоту или пересчитывать его относительно изменения размера депозита, что делать если подряд идут прибыльные сделки? Тут, в общем, поле для творчества огромное. Но по моему твердому убеждению именно в решение этой задачи суть, т.к. мы не можем повлиять на исход в каждой сделке в виде будет ли она убыточно или прибыльна, но мы можем влиять на величину ставки в каждом конкретном случае, что меняет общий итог от торговли кардинально.

[Nord]

Игры с увеличением лотности для увеличения вероятности положительного исхода никак не относятся с самообучающимся алгоритмам. То, с чего начал тему Рэндом, это именно выявление закономерностей, которые могут помочь увеличить процент верно предсказанных изменений цены. А уж потом к найденному возможно будет прикручивать тот или иной ММ для увеличения итоговой прибыльности в абсолютном исчислении. Давайте не будем мешать все в одну кучу. Для идейных споров о том, какой подход к торговле имеет право на жизнь имеется Школа трейдинга или Окрошка.

[Рэндом]

Это задача не для нейронной сети. Для обучения сети нужны входы и соответствующие им выходы. Сеть учиться признакам для разных выходов. И учиться отделять признаки для одних выходов от других. Есть правда еще SOM (самоорганизующиеся карты Кохонена). Они могут поделить входные данные на классы по общим признакам.

[Рэндом]

Можно скормить сетке входы системы. Т.е. данные для ее работы. Данные индикаторов или ценовые данные. А на выход подать результаты торговли по системе. Сеть по идее должна обучиться когда будет профит, а когда лосс и даже их размер. Но индикаторы это функция цены. Можно скормить ей вместо индикаторов цепочку ценовых данных в моменты входа и профит. Сеть должна научиться их определять. Если идти далее, то можно скормить профит для каждого бара. Т.е. момент входа в рынок каждый бар. И сеть должна научиться определять профит. Профит это по сути цена через N бар. Т.е. надо определить цену через N бар. А мне пока не удается приемлемо прогнозировать цену следующего бара.

[Nord]

Т.е. надо определить цену через N бар. А мне пока не удается приемлемо прогнозировать цену следующего бара.

А почему ТЕБЕ надо определять цену следующего бара? Разве не в том смысл нейронного прогнозирования, чтобы система сама научилась определять цены следующего бара? Если это должен делать ты, в чем смысл тогда вообще всей затеи?

[Haos]

Игры с увеличением лотности для увеличения вероятности положительного исхода никак не относятся с самообучающимся алгоритмам. То, с чего начал тему Рэндом, это именно выявление закономерностей, которые могут помочь увеличить процент верно предсказанных изменений цены. А уж потом к найденному возможно будет прикручивать тот или иной ММ для увеличения итоговой прибыльности в абсолютном исчислении. Давайте не будем мешать все в одну кучу. Для идейных споров о том, какой подход к торговле имеет право на жизнь имеется Школа трейдинга или Окрошка.

Рэндом поставил вопрос что еще - я дал ответ. Тут нет ни идейных споров, ни обсуждение подходов. И я уж как-нибудь сам определю что относится к моему разделу, а что к Школе или окрошке.

[Рэндом]

Т.е. надо определить цену через N бар. А мне пока не удается приемлемо прогнозировать цену следующего бара.

А почему ТЕБЕ надо определять цену следующего бара? Разве не в том смысл нейронного прогнозирования, чтобы система сама научилась определять цены следующего бара? Если это должен делать ты, в чем смысл тогда вообще всей затеи?

Естественно сеть сама учиться определять цену следующего бара. Мне надо создать такую сеть которая сможет это сделать с приемлемой ошибкой. Я думаю что дело в том что я малое количество раз прогоняю данные в обучении. Надо попробовать увеличить это число.

[Рэндом]

Сеть для экстремумов стала выдавать сигналы и обучаться за приемлемое время. Но результаты пока не очень. На Форексе вообще глухо. Кое-что есть на акциях сбера. Но много ложных сигналов. Проверяю индекс ртс. Последняя надежда. Но я пока не собираюсь сдаваться. Я еще мало знаю про нейросети.

[Рэндом]

На индексе ртс тоже все глухо. На нефти много сигналов зигзага пропускаются. Но зато тот один который был, был правильный. В общем я пока в тупике. Есть мысль попробовать определять будет ли на следующем баре сильное движение. Но как это использовать в торговле? Две позиции в разные стороны не вариант. Я думаю торговать там где это не возможно. Суть метода. Зная что будет сильное движение открыть две позиции в разные стороны с короткими стопами и большими тейками. Но может снести стопы у обеих позиций. Так как мы не знаем где будет максимум и минимум свечи. Нужны еще варианты по стилям торговли. Не конкретная стратегия. А именно стили. Результатами смогут воспользоваться все. Так что предлагайте.