Comments 32
Познавательная статья, спасибо
Сами писали на пайтоне или наняли кодера?
Disclaimer. Это не финансовый совет. Всё описанное - эксперимент. Торговля криптовалютами несёт риск потери капитала. Любые результаты прошлых периодов не гарантируют будущей доходности. Используйте только те деньги, которые готовы потерять.
Можно сократить до последнего предложения.
Модель не предсказывает будущее. Она просто более дисциплинированно следует правилам, чем человек в 3 часа ночи.
А знаете, что ещё более дисциплинированно следует правилам? If-else.
Очень смешно читать, как всю статью из LLM пытаются сделать обычный if-else скрипт, героически решая собственноручно созданную проблему, что забить гвоздь микроскопом.
Хороший вопрос. Разница в том, что рынок редко даёт «чистые» сигналы. Классический бот видит: RSI = 36 - условие «< 35» не выполнено, пропускаем. LLM видит: RSI почти в зоне, но есть сильный отскок от EMA + объём растёт + 4H тренд подтверждает - входим.
По сути LLM работает как fuzzy logic с возможностью взвешивать десятки факторов одновременно. Плюс гибкость: хочу поменять стратегию - меняю промпт за 5 минут, а не переписываю логику.
Дешевле ли обычный бот? В разработке - да. В адаптации к меняющемуся рынку - вопрос открытый.
Ну так можно сделать какой-то композитный индикатор, который будет чутка fuzzy. Ну и плюс вопрос ещё, что там за такие хитрые условия. EMA и RSI по сути показывают примерно одно и то же. Увидел что-то про "перепроданность" - RSI это просто функция, которая цену переводит в диапазон от 0 до 100, то есть осциллятор цены. Если посмотреть на график, можно увидеть, что его движение повторяет график цены, как и MA, только при сильных изменениях он сжимается, чтобы не выходить за диапазон.
Ну так и elseIf он не привязан к конкретному значению если вы же его и не привяжете. Никто не ограничивает число вложенных ветвлений. Если уж использовать ЛЛМ, то в виде добавочных весов к механическому ElseIf. При этом вы будете четко срабатывать на крайних значениях и не зависеть от глюков ЛЛМ...
Вы же сами писали, что у вас максимальная конкретика, где же там фази лоджик?
Спекулятивные рынки и так ещё с прошлого тысячелетия нейросетями обложены, что там ловить?
Вопрос: если торговая стратегия исчерпывающе описана - какую роль играет LLM? Не проще и дешевле написать торгового робота?
Правила описаны, но рынок редко даёт 100% совпадение условий. LLM умеет интерпретировать «почти сетап» и взвешивать факторы, где if-else просто скажет false. Плюс меняю стратегию через промпт за минуты, а не рефакторю код.
Так может тогда нужно дорабатывать стратегию, чтобы она покрывала эти дополнительные факторы или ситуации? А если это гадание на кофейной гуще, чего ещё не было раньше на рынке, то может и не надо тогда и заходить? Те, кто пытаются угадать и запрыгнуть в каждую ракету потом сидят с 90% лосса и пакетом бумажек от Virgin Galactic
А вот код можно было бы и ллмкой порефакторить
А что показало тестирование на истории?
Проблема у автора одна. Все описанное предельно тривиально. Просто до боли тривиально. А это значит, что работать не будет. "Мудрые" мысли про исключение человека с его эмоциями примерно как "Волна впадает в Каспийское море, а трава зелёная". Возразить сложно). Ну и сами описанные подходы примерно то же самое. Сразу скажу. Эксперименты с тайм-фреймами бессмысленны. Это решается на одном низком тайм-фрейме, это эффективнее. Часовики это просто 15-минутки, умноженные на 4. Все! Никакого другого смысла тут нет, кроме замораживания логики на более длинный срок. Я это проверял. В общем я автор, вы теряете время. Не повторяйте мой горький опыт.
Интересно будет почитать ваш опыт более подробнее. Поделитесь?
15 минутки это просто секундные, умноженные на 900. Не теряйте времени, если есть память. Таки да.
Секундных тайм-фреймов просто не существует. Но так, да. И память тут ни при чем. На уровне хода все равно грузятся минимальные тайм-фреймы, которые просто преобразуются в более старшие при помощи библиотеки. Проверяется легко. Просто нужно построить графики любого индикатора или производного от него на базе часовиков и на базе 15 минуток тех же, с периодом в 4 раза больше. Все совпадет буквально. Если проще, есть только периоды. Нет никаких тайм-фреймов. К фрейму нельзя относиться как к единице информации. Это просто не так. Фрейм —это всего лишь масштаб. Загадка, почему это не понимает Элдер какой-нибудь.
Это философский вопрос. Как раз секунды, хоть и не являются таймфреймом, для большинства бирж являются неделимой информационной сущностью. Любое событие может произойти либо в секунду t, либо до неё, либо после неё. Эту информация можно использовать (во всяких там Price action). И более точную информацию просто нельзя достоверно получить. А так, согласен, что бОльшие фреймы интервалы не более чем законный способ обмануть себя и терять информацию или искать её там, где её нет.
Подложите, ну если у вас есть строгие условия входа/выхода/стоплоса, причём тут бот, какую он функцию выполняет?
Нейросеть такая, покуривая и глядя в окно на снежинки: "Создатели, какой фигней я занимаюсь..."
А по большому счету получается, что торговые автоматы, которые были 10 лет назад работали по принципу if - А=10 - else, с ИИ получается if - А=примерно 10 - else.
llm рано или поздно сольет депозит также как и человек, т.к он похож на человека.
С момента старта сколько в процентах прирост портфеля составил?
Почему выбрали LLM вместо ML?
ML требует размеченных данных и переобучения при смене рынка. LLM позволяет менять стратегию через промпт за минуты. Плюс интерпретируемость: модель объясняет почему вошла - это удобно для отладки. По сути это эксперимент - работает ли «рассуждающий» подход лучше статистического. Пока данных мало для выводов.
А смысл в нейросети если в итоге использовались жёсткие рулы? Классический алгоритм справился бы быстрее и дешевле.
Правила жёсткие на бумаге, но рынок редко даёт идеальное совпадение. RSI = 36 вместо 35, EMA почти пересеклись, объём «почти» достаточный. Классический if-else скажет false, LLM может оценить совокупность факторов и решить что сетап достаточно хорош.
Быстрее и дешевле - да, согласен. Но гибче ли? Это и проверяю.
Любопытно это всё, я тоже пробовал много разных LLM для трейдинга, участвовал в разработке торговых алгоритмов на ML, и несмотря на то, что ML гораздо больше подходит под трейдинг чем LLM, там тоже пока нет прорыва. Ну и рынок так устроен, что стратегия работает, until it don't. Продолжаем поиски священного грааля!
«Until it don't» - это прям боль, да. Согласен что классический ML под числовые паттерны логичнее. LLM здесь скорее эксперимент: можно ли компенсировать отсутствие стат. модели гибкостью интерпретации + быстрой итерацией промптов. Священный грааль вряд ли найдётся, но если получится хотя бы не слить - уже победа 🙂
Нейросеть, которая не двигает стоп-лосс в 3 часа ночи. Мои эксперименты с алготрейдингом