Comments 18
Получается, что если, грубо говоря, совпало 4 свечей, то с бОлейшей вероятностью совпадёт и 5ая. Тогда у вас будет уже кластер из 5 -> ещё бОльшая вероятность, что и 6ая совпадёт и т.д. Получается такая логика?
Если последние 4 свечи на графике совпали с одним из кластеров, мы смотрим на его статистику, и например видим, что следующая свеча в 70% случаев (просто по статистике) была зелёной. На основе этой статистики можно сделать вывод какой будет следующая свеча. Пока точных тестов способных сказать насколько точно это работает нет.
Нельзя. Грубая аналогия: это примерно как 10 раз подряд выпал орел, какая вероятность, что и на 11 раз выпадет орёл? Вы надеетесь, что ответ - 100%, монета, вероятно, бракованная. К тому же, совершенно не уточняется, о каком временном интервале свечей идёт речь и не учитываются комиссии.
Надеюсь, что доказывать будете не на реальных деньгах, т.к. такая элементарная стратегия прекрасно проверяется за 3-4 часа написания программы и скачиваем архивных данных (или включите MetaTrader и начинайте писать логи с экспортом в csv).
Если представить на монетке, то мы смотрим не на то сколько раз подряд выпал орёл, а при каких движениях бросающего чаще выпадает орёл. Для начала смотрим только на 4 свечи, дальше добавляем значения разных индикаторов, тем самым, образно, смотря на все больше разных показателей бросающего монетку. Смысл не в брокере, можно за 2 часа переписать все на любое API. Временные интервалы не имеют абсолютно никакого значения на данном этапе, это важно во время тестирования на разных временных интервалах и разных базах.
Что касается теста, то он давно есть и естественно использует демо счёт.
Можно ещё таким же образом попробовать добавить значения по общим индексам и по конкретной индустрии.
Плюс наверное надо убрать из анализа аномальные/кризисные периоды, когда обычные рыночные механизмы не работали. Например короновские волнения в начале 2020.
А еще добавить ML для твитов всех политиков, крупных компаний и, как модно говорить, инфлюенсеров, времена года, прогноз погоды, фазы луны, настроения кошки Маруси и <добавить по вкусу>... (чем больше тем лучше - увеличится точность прогноза, так как описав состояние вселенной мы можем с большей долей вероятности предсказать ее следующее состояние)
Были например фонды которые как раз твитер Трампа использовали в качестве индикаторов с анализом тональности твита для продажи/покупки.
Гугл в своё время также делал анализ корреляции поисковых запросов для компаний и её ценами на рынке — там была вполне себе явная зависимость.
Ну и как вишенка на торте — хомячок mr. Goxx торгующий криптой, который лучше рынка доходность показывает.
А если серьёзно говорить, так как на сколько я понял это учебный проект, то вполне можно поэксперементировать, чем больше делаешь — тем лучше польза, не в результатах торгов конечно, а в навыках программирования и анализа.
У меня так как раз было — делал ML для предсказания торгов и через некоторое время результаты начали получаться прям супер хорошие. Я думал что нашёл философский камень, но оказалось что в исходные данные просочилась производная от конечной функции, ну и модель её конечно с удовольствием нашла.
Хомяк того, нужен новый
Про фундаментальный анализ пока мыслей не было, но технический данных действительно много не бывает, и именно для этого пишется бот, что бы не запутываться и делать все вычисления с максимальной точностью.
Это действительно проект скорее ради опыта и интереса в конкретной теме.
В планах уже кучу разных данных которые постепенно добавляются, например сейчас по 2м индикаторам EMA, будет выявляться тренд в котором комбинация находится, что бы улучшить корреляцию.
Более менее будет иметь смысл использовать этот механизм «на дневках». Просто чтобы глазами не искать. Но вот опять же натуральный газ. Посмотрите сколько дней падения подряд. За последние лет 10 первый раз такое. Хотя разворот должен был быть уже на 4-й день (судя по размеру коррекции за первые 3 дня).
PS: посмотрите в сторону свечных моделей, например price action, поглощение и тп. Но повторюсь, нужны валидные исходные данные. Не доверяйте данным, которые передают брокеры через свое апи.
Во первых, первичная цель проекта немного другая. Это опыт работы с API разных брокеров, обработки большого объема данных, работа с рыночными индикаторами и т.д. Поэтому даже если этот метод никогда не будет работать, то поменять стратегию торговли можно за 1 день, уже имея удобную заготовку и кучу опыта.
Так уже не работает. Раньше были паттерны поведения трейдеров, связанные с психологией. Отсюда и все эти фигуры теханализа (паттерны) - голова-плечи и т.д. Но когда фигуры начали отрабатывать алгоритмы, то ценность паттернов сначала смазалась, потом и вовсе сошла на нет - против них начали играть боты. Теперь уже в 99 % случаев фигуры/паттерны не работают, просто белый шум. А комиссия биржам и брокерам капает )
Меня удивила предистория. В школе такой проект О_О, в какой это школе такие проекты делают? Я вспоминаю свою школу и себя в те годы и даже не представляю ничего подобного (школу окончил в 2002-ом).
Торговый бот на Node.js и Tinkoff API (Часть 1)