WarpTrade и робастные алгоритмические стратегии

[yaroslavp]

Писал коммент к прошлой статье, пишу такой же к этой: какой смысл оптимизации на истории - это же подгонка под результат?

[cerata]

так есть же Optuna для оптимизации сетки…А в целом конечно же бэктест это просто теория, хотелось бы увидеть как теория соответствует реальности на такой хаотичной системе как рынок

[cerata]

+ Любопытно, что вы взяли за целевую функцию? Макс шарп? Или кальмар? И то, что вы называете параметрами - это стандартные академические индикаторы или их отношения? Я думаю что для системы которая реагирует сама на себя, чем и является рынок, общедоступные и общепринятые метрики, которые будут искать его слабость - это противоречие.

[Alex17777]

А в чем идея? Если я правильно понял, речь идёт о некой модели с большим количеством параметров и большой скоростью пересчёта ее параметров с целью минимизации ее отклонений от исторической выборки? Если так, то с какой стати модель (стратегия) позволяет что-то прогнозировать и зарабатывать? Если бы речь шла о физической модели, то да, а так идея не видна в контексте реальной торговли и прибыли на этом.

[caracal7]

Так и для физической модели оно не работает.
Когда с помощью оптимизации параметров "на шуме" мы пытаемся найти целевую функцию, в результате получается функция, которая является компромиссом, наилучшим образом описывающим зашумленные данные, а не фундаментальную закономерность.
Я писал алгоритм цель которого по массиву данных эвристически определить коэффициенты и полином описывающий данные.
Замечательно работает на не шумных данных, спокойно выковыривает закон Бернулли, Ома, любую тригонометрию и т.д.
Уже при добавлении всего 1% шума половина тестов сыпется, а при 5 и более вместо простейшего закона Ома получаем "огромную формулу" которая по факту точнее описывает "предоставленные данные", но к закону Ома уже не имеет отношения(и выглядит мягко говоря не так)

[Vladimir_Seriy]

Сам в свободное время мечтаю чтобы бот для алготрейдинга нашёл супер стратегию. Хоть у вас и другой подход, всё равно подглядываю что придумываете).

Хотел бы спросить и посоветовать некоторые вещи.

1. Вместо перебора сетки параметров, не пробовали ли вы использовать имитацию отжига? Алгоритм по определению нельзя считать паралельно, но можете например внутри квадрата сетки попробовать запустить. 150 тысяч параметров в секунду это очень много и наверное если использовать более умную оптимизацию, вы сможете крайне быстро находить лучшие параметры.

2. Не пробовали ли вы разделять цены на тренировку и тест? Оптимизатор может "подогнать" стратегию конкретно под те данные которые у вас были. Потом вы отпускаете её на настоящий рынок, а она не приносит ожидаемый результат.

3. Какая у вас метрика для выбора лучшей стратегии? Может у вас это секрет, но недавно придумал идею с тем чтобы умножать заработок стратегии на r^2 из линейной регрессии чтобы давать больший приоритет стратегиям которые зарабатывают так сказать прямой линией. Без плато или сильных рывков без продолжения.

4. Не пробовали ли вы фьючерсы/опционы и какой нибудь интересный риск менеджмент? Например ставите маржу так чтобы если цена доходит до стоп лосса, то теряли бы только например 5% счёта? Про какой либо риск менеджмент было бы интересно интересно услышать в подробностях.