Génétique, "génétique dirigée", CRISPR, flou ?

Je suis relativement novice en matière de trading algorithmique et il est donc fort probable que je passe à côté de certains points cruciaux.  

Les flux de travail discutés dans les manuels et distillés à partir de différents fils de discussion sur le forum sont plus ou moins les suivants :

 

regarder le graphique des prix > essayer de repérer des régularités > essayer de formaliser l'observation > développer le système > tester, etc.  

OU 

ajouter un (des) indicateur(s) > essayer de repérer les régularités, et ainsi de suite....  

 

Une autre approche est celle de la force brutale - cela peut prendre un certain temps, voire très longtemps, avant de tomber sur quelque chose de valable. 

Une autre solution consiste à mettre en œuvre un algorithme génétique. En fonction des conditions choisies et du moteur sous-jacent, le résultat sera meilleur ou pire. 

 

Tous les exemples ci-dessus s'efforcent de combiner quelques principes, principalement le fait que la formalisation résultante (c'est-à-dire la règle) doit être une description généralisée de la courbe formée par les prix afin d'éviter le remplissage excessif, et les principes superposés de gestion de l'argent et du risque.

 

Ces tâches sont difficiles. En outre, il me semble qu'il est encore plus difficile de viser les règles décrivant les tendances sur plusieurs jours, alors qu'il est un peu plus facile de trouver une solution pour les fluctuations à plus court terme. 

 

 

Est-il possible d'inverser (ou de modifier) ce flux de travail ? En gros, cela ressemblerait à ce qui suit.

 

Regardez le graphique > identifiez (marquez) les régions d'intérêt, les régions d'entrées et de sorties potentielles. Après avoir défini l'ensemble des paramètres (prix absolus et relatifs, fourchettes, indicateurs, etc.), et après avoir édité les contraintes monétaires et autres contraintes principales, demander à l'ordinateur de trouver un ensemble de règles qui décrivent le mouvement des prix entre les régions marquées ? Afin d'éviter l'ajustement excessif et d'obtenir plutôt une description généralisée de la courbe (mouvement des prix), introduisez un flou variable dans les paramètres (soit leurs valeurs absolues, soit leurs valeurs relatives).  

 

Ce que j'ai décrit n'est-il qu'un exemple particulier d'algorithme génétique, peut-être une "évolution dirigée" ? Au lieu de faire du sur place, j'aimerais pousser le programme dans la direction souhaitée..... 

 

CRISPR est un véritable acronyme issu de la biologie moléculaire et sert ici de leurre.  

 

Regardez le graphique > identifiez (marquez) les régions d'intérêt, les régions d'entrées et de sorties potentielles. Après avoir défini l'ensemble des paramètres (prix absolus et relatifs, fourchettes, indicateurs, etc.), et après avoir édité les contraintes monétaires et autres contraintes principales, demander à l'ordinateur de trouver un ensemble de règles qui décrivent le mouvement des prix entre les régions marquées ? Afin d'éviter l'ajustement excessif et d'obtenir plutôt une description généralisée de la courbe (mouvement des prix), introduisez un flou variable dans les paramètres (soit leurs valeurs absolues, soit leurs valeurs relatives).

 

Je me suis penché sur cette question en dehors de SQ en utilisant l'apprentissage automatique (SVM, arbres de décision, Bayes). J'essaie de prédire les principaux tournants à l'aide de sources de données externes.

 

La collecte, la normalisation et l'alignement des données sur les séries temporelles que vous essayez de prévoir prennent beaucoup de temps.

 

Cependant, si vous pouvez prédire la direction générale du marché et l'introduire dans le SQ (j'ai simulé cela avec des données d'indicateurs externes), les résultats sont environ 10 fois plus rentables que le SQ seul, avec le même drawdown.

(Supprimée rétrospectivement parce qu'il s'agissait d'une question embarrassante pour un débutant et qu'elle n'apportait aucune valeur ajoutée, haha)

Bienvenue mikeyc rédiger un guide ou quelque chose comme ça. 

Je n'ai pas eu le temps d'écrire en détail et je n'ai pas terminé mon travail sur ce sujet, mais voici un résumé rapide de ce que j'ai examiné :

 

J'ai utilisé l'indicateur zig zag pour produire des points de retournement (le prix est dans une tendance haussière ou baissière) sur l'échelle horaire et quotidienne en utilisant des données historiques. Il s'agissait d'identifier le suivi de tendance le plus parfait. Comme il s'agissait de données historiques, il n'y avait pas de problème de repeinture, cela montrait simplement le moment idéal pour trader à la hausse ou à la baisse.

 

J'ai aligné ces signaux sur les données à 5 minutes. J'ai un cadre C# pour ce genre de choses.

 

Je l'ai importé dans SQ3 en tant qu'indicateur. Après de nombreuses heures, SQ3 a commencé à sélectionner des stratégies utilisant cet indicateur parfait, et les profits et drawdowns, comme on pouvait s'y attendre, étaient superbes. 

 

J'ai ensuite utilisé ces données sur le point d'inflexion parfait dans le studio d'apprentissage automatique Azure. https://studio.azureml.net/

 

Comme prédicteurs, j'ai téléchargé de nombreuses données externes, y compris le sentiment des commerçants de détail que j'ai, d'autres indicateurs, etc.

 

Nous avons ensuite essayé de trouver la meilleure façon de prédire les points de retournement en zig-zag à l'aide de ces valeurs.

 

Je n'ai pas encore terminé ce travail, il est en cours. Je prévois d'ajouter aux modèles des événements économiques du calendrier, des données sur la force des devises et des données sur les corrélations.

Mikeyc

Approche intéressante ! Elle prend beaucoup de temps et ................ est très risquée en ce qui concerne les résultats. Mais vous avez effectivement répondu à ma question sur ce que j'ai appelé l'évolution "directe". Savez-vous si Azure tentera de créer un modèle "crisp", c'est-à-dire surajusté ? Dans l'affirmative, pensez-vous qu'il soit possible, à l'aide d'un outil quelconque, qu'il s'agisse d'Azure, de SQ ou d'un outil similaire, d'insérer un coefficient "flou" dans le modèle ?