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Our Reinforcement Apprentissage minier et dépôt: Maintenant en direct de négociation L'apprentissage des machines a été une grande passion pour moi au cours des dernières années. Au cours de l'année dernière et la plupart de cette année, j'ai été engagé à l'amélioration et la création d'un référentiel système ML basée sur les techniques classiques d'apprentissage supervisé et au cours des derniers mois, j'ai été axé sur l'apport d'une autre machine d'apprentissage de la vision 8211 basé sur l'apprentissage de renforcement 8211 vivre. Après beaucoup de travail acharné implémentant le logiciel d'exploitation basé sur OpenCL 8211 qui peut exploiter des stratégies de RL utilisant la technologie de GPU 8211 et également la mise en œuvre de l'infrastructure entière F4 de négociation de cadre et de l'infrastructure de serveur de mine de nuage aujourd'hui je suis heureux d'annoncer le début de RL live trading using the Les premiers 91 systèmes qui ont été ajoutés à notre dépôt à la suite de notre première expérience de biais de data mining. Dans cet article, je vais parler un peu de ces progrès et certaines des différences que RL a eu avec certaines de nos autres approches commerciales. Nos expérimentations d'apprentissage par renforcement fonctionnent exactement de la même façon que nos expériences de prix-action et d'apprentissage machine, avec quelques petites différences. Le noyau du processus reste le même, nous générons des stratégies de négociation en utilisant des données réelles et ensuite tenter la même procédure de recherche exacte en utilisant des données aléatoires afin de rejeter tout processus où la génération d'un système rentable dans les données aléatoires est plus de 1 100 comme probable Comme la même génération en données réelles. Ce que cela signifie, c'est simplement que nous ne prenons en compte que les systèmes qui ont moins de 1 chance d'être créés à partir de la force simple du processus d'exploration de données. Dans le cas RL, le processus de création est cependant plus complexe puisqu'il implique la formation de l'algorithme d'apprentissage de renforcement avec 60 des données 8211 qui implique 10 back-tests pour chaque système 8211 puis tester dans les 40 autres et s'assurer que le 60 initial reste cohérent avec Les 40 utilisés pour l'essai (peu de détérioration dans le pseudo-hors-échantillon). Ce même processus est appliqué à des séries réelles et aléatoires. Notez que nous effectuons cette scission p-OS dans le cas de RL parce que RL ne supprime pas les informations 8221 en raison d'avoir une période p-OS. Cela se produit car il s'entraîne aussi pendant cette période, bien qu'avec un recul (seulement les trains une fois qu'il passe dessus sans pouvoir voir dans l'avenir, tout comme il s'entraîne en live trading). Pour beaucoup le processus ci-dessus et assez compliqué peut sembler inutile. Si vous avez un pseudo hors de l'échantillon qui est déjà 40 des données, alors isn8217t ce suffisant 8220guarantee8221 que vous n'êtes pas tomber dans un piège excessif de courbe-ajustement ou de données de biais de biais La réponse est que le processus d'essai multiple 8211 le Le fait que you8217re recherche plusieurs fois pour un pseudo hors de l'échantillon qui fonctionne 8211, il est nécessaire de s'assurer que vous8217re pas seulement de trouver un pseudo hors de l'échantillon qui fonctionne juste par hasard. En fait, l'exploitation minière de RL a montré être extrêmement bonne pour trouver les systèmes 8211 oui, des systèmes où même la phase de test ressemble beaucoup 8211 où il ya aussi une grande propension à trouver exactement les mêmes 8220grands systèmes8221 en séries aléatoires. Cela montre que la force du processus minier est énorme, le processus de RL est très bon à l'ajustement et la chance que vous effectuez également bien dans les phases de test juste par hasard aléatoire peut également être très important. La deuxième image de ce post vous montre une expérience où RL trouve beaucoup plus de systèmes dans une série aléatoire (orange) que dans les données réelles (jaune). Jusqu'à présent, nous n'avons trouvé qu'un seul cas où la RL a pu trouver de grands systèmes dans des données réelles, mais ces systèmes ont été très rares (en fait inexistants) dans des séries de données aléatoires. Il s'agit d'une expérience EURUSD qui a été capable de générer 91 stratégies non corrélées pour cette paire. Le système montré dans la première image appartient à ce groupe bien que pour ce back-test j'ai utilisé une période d'essai seulement de 2010-2016 (bien que le système ait été généré en utilisant une scission 60 40 comme décrit ci-dessus). Comme vous pouvez le voir, il ya une certaine détérioration du Sharpe au cours de la période d'essai 8211, le tirage maximal se produit au cours de la phase d'essai 8211, mais globalement au moins 40 du bénéfice se produit au cours de la période d'essai 40 et les caractéristiques générales du système restent similaires. Une chose très importante est que la linéarité ne se détériore pas significativement, ce qui signifie que le système ne montre pas de signes significatifs de décomposition alpha dans cette période, montrant que le système est en effet capable de s'adapter comme il le fait son commerce en ligne. Ces systèmes sont désormais commercialisés en direct dans un compte Oanda live utilisant le Trader Asirikuy. Un autre avantage des systèmes RL est qu'ils s'exécutent très rapidement, car ils utilisent des tableaux en mémoire qui sont très efficacement accessibles et les opérations effectuées sur chaque barre sont extrêmement simples. Les 91 stratégies s'exécutent en un peu moins de 0,4 seconde dans le trader Asirikuy, grâce également à quelques modifications que j'ai apportées au cours des deux dernières semaines pour augmenter considérablement l'efficacité d'utilisation des données du programme (empêchant les requêtes de données inutiles et profitant du fait que Plusieurs systèmes peuvent utiliser les mêmes données de symbole). Nous serons probablement en mesure d'exécuter des centaines de systèmes RL dans le Trader Asirikuy avant de rencontrer des problèmes. Étant donné que ces systèmes RL n'utilisent pas de valeurs SL ou TP, ils ont également l'avantage d'être plus résistants aux problèmes d'exécution puisqu'ils ne cherchent pas des sorties basées sur des prix prédéterminés, mais entrent simplement des transactions de sortie dans le début de barres quotidiennes Le calendrier quotidien). Notre expérience de renforcement de l'exploitation minière, le référentiel des systèmes de négociation et le compte de trading en direct constituent le début d'un nouveau parcours dans notre compréhension de l'apprentissage automatique, de l'ajustement de la courbe et du biais d'exploitation des données. En quelques mois, nous saurons combien les systèmes d'apprentissage du renforcement peuvent répondre aux conditions changeantes du marché, à quel point apprennent-ils lorsqu'ils sont en direct et à quel point il est facile ou difficile de trouver des processus de génération de systèmes RL à faible biais d'exploitation des données. Si vous souhaitez en savoir plus sur RL et comment vous aussi pouvez réellement vivre des systèmes commerciaux en utilisant ce type de commerce s'il vous plaît envisager de rejoindre Asirikuy. Un site Web rempli de vidéos éducatives, des systèmes de négociation, le développement et une approche saine, honnête et transparente vers trading. strategies automatisé. Attente mathématique en Forex Trading multi-devises Certains traders forex utilisent la même stratégie de négociation pour toutes les monnaies, alors que d'autres utilisent des stratégies entièrement différentes selon Sur les paires de devises qui sont échangées. Ou, les commerçants peuvent utiliser plusieurs stratégies avec des paires de forex multiples, afin d'augmenter peut-être les bénéfices tout en réduisant le risque de tirage résultant de la sur-concentration sur une seule stratégie. Les conseillers experts (EA) permettent d'optimiser les paramètres d'entrée, mais ils ne facilitent pas nécessairement la mise en place de stratégies séparées en un seul système. Et, les tests peuvent montrer un risque accru de dédoublement ou des tirages corrélés lorsque les stratégies forex disparates sont fusionnées ensemble. En utilisant des algorithmes, un système de négociation peut vérifier les paires de devises et effectuer des opérations spécifiques en fonction des paramètres d'entrée. Une EA multi-systèmes et multi-systèmes peut être conçue pour évaluer toutes les stratégies de trading côte à côte. Cela peut être utile dans le cas où une seule EA est autorisée à accéder à un compte donné. Il peut être difficile de développer un système de trading forex qui fonctionne bien à travers différentes paires de devises dans une variété de conditions. La plupart des systèmes largement connus pour le trading multi-devises sont basés sur des stratégies de suivi des tendances, telles que les ruptures de Donchian-channel, et sont conçus pour profiter des tendances à très long terme. Pourtant, une stratégie à plusieurs devises doit montrer clairement montrer un avantage gagnant sur les horizons de temps typiques pour les commerçants de forex. Par exemple, pour qu'un système fonctionne bien avec EUR USD et USD JPY, les signaux doivent avoir une forte probabilité de succès malgré la volatilité et la corrélation potentielle entre les deux paires. Et, les métiers doivent devenir des gagnants pendant des périodes assez courtes. Si ce n'est pas le cas, les paires corrélées peuvent créer un risque de surconcentration et de rabattement excessif. Il ya beaucoup de possibilités rentables dans le commerce des quatre paires de devises principales 8212 EUR USD, GBP USD, USD JPY et USD CHF. Ive été profiter de bons succès en utilisant une stratégie basée sur l'espérance mathématique (ME). J'utilise ME pour analyser les données et localiser les opportunités commerciales complètes et calculer les points de sortie d'entrée pour le trading des quatre paires de devises principales. L'espérance mathématique prédit la probabilité qu'un commerce de forex gagne Une EA bien programmée peut utiliser des outils ME pour aider à construire des systèmes qui fonctionnent sur plusieurs paires de devises. Ive aidé a développé un couple de systèmes qui fonctionnent en temps réel et de montrer la rentabilité à long terme par le biais de back-testing. Récemment, les commerçants sont devenus plus conscients des inconvénients qui surviennent lors de l'utilisation de techniques de data mining pour back-test et affiner les stratégies pour les systèmes de trading forex. D'autres méthodes de développement de système telles que la permutation de paramètres système (SPP) sont maintenant disponibles et peuvent aider les commerçants à éviter la question du biais de data mining. Si cela est fait avec soin, le SPP ou l'exploration de données aideront à construire un ensemble d'indicateurs de bonne qualité pour générer des signaux à travers les quatre paires de devises principales. Ensuite, le conseiller expert calcule Mathématiques Attente pour voir si le commerce est susceptible d'être rentable ou non. Enfin, il s'agit de préciser les filtres et les tests pour trouver des stratégies précises qui donnent constamment des signaux gagnants et rentables. Les points d'entrée et de sortie sont calculés par le système de négociation mécanique en utilisant les anticipations mathématiques ajustées pour la volatilité actuelle. Calcul de l'espérance mathématique de succès L'espérance mathématique (EM) est une statistique qui mesure le plus grand bénéfice temporaire qu'un métier a connu tout le temps qu'il est resté ouvert. Il a d'abord été popularisé dans les règles Optimal-F de dimensionnement et de gestion de l'argent développées par Ralph Vince. L'équation est: Attente mathématique MFE MAE L'outil d'anticipation mathématique donne aux traders de devises multiples un avantage prédictif dans le développement de systèmes gagnants. ME est défini selon les concepts d'excursion maximale favorable (MFE) et d'excursion maximale négative (MAE). La valeur ME peut être calculée en temps réel par le système de négociation mécanique. Maximum Favorable Excursion est le plus grand équilibre sur un commerce favorable avant que le commerce de forex est fermé, indépendamment du prix de clôture final pendant la période, que ce soit quotidien, horaire ou minutieusement. MFE est l'équilibre positif le plus élevé obtenu pendant que le commerce était ouvert. L'excursion négative maximale est la plus importante perte non réalisée ou temporaire au cours d'une opération, que le commerce ait été fermé en tant que perdant ou non. MAE est le solde négatif le plus bas sur le commerce alors qu'il était ouvert. Afin de quantifier et d'analyser le ME d'une paire forex donnée, les commerçants peuvent simplement calculer MFE moyen et MAE moyen pour un grand nombre de métiers passés. Exigence mathématique égale Excursion maximum favorable moins Excursion négative maximale. Si le MFE moyen est plus grand que le MAE moyen, alors l'Attente mathématique est positive. Plus le rapport entre MFE et MAE est élevé pour une paire de devises donnée, plus favorable est la perspective d'un commerce potentiel. Stratégies de change sur devises basées sur l'anticipation mathématique Lors de la négociation de EUR USD, GBP USD, USD JPY et USD CHF avec une stratégie à devises multiples basée sur l'Attente mathématique, cette métrique est habituellement positive et généralement élevée et similaire entre les différentes paires de devises. Il est important d'éviter d'évaluer la taille de la position, les règles de sortie du commerce ou tout autre paramètre alors que le conseiller expert analyse les points d'entrée. Ces paramètres peuvent être réglés indépendamment par le système de négociation mécanique basé sur le ME ajusté pour la volatilité, comme discuté plus loin dans cet article. Après avoir déterminé le point d'entrée et la direction du commerce, le système de négociation mécanique calcule d'abord les valeurs MFE et MAE à 10 bars au-delà du prix d'entrée puis à 15 bars au-delà, puis 20 bars au-delà du prix d'entrée. En plus de signaler les points d'entrée, le ME montre également si l'avantage des métiers de change est le mieux immédiatement après l'ouverture de la position, ou à un intervalle moyen après avoir été dans la position. Ma stratégie de négociation multi-devises la plus simple utilise des graphiques quotidiens et repose sur une combinaison de trois règles basées sur les prix, et seulement quelques paramètres qui utilisent l'attente mathématique pour prédire le succès. Les règles pour les opérations longues et courtes sont les suivantes: Commerce long (et fermer un commerce à découvert) quand: Fermer gt Précédent Fermer Ouvrir gt Précédent Bas Précédent Fermer gt Précédente Fermer Commerce court (et fermer un commerce long) quand: Fermer lt Précédent Fermer Ouvrir lt Précédent Haut Précédent Fermer lt Précédent Fermer Ce système inverse le métier lorsque le signal change. Ainsi, si le système dispose d'une position longue ouverte lorsqu'un signal court est reçu, le système ferme la position longue et devient plutôt court. De même, si le système a une position 8220short8221 ouverte lorsqu'un niveau 8220long8221 est reçu, il ferme le court et va immédiatement long. Un autre paramètre de ce système est le déclencheur stop-loss qui est fixé à une valeur légèrement supérieure à la portée vraie moyenne (ATR) de quinze jours ou de vingt jours. Cette valeur est mise à jour chaque fois qu'un nouveau signal est reçu dans la même direction. Néanmoins, s'il ya de nouveaux signaux dans la même direction, mon système n'ajoute pas de nouvelles positions, car j'ai constaté que les prélèvements l'emportent sur les bénéfices supplémentaires. Enfin, en ce qui concerne la taille de la position, le système alloue un maximum de 2 de l'équité du compte à un seul métier haut-ME. S'il y a plusieurs signaux dans plusieurs paires de devises, pourtant les calculs ME montrent la corrélation entre les signaux, la taille totale des positions ne sera pas plus de 2 de l'équité. Trading résultats Ce simple système de change multi-devises a montré des résultats décents dans le commerce réel, et back-testing sur une période de vingt ans montre qu'il aurait bénéficié de résultats rentables pour au moins seize sur les vingt années testées. Il a montré un ratio de récompense à risque d'environ 1,7 et le pourcentage de gagnant autour de 45, tandis que le facteur de profit était près de 1,4. Pourtant, les tirages peuvent être longs Le retrait le plus long vu sous back-testing a été de plus de 1000 jours. Le ratio bénéfice / retrait lors de l'utilisation de cette stratégie est semblable à celui des actions d'achat et de détention, et pendant les back-tests, le ratio était d'environ 0,35 avec un rendement total de plus de 500 lors d'un back-test de vingt ans . Gestion des risques pour les stratégies de négociation multicours en utilisant ME En connaissant les valeurs moyennes MFE et MAE, un trader forex peut programmer un système mécanique à plusieurs devises pour quitter un métier à un objectif de profit ou stop-loss déterminé en ajoutant un nombre calculé de pips au-delà du Maximum Excursion favorable ou excursion négative maximale. En moyenne, afin de gagner au fil du temps le système de trading forex doit atteindre l'objectif de profit plus souvent qu'il touche le niveau de sortie stop-loss. Par exemple, si mon système voit un MAE moyen de 35 pips et un MFE moyen de 55 pips, il ya une opportunité négociable. L'objectif de profit peut être projeté pour 50 pips, soit 5 pips de moins que MFE, et la sortie stop-loss peut être réglée à 30 pips, soit 5 pips au-delà du MAE. En ce qui concerne la conception du système, il est important de programmer le système de négociation pour définir des objectifs de profit et des points de stop-loss en fonction de la volatilité au lieu de fixer un nombre fixe de pips. La volatilité aide à déterminer les points de sortie pour le trading multi-devises Comme mentionné précédemment, un système de négociation mécanique peut facilement utiliser Average True Range (ATR) comme outil dépendant de la volatilité pour calculer MAE et MFE afin de définir des points de sortie. Le système détermine le prix d'entrée plus ou moins un pourcentage de l'ATR qui est utilisable selon l'analyse ME. Pour avoir un échantillon assez grand, je règle généralement l'ATR pour calculer les 15 ou 20 périodes précédentes. Par exemple, au cours d'un marché où l'EUR USD se déplace en moyenne d'environ 100 pips par jour, le système devrait calculer les points de profit cibles et les points de stop-loss en fonction de la volatilité actuelle et de l'analyse de ME. Ainsi, si une transaction se déplace dans une direction favorable pour 55 pips, et si l'ATR actuel est de 85 pips, le mouvement n'est pas signalé comme 55 pips à la place, le MFE est signalé comme 64,7 de ATR. Au fil du temps, j'ai vu que le MFE pour les quatre principales paires de devises EUR USD, GBP USD, USD JPY et USD CHF semblent fluctuer autour d'une valeur MFE d'environ 60 de ATR et MAE moyenne autour de 40 de ATR pour l'entrée typique après 15 périodes. Afin d'affiner les résultats de trading forex en fonction de la volatilité, le système de négociation mécanique peut fixer les cibles de profit et stop-loss points à des niveaux variables. Par exemple, le système peut fixer le point de sortie de la cible de profit à 55 de la valeur ATR à partir du point d'entrée, et non à la valeur pleine de MFE de 60. Et la volatilité peut nécessiter le réglage des points de sortie stop-loss à 45 de la valeur ATR Au-delà du point d'entrée, et non à 40 de l'ATR. Néanmoins, ce système est susceptible d'atteindre des niveaux de bénéfice cibles plus souvent que les niveaux de stop-loss, et les gagnants devraient être plus importants tant que les bénéfices cibles sont plus importants que stop-loss. Pour tous les métiers, le nombre calculé de pips pour les bénéfices cibles et stop-loss est toujours basé sur la volatilité juste au moment du commerce, comme le reflète l'ATR. Lorsqu'un signal survient, le système de négociation vérifie la valeur de l'ATR actuel, puis calcule le nombre exact de pips pour atteindre le profit cible et stop-loss niveaux. Par exemple, supposons qu'il y ait un signal à long terme en EUR USD, et l'ATR actuel est à 100 pips. Ainsi, le point de profit cible sera à 55 pips sur le prix d'entrée (55 de la valeur ATR). Et, le stop-loss sera à 45 pips sous le prix d'entrée (45 de l'ATR). Un peu plus de réflexions sur les attentes mathématiques L'attente mathématique est généralement plus faible pour les métiers de courte durée, et certains commerçants ont vu ME augmenter de près de dix-huit barres après l'ouverture, puis la désintégration pendant les fluctuations de prix jusqu'à quatre-vingts barres après ouvert. Pour les métiers à long terme, le ME a généralement une durée de vie plus longue, avec des valeurs qui peuvent augmenter rapidement jusqu'à la trentième période de temps, puis continuer lentement vers l'avant jusqu'à environ 75 périodes. En utilisant ce système, ma durée commerciale moyenne est d'environ 25 jours. Le meilleur avantage lorsque trading EUR USD, GBP USD, USD JPY et USD CHF semble s'accumuler d'environ 30 périodes. Si le mouvement favorable continue plus loin que le point moyen, alors il est probable qu'une certaine sorte de polarisation fondamentale sur le marché prolonge le mouvement. En résumé, cette stratégie de base de trading multi-devises tire parti d'un ME positif, élevé partagé à travers les quatre paires de devises principales. Les entrées, les cibles de profit et les points stop-loss sont tous basés sur ME. Lorsque les indicateurs d'anticipation mathématique prédisent le succès, les quatre paires de devises principales 8212 EUR USD, GBP USD, USD JPY et USD CHF peuvent être échangées avec succès soit ensemble ou séparément. Avez-vous essayé ME dans votre négociation Laisser un commentaire Annuler la réponse.