8
Янв

Робот Федя.Итоги

Posted by: Kamynin   in торговые роботы (МТС)

Закончился 2014 год.

Закончились испытания очередного робота — Федя.

По-видимому ,объем истории в 7 лет с таймом 5 минут является пределом для обучения роботов подобного класса.

При разовом расчете результатов  Амиброкер использует 2 Гбайта оперативной памяти.

При использовании генетических алгоритмов для подбора параметров пары индикаторов, затраты времени составят часы.

Поэтому в роботе Федя практически не использовалась оптимизация.

Для любознательных приведу исходные данные и результаты испытаний робота Федя.

Исходные данные:

Торговля акциями Сбербанка обычка на тайме 5 минут,

Cделки по рынку на открытии следующей свечи после сигнала генератора торговых сигналов.

Торговля на постоянную суммы в 100 тысяч рублей.

Робот всегда в рынке, т е при закрытии лонга,

открывается на данную сумму шорт и наоборот.

Таким образом, робот не может выйти из рынка.

Он всегда обязан» знать» направление и торговать.

Робот не использует полученную прибыль в последующих сделках.

Робот не использует плеча(заемных средств у брокера).

Таким образом, робот торгует всегда на свои и занимает лишь акции в шорт на имеющиеся у него средства.

А теперь — Результаты:

graf_2015_1_002

 

 

 

 

 

 

——————————————————————————————————

crossT3_new — Backtest Report

All trades Long trades Short trades
Initial capital 100000.00 100000.00 100000.00
Ending capital 3328065.55 1762393.36 1665672.19
Net Profit 3228065.55 1662393.36 1565672.19
Net Profit % 3228.07 % 1662.39 % 1565.67 %
Exposure % 8.32 % 3.97 % 4.36 %
Net Risk Adjusted Return % 38788.06 % 41907.81 % 35946.76 %
Annual Return % 65.02 % 50.69 % 49.48 %
Risk Adjusted Return % 781.29 % 1277.86 % 1136.01 %
Total transaction costs 467749.69 234578.86 233170.83
All trades 6685 3343 (50.01 %) 3342 (49.99 %)
 Avg. Profit/Loss 482.88 497.28 468.48
 Avg. Profit/Loss % 0.48 % 0.50 % 0.47 %
 Avg. Bars Held 27.09 26.22 27.96
Winners 3744 (56.01 %) 1861 (27.84 %) 1883 (28.17 %)
 Total Profit 4829296.83 2483211.46 2346085.37
 Avg. Profit 1289.88 1334.34 1245.93
 Avg. Profit % 1.29 % 1.33 % 1.25 %
 Avg. Bars Held 31.67 30.43 32.89
 Max. Consecutive 33 49 30
 Largest win 59895.82 59895.82 26835.79
 # bars in largest win 9 9 20
Losers 2941 (43.99 %) 1482 (22.17 %) 1459 (21.82 %)
 Total Loss -1601231.28 -820818.10 -780413.18
 Avg. Loss -544.45 -553.86 -534.90
 Avg. Loss % -0.54 % -0.55 % -0.54 %
 Avg. Bars Held 21.27 20.94 21.61
 Max. Consecutive 13 10 12
 Largest loss -22002.39 -5366.89 -22002.39
 # bars in largest loss 53 53 53
Max. trade drawdown -26003.57 -12295.54 -26003.57
Max. trade % drawdown -26.00 % -11.86 % -26.00 %
Max. system drawdown -28467.01 -31139.23 -29924.89
Max. system % drawdown -7.47 % -5.28 % -7.78 %
Recovery Factor 113.40 53.39 52.32
CAR/MaxDD 8.71 9.60 6.36
RAR/MaxDD 104.61 242.05 145.96
Profit Factor 3.02 3.03 3.01
Payoff Ratio 2.37 2.41 2.33
Standard Error 351180.92 189184.86 163804.66
Risk-Reward Ratio 0.97 0.97 0.96
Ulcer Index 0.45 0.47 0.56
Ulcer Performance Index 133.27 96.26 78.95
Sharpe Ratio of trades 6.88 6.75 7.08
K-Ratio 0.0047 0.0047 0.0046
This entry was posted on Четверг, 8 января, 2015 at 12:43 and is filed under торговые роботы (МТС). You can follow any responses to this entry through the RSS 2.0 feed. Both comments and pings are currently closed.

2 comments so far

dimaz07
 1 

Николай, добрый день!

Хотел у Вас спросить про подготовку обучающей выборки. Вы написали, что объем истории 7 лет с таймом 5 мин. Обучающая выборка размечается Вами в ручную (места где по мнению учителя должен быть разворот) или этот процесс у Вас автоматизирован на основе каких-либо правил?

10 января, 2015 at 10:14
Kamynin
 2 

Добрый день,
—————————
В задачах искусственного интеллекта существуют два подхода к обучению.
Первый из них — обучение с учителем. Второй -самообучение.
Учитель задает моменты совершения сделок используя заглядывание в будущее.
Робот пытается построить обучающее правило заглядывая в прошлое.
———————————
На сайте я приводил алгоритм идеального робота, который торгует заглядывая на один бар вперед и предлагал использовать его как эталон для оценки эффективности алгоритмов.
Но применять его для обучения не пробовал.
————————————
Процесс обучения — это итерационный процесс.
Давно я уже писал на сайте как я строю и обучаю роботов.
Теоретически можно построить систему, которая сама синтезирует роботов без вмешательства учителя.
Но для решения этой задачи нужны вычислительные мощности, которых у меня нет.
Поэтому пока реализую смесь формального и неформального выбора обучающей выборки.
—————————
Я полагаю, что Вы всерьез не ожидаете, что я расскажу свои алгоритмы и методы на публичном сайте.
Да я к этому и не стремлюсь.
————————————
Цель этого сайта хорошо выразил в своем письме один из читателей следующим образом:
————————————
«Я тут за пару месяцев «добил» Сбербанк и получилось достичь примерно 120% годовых, опираясь на идею обучения. Я к своей методике сделал нормальную обучающуюся на доступных из прошлого данных систему принятия решений, чтобы не делать лишних сделок.
Это благодаря вашей идее об использовании уровней поддержки-сопротивления, точнее вере в то, что у вас получилось из этих уровней построить высокодоходную систему. За это вам огромное спасибо!»
————————

13 января, 2015 at 21:53
Back to top