Použití technik UI v algoritmickém obchodování III

Podobné dokumenty
Použití technik UI v algoritmickém obchodování II

Pravděpodobnost, náhoda, kostky


Statistické metody v digitálním zpracování obrazu. Jindřich Soukup 3. února 2012

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Jak Admiral.MAC funguje?

TRADESTATION A ÚSPĚŠNÝ ALGORITMICKÝ TRADING. Ing. Petr Tmej petr.tmej@aostrading.cz

JAK (ZNOVU) ZAČÍT. Webinář pro klienty Praha, Tomáš Vobořil, Colosseum, a.s.

2

Obchodování se SUPPORTY a REZISTENCEMI (S/R)

TRADERS MEETING. Na téma: Jak zlepšit svoje výsledky na Forexu. Praha, Tomáš Vobořil, Colosseum, a.s.

Modelování a simulace: o předmětu. Radek Pelánek

Webinář ČP INVEST. Listopad 2015 Praha Daniel Kukačka Portfolio manažer

Modelování a simulace: o předmětu. Radek Pelánek

VY_32_INOVACE_PEL-3.EI-05-PROCESNI PRISTUP A ROLE VEDNI. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno

Statistická teorie učení

Modelov an ı soci aln ıch a ekonomick ych syst em u Radek Pel anek

HR controlling. Ing. Jan Duba HRDA

Algoritmy a struktury neuropočítačů ASN - P10. Aplikace UNS v biomedicíně

Návrhy Asociace pro kapitálový trh na úpravu investování účastnických fondů

Energetický ústav Odbor termomechaniky a techniky prostředí. Možnosti implementace vlastního kódu pro použití v simulačním software TRNSYS

Význam dalšího vzdělávání v sociální práci pro zvyšování kvality sociálních služeb

Plus500 Ltd UPOZORNĚNÍ NA RIZIKA

elektrické filtry Jiří Petržela úvod, organizace výuky

MATERIÁL NA JEDNÁNÍ Zastupitelstva města Doksy

PV021 Vícevrstvá neuronová síť pro rozeznávání mikroteček. Matúš Goljer, Maroš Kucbel, Michal Novotný, Karel Štěpka 2011

3. konference Role poskytovatelů zdravotní péče: Patří do zdravotnictví slovo byznys?

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Představení programu CZ02 a jeho výsledků, zkušenosti z realizace

ÚVOD DO BSC - základy metody vyvážených ukazatelů. Ing. Petra Plevová

MetaTrader 4 Builder. X-Trade Brokers DM S.A., organizační složka. Vzorové strategie. X-Trade Brokers DM S.A., organizační složka 1/9

Využití neuronové sítě pro identifikaci realného systému

Channel EA: Nastavitelné hodnoty: Take Profit, SL, počet bodů, o které má být trend proražen, Lot size

ČESTNÉ PROHLÁŠENÍ. Jméno, Příjmení, titul. Bytem. Datum narození

Počítačové modelování a statistická analýza rozdělení příjmů

Využití metod strojového učení v bioinformatice David Hoksza

Motivace příklad použití lokace radarového echa Význam korelace Popis náhodných signálů číselné charakteristiky

Forex Outlook USDCAD

Akustické aplikace pro IB

Ilustrační příklad odhadu LRM v SW Gretl

Komoditní zajištěný fond. Odvažte se s minimálním rizikem.

Program Statistica Base 9. Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D.

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Centrum excelence Platforma organizací, které ke své činnosti využívají moderní nástroje řízení. Petr Koten

System for individual learning of mathematics. Agnieszka HEBA, Ph.D. Doc. RNDr. Jana KAPOUNOVÁ, CSc. dr hab. prof. UŚ Eugenia SMYRNOVA-TRYBULSKA

Zlínský kraj Prevence sociálně patologických jevů. Uherský Brod II. konference k prevenci SPJ

Analýza spreadů zemědělských komodit

5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě

K VIRTUALIZACI ŠKOLNÍCH EXPERIMENTÁLNÍCH ČINNOSTÍ. Martin Bílek Katedra chemie a didaktiky chemie Pedagogická fakulta, Univerzita Karlova

Řešení pro správu logů, shodu a bezpečnost ve státní správě a samosprávě. Ing. Martin Pavlica Corpus Solutions a.s. divize Security Expert

Rozpoznávání captcha obrázků

Úloha 3: Určení polohy z kódových měření

POSTUP NAHRÁNÍ SOFTWAROVÝCH ROZŠÍŘENÍ DO OBCHODNÍ PLATFORMY METATRADER 4 PRO UŽIVATELE MS WINDOWS

Dotazník pro rychlé hodnocení společenské odpovědnosti firem (CSR)

Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Ústav radioelektroniky. prof. Ing. Stanislav Hanus, CSc v Brně

Virtuální přístroje. Matlab a Instrument Control Toolbox. J.Tomek, A.Platil

Měnové opce v TraderGO

E-learning moderní elektronická podpora výuky

Jak vyvažovat autonomii a odpovědnost škol a učitelů: hodnocení výsledků vzdělávání

Hodnocení klasifikátoru Test nezávislosti. 14. prosinec Rozvoj aplikačního potenciálu (RAPlus) CZ.1.07/2.4.00/

Teaching Excellence. Učební styly a práce se skupinou studentů KURZ ROZVOJE SOCIÁLNÍCH A PEDAGOGICKÝCH DOVEDNOSTÍ

ZÁSADY KONCIPOVÁNÍ LOGISTICKÝCH SYSTÉMŮ

Self Organizing Map. Michael Anděl. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. 1 / 10 Slef Organizing Map

Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012

Využití strojového učení k identifikaci protein-ligand aktivních míst

Podpora strategií učení žáků učitelem ve výuce

ANALÝZA DAT V R 9. VÝPOČET VELIKOSTI SOUBORU. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

JAROSLAV NENADÁL / DARJA ~OSKIEVIČOVÁ RUŽENA PETRÍKOVÁ / JIRÍ PLURA JOSEF TOŠENOVSKÝ MODERNI MANAGEMENT JAKOSTI MANAGEMENT PRESS, PRAHA 2008

Emergence chování robotických agentů: neuroevoluce

Přehled metod UX výzkumu. Jan Rudinský

Rozpoznávání písmen. Jiří Šejnoha Rudolf Kadlec (c) 2005

Projekční algoritmus. Urychlení evolučních algoritmů pomocí regresních stromů a jejich zobecnění. Jan Klíma

OPTIMÁLNÍ SEGMENTACE DAT

PLATFORMA SEASONALGO. bezkonkurenční nástroj pro obchodování komodit a futures spreadů na bázi sezónnosti

Představení společnosti TradeandFinance.eu, s.r.o. Mgr. Romana Křížová, CEO

NÁVRH A REALIZACE TRADING STRATEGIÍ NA BÁZI STROJOVÉHO UČENÍ S POMOCÍ MATLABU

Výchova k podnikavosti v Lotyšsku zkušenosti a výzvy pro budoucnost

1 Naši truhláři = tradice i budoucnost, CZ.1.07/1.1.34/

Model Excelence EFQM. Být dobrý v čemkoli je dobré. Máme na to? Příklad dobré praxe Krajský úřad Královéhradeckého kraje

MT4 Supreme Edition Mini Terminál

Úvod Příklad Výpočty a grafické znázornění. Filip Habr. České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská

Úvod do analýzy cenných papírů. Dagmar Linnertová 5. Října 2009

David Kaprál

Asociační i jiná. Pravidla. (Ch )

Předmluva: Vítejte v ITIL! Úvod 15 IT Infrastructure Library O této knize ITIL (IT Infrastructure Library ) 1.3. Služby a správa služeb

Metoda HOS. Doc.Ing.Miloš Koch,CSc.

Analýza spreadů zemědělských komodit

Juranova spirála. Koncepce řízení jakosti

Analytické metody v motorsportu

PROHLÁŠENÍ O SEZNÁMENÍ SE S INVESTIČNÍMI RIZIKY

Intradenní obchodování - úvod

EMISNÍ POVOLENKY. Hradec Králové, Hotel Tereziánský dvůr, 18.dubna 2013

Webinář ČP INVEST. Srpen 2015 Praha Daniel Kukačka Portfolio manažer

Zástupce ředitele a personální práce

Rychlý průvodce finančním trhem

Trendy v odměňování a benefitech a propojení s performance managementem. Srpen 2017 Jana Chvalkovská, Red Hat Czech

Romana Křížová, CEO. Svět obchodu a financí na jednom místě

Testování neuronových sítí pro prostorovou interpolaci v softwaru GRASS GIS

3 INFORMAČNÍ A KOMUNIKAČNÍ TECHNOLOGIE UČEBNÍ OSNOVY

Transkript:

Použití technik UI v algoritmickém obchodování III Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze 19. května 2014

Anotace Motivace Obchodování připomenutí problému Agent TurtleTrader a jeho indikátory Myšlenka zlepšení pomocí NN Jak učit NN obchodovat? Kdy je vhodné koupit/prodat? Předzpracování dat Diskuze

Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN

Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Obchodování připomenutí problému

Agent TurtleTrader Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Existující obchodní strategie. Využívá 8 indikátorů a hlasovací systém.

Agent TurtleTrader Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Existující obchodní strategie. Využívá 8 indikátorů a hlasovací systém. Příliš nefunguje.

Agent TurtleTrader Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Existující obchodní strategie. Využívá 8 indikátorů a hlasovací systém. Příliš nefunguje. Proč jsem si jej vybral.

Možnost zlepšení pomocí NN Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Indikátory jsou různě spolehlivé.

Možnost zlepšení pomocí NN Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Indikátory jsou různě spolehlivé. Některé mají korelaci.

Možnost zlepšení pomocí NN Algoritmické obchodování TurtleTrader Zlepšení NN Indikátory jsou různě spolehlivé. Některé mají korelaci. NN může zkoušet nové indikátory.

Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat

Jaká použít data Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Historická data o cenách

Jaká použít data Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Historická data o cenách Spustím indikátory a získám vektor vstupů NN pro každý časový okamžik.

Jaká použít data Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Historická data o cenách Spustím indikátory a získám vektor vstupů NN pro každý časový okamžik. Jaký je ale očekávaný výstup NN? kdy je vhodné koupit/prodat? Této veličině budu říkat doporučující funkce.

Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Kdy v minulosti bylo vhodné kupovat/prodávat? Abychom věděli, kdy je vhodné otevřít obchod, bychom potřebovali vědět, kdy se bude uzavírat.

Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Kdy v minulosti bylo vhodné kupovat/prodávat? Abychom věděli, kdy je vhodné otevřít obchod, bychom potřebovali vědět, kdy se bude uzavírat. Možná řešení: Fixní pravidlo (zavři za 2 hodiny)

Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Kdy v minulosti bylo vhodné kupovat/prodávat? Abychom věděli, kdy je vhodné otevřít obchod, bychom potřebovali vědět, kdy se bude uzavírat. Možná řešení: Fixní pravidlo (zavři za 2 hodiny) Oddělená NN naučená jako první I té se však může hodit vědět, kde byl obchod otevřen.

Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Kdy v minulosti bylo vhodné kupovat/prodávat? Abychom věděli, kdy je vhodné otevřít obchod, bychom potřebovali vědět, kdy se bude uzavírat. Možná řešení: Fixní pravidlo (zavři za 2 hodiny) Oddělená NN naučená jako první I té se však může hodit vědět, kde byl obchod otevřen. Vhodný odhad

Předzpracování dat Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Normalizace výstupu indikátorů. Normalizace doporučující funkce.

Předzpracování dat Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Normalizace výstupu indikátorů. Normalizace doporučující funkce. Učení pomocí NN fitting tool v Matlabu.

Předzpracování dat Jaká použít data Kdy nakupovat? Předzpracování dat Normalizace výstupu indikátorů. Normalizace doporučující funkce. Učení pomocí NN fitting tool v Matlabu. Použita data z roku 2010, obchodováno EURUSD.

Testování Výsledky Diskuze

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread. Časové zpoždění hraje minimální roli.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread. Časové zpoždění hraje minimální roli. Výstup z NN větší než nákupní práh je brán jako nákupní pokyn, analogicky s prodejem.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread. Časové zpoždění hraje minimální roli. Výstup z NN větší než nákupní práh je brán jako nákupní pokyn, analogicky s prodejem. Pokud není otevřen obchod, pokyn ho otevře.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread. Časové zpoždění hraje minimální roli. Výstup z NN větší než nákupní práh je brán jako nákupní pokyn, analogicky s prodejem. Pokud není otevřen obchod, pokyn ho otevře. Pokud je otevřen obchod, opačný pokyn ho uzavře.

Simulace obchodování Testování Výsledky Diskuze Spuštění simulátoru obchodování nad historickými cenami a výstupem z NN. V úvahu se bere spread. Časové zpoždění hraje minimální roli. Výstup z NN větší než nákupní práh je brán jako nákupní pokyn, analogicky s prodejem. Pokud není otevřen obchod, pokyn ho otevře. Pokud je otevřen obchod, opačný pokyn ho uzavře. Prahy určeny experimentálně.

Money management Testování Výsledky Diskuze Kolik investovat do jednotlivých obchodů?

Money management Testování Výsledky Diskuze Kolik investovat do jednotlivých obchodů? Dá se určit např. podle výstupu NN a dostupných prostředků.

Money management Testování Výsledky Diskuze Kolik investovat do jednotlivých obchodů? Dá se určit např. podle výstupu NN a dostupných prostředků. nn out prah C 1

Money management Testování Výsledky Diskuze Kolik investovat do jednotlivých obchodů? Dá se určit např. podle výstupu NN a dostupných prostředků. nn out prah C 1 nn out prah C 2 money/money start

Výsledky obchodování Testování Výsledky Diskuze Agent dosahuje ziskovosti cca. 10% p.a. za poslední desetiletí. V období kolem trénovacího roku dosahuje ziskovosti cca. 20% p.a. Zisk dosažen i v obdobích, kdy hodnota cenného papíru klesala.

Možnosti zlepšování Testování Výsledky Diskuze Lepší doporučující funkce

Možnosti zlepšování Testování Výsledky Diskuze Lepší doporučující funkce Vyladění učení NN Větší učící data

Možnosti zlepšování Testování Výsledky Diskuze Lepší doporučující funkce Vyladění učení NN Větší učící data Testování naživo

Možnosti zlepšování Testování Výsledky Diskuze Lepší doporučující funkce Vyladění učení NN Větší učící data Testování naživo Odvážnější money management

Možnosti zlepšování Testování Výsledky Diskuze Lepší doporučující funkce Vyladění učení NN Větší učící data Testování naživo Odvážnější money management Analýza úspěšnosti (buy/sell, histogram podle doporučující fce,...)

Testování Výsledky Diskuze Děkuji za pozornost. Dotazy? Diskuze? http://www.plapayoon.com/turtle-trader/ Díky Michalovi Pokornému za pomoc s laděním NN knihovny.