Мой опыт машинного обучения

Долгое время был помешан на форексе. С 2008 по 2017. К счастью друг меня таки переубедил и показал всю подноготную этих казино. В частности то, что выигрыш никогда не будет выплачен. Но я достаточно долго программировал и перебирал разного рода стратегии. Использовал машинное обучение и до сих пор уверен что AI легко уложит на лопатки это казино.

Скажу сразу, мой мозг практически сломался, когда я закопался в дебрях высшей математики. Но, несмотря на безумные вычисления, я не превратился в Джона Нэша, да и маленькая девочка меня не преследует.

Я сделал ставку на искусственный интеллект, но с одним нюансом.

Для машинного обучения я купил 8 двухпроцессорных серверов, по 32 ядра на каждом.
Чтобы не заморачиваться, я проводил тесты в готовой среде разработки. Конечно, GPU намного круче (если учесть, что Google дает бесплатные мощности). Но есть и хорошая сторона когда ресурс ограничен, начинаешь ломать голову, как упростить робота и ускорить его проход. Поэтому скрипт максимально ориентировался на значения не чаще одной минуты.

В итоге сработала необычная, но в тоже время простая логика. Каким образом большинство предлагает выстраивать систему? Правильно, предсказывать поведение цены в будущем.
Я решил, что правильнее будет предсказывать поведение цены только в тот момент, когда есть высокая вероятность определенного исхода. Да и оптимизировать тогда меньше. То есть, важно скармливать AI скрипту только те случаи, когда ты на 90% уверен в исходе.

Что я сделал. Создал скрипт, в котором вбита куча индикаторов, и к ним же вбиты примитивные стандартные сигналы. В каждом цикле обучения я запускал оптимизацию параметров (от 4 до 10) только для одного сигнала. И выбирал из этого лучший результат. Затем запускал следующий цикл обучения уже со статическими настройками прошлого цикла для первого сигнала, и перебирал сигналы следующего индикатора.

Так я по очереди отсеял пятью десятью индикаторами точки входа. С десяти тысяч сигналов на старте я получил относительно стабильную кривую предсказаний и порядка 300 сделок в год. Это 1-2 сделки в день.

Основной нюанс подхода заключается в том, что только на этом этапе я подключил AI. Назвать это интеллектом сложно. Мною были собраны простые перцептроны на базе sin, cos, tg, ctg, линейной функции на 4-8 входов. Установлен гибкий уровень да сигнала. -Х вниз, +X вверх.

Это все сократило результаты торговли до 20-30 сделок в год со 100% правильным предсказанием на обучении. Я повторил схему обучения на разных ценовых периодах и на разных индикаторах. Собрал лучшие 10 результатов тестирования.

Мои наработки успешно проработали в плюс на реальных деньгах больше полугода. Хотя подход дал невысокую доходность, он показал стабильность. Ошибаться робот начал только на 8 месяце.

Дальше я изучил python и начал это все скрещивать с готовыми AI скриптами для tensorflow. А потом серое вещество мозга закипело от высшей математики Дальше забросил.

Вывод. Я до сих пор уверен, что AI способен уложить на лопатки это казино. Возможно, надо учить AI системы пошагово. К примеру, если надо чему-то обучить, вначале необходимо отфильтровать выборку обычными программами, а затем при помощи AI откорректировать уже сами результаты ПО, а не скармливать AI всю выборку.

P.S. Статью написал просто так. Извините, если посчитаете, что это бред.