Обучение трейдингу с нуля: 20+ лучших курсов для начинающих и профи

Форекс обучение для начинающих с нуля

Здравствуйте, уважаемые читатели финансового журнала «RichPro.ru»! В этом выпуске мы затронем тему Форекс обучения для новичков и начинающих трейдеров, желающих бесплатно научиться торговле на бирже Forex с нуля.

Сегодня огромное количество людей интересуются рынком Форекс. Связано это, прежде всего, с тем, что со всех сторон слышно, что на этом рынке любой желающий сможет быстро стать миллионером.

Но заработать, не имея хотя бы базовых знаний, вряд ли получится. Представленная статья является кратким пособием начальных данных.

Эта публикация будет полезна, прежде всего, тем, кто делает первые шаги в торговле валютными парами. Она поможет не потеряться в море существующей информации.

Итак, мы начинаем.

Обучение торговле на бирже Форекс с нуля — основы трейдинга + видеоуроки для начинающих

Обучение торговле на Forex представляет собой совокупность занятий. Их можно условно подразделить на две объемные группы:

Благодаря таким занятиям новичок получает базовые знания о международном рынке валют, правилах его функционирования, а также трейдинга для получения прибыли.

Как научиться трейдингу самостоятельно пошагово

Здравствуйте, уважаемые Читатели сайта «AboutCash.ru»! В этом обзоре мы расскажем о том, как научиться трейдингу самостоятельно пошагово, приведём примеры рыночной и отложенной торговли на валютной бирже Форекс, а также предоставим рекомендации для начинающих трейдеров как анализировать валютный рынок Форекс.

Что такое самостоятельный трейдинг?

Под понятием самостоятельный трейдинг подразумевается возможность личной торговой деятельности на финансовых рынках. Другими словами это возможность самому покупать и продавать валюты или другие торговые активы на бирже.

Суть самостоятельного трейдинга заключается в том, что клиент после регистрация счета на Форексбудет лично открывать и закрывать торговые сделки на открытом счете. Такой клиент называется трейдером. Существуют и другие способы ведения трейдинга на финансовых рынках, давайте подробнее рассмотрим их.

Основные виды трейдинга:

1. 1. Торговля по сигналам других трейдеров (копирование сделок).
   2. Управление капиталом инвесторов (инвестиции в ПАММ-счета).
   3. Самостоятельная торговля на рынке Форекс.

Первые два вида торговли на рынке являются скорее инвестированием нежели трейдингом, так как сделки открываются другими трейдерами, и торговые решения принимаются другими людьми. При самостоятельном трейдинге, трейдер принимает собственное решение основанное на личных соображениях клиента и проведенного им фундаментального или технического анализа.

Пошаговое руководство как научиться трейдингу самостоятельно

Для начала самостоятельной торговли на финансовых рынках, начинающим трейдерам следует знать основы трейдинга и какие шаги предпринимать для успешной торговли. Далее в обзоре приведены шаги, которые следует совершить до начала торговли на реальном счете.

ШАГ 1: Обучение

Самым первым, что следует предпринять начинающим трейдерам — пройти обучение трейдингу. Желательно пройти обучение у практикующего трейдера у которого есть положительные торговые результаты и он не скрывает от своих учеников свою торговую деятельность. Таких профессиональных трейдеров, которые обучают торговле на бирже не так много, но кто ищет тот всегда сможет найти себе хорошего наставника.

Одним из хороших учителей, является профессиональный трейдер — Герчик Александр Михайлович. Кроме того, данный трейдер открыл собственного брокера на Форекс и предоставляет возможность получать советы начинающим трейдерам в виде вебинаров, семинаров, курсов и прочих способов платного и бесплатного обучения.

Важным в обучении является пониманиеоснов мани-менеджмента в трейдинге на Форекси снижение рисков. Такой подход позволит трейдеру вести комфортную торговли и сохранить свои денежные средства.

ШАГ 2: Практика на демо-счете

Когда придет понимание как вести торговлю и как устроен рынок Форекс, начинающий трейдер должен научится совершать самостоятельно такие торговые операции, какsell и buy на Форекс, а также научится выставлять прочие ордера и заявки.

Для большего желания стать успешным трейдером и достичь успеха в трейдинге, рекомендуется участвовать в конкурсах на демо-счетах в Альпари с реальными денежными призами.

ШАГ 3: Психология

Следующим важным шагом, является понимание трейдера своих эмоций и психологического состояния при ведении торговой деятельности. Много трейдеров поддавшись азарту или желанию отыграться после убытков, в итоге слили свои депозиты.

Понимание приходит во время торговли. Чем больше торгует трейдер, тем больше он узнает о себе и своих страхах, которые возникают в трейдинге.

ШАГ 4: Торговый алгоритм

После практики на учебных счетах, трейдер должен создать для себя свою собственную торговую стратегию. Она должна быть заложена в виде правил на вход в рынок, по каким паттернам и сигналам открывается торговая сделка, какой размер стопа и тейка, когда выйти из открытой сделки и прочее. Данные правила должны быть записаны в виде торгового алгоритма, который и будет являться торговой стратегией трейдера.

Следует понимать, что не получится создать один раз торговую стратегию и постоянно получать прибыль по ней. Рынок периодически меняется, что приводит к сбоям в торговых стратегиях и они уже не приносят прибыли. Поэтому, торговый алгоритм нужно периодически корректировать под меняющийся рынок и внутренние изменения в самом трейдере.

ШАГ 5: Дневник трейдера

Основная масса начинающих считает ведение дневника сделок пустой тратой своего времени. К сожалению в этом заключается их главная ошибка, так как они не замечают момент, когда их отработанная торговая стратегия перестаёт работать.

Ведение дневника трейдера заключается в записи каждой открываемой торговой сделки, по каким сигналам и на основании чего открывается сделка, описания своего внутреннего состояния, зарисовать точки входа и выхода, сделать скриншоты графика и прочей информации которая приходится при анализе трейдером своих завершенных сделок.

ШАГ 6: Анализ

Умение анализировать свою торговлю является ключевым фактором в достижении успеха в трейдинге. Периодически трейдер обязан просматривать свои торговые сделки, которые он записал в свой дневник сделок и проводить по ним глубокий анализ. Эту операцию он должен проводить не менее одного раза в неделю при высокочастотном трейдинге и не менее одного раза в месяц при долгосрочных позициях.

Благодаря анализу своей торговой деятельности, трейдер может обнаружить ошибки и прочие проблемы в своей стратегии. После чего провести корректировку или полностью изменить её.

ШАГ 7: Корректировка торговой стратегии

Многие трейдеры ни в какую не хотят изменять свою торговую стратегию которая работала несколько последних лет, в итоге они получают крупные убытки или начинают отыгрываться крупными объемами в своих сделках. Как известно не гибкость в трейдинге и не желание вовремя остановится, приводит к одному — сливу торгового счета и потере депозита.

Вот почему, начинающим трейдерам следует выполнять пошагово данное руководство. Начиная с обучения и заканчивая подробным анализом каждой совершенной сделки, трейдер сможет понять движется ли он в нужном направлении и перспективна ли его торговая стратегия.

Если относится к трейдингу как к собственному бизнесу, трейдера обязательно ждёт успех в его торговой деятельности!

Примеры самостоятельной торговли

Существует два вида торговли: по рыночной цене и отложенными ордерами. Далее подробнее разберем каждый из данных способов торговли на бирже.

Пример 1: Рыночное исполнение

Исполнение ордеров по рынку означает то, что трейдер открывает свои сделки по текущей цене на бирже. То есть он моментально входит в рынок, совершая операцию на покупку или продажу торгового актива.

Пример 2: Отложенный ордер

Если с рыночным исполнением ордеров ясно, то при отложенном, трейдер выставляет свои торговые ордера по указанной им цене. При этом существует вероятность того, что движение цены может не захватить выставленный ордер и он соответственно не будет открыт. Существую ордера на пробой — стоповые отложенные ордера(продолжение движение цены) и отскок —лимитные отложенные ордера (разворот движения цены).

Рекомендации начинающим трейдерам

Основные рекомендации приведены выше в пошаговом руководстве трейдинга для начинающих, следуя которым каждый трейдер способен разработать собственную торговую стратегию и стать профессиональным трейдером. В дополнение нужно добавить, что чем больше вера трейдера в его успешную торговлю, тем больший успех его ждет в будущем.

Заключение

На этом статья о том, как самостоятельно пошагово научиться трейдингу на Форекс заканчивается, желаем прибыльных сделок на валютных и фондовых рынках!

С уважением, Редакция сайта «AboutCash.ru».

С чего начать трейдеру новичку? Первые шаги в трейдинге

Всем привет!

В этой статье я максимально коротко и по существу расскажу о 5 основных шагах, которые нужно сделать начинающему трейдеру, чтобы торговать на бирже. И при этом чтоб с самого начала не влететь на деньги. Итак, начнем.

Трейдинг — с чего начать?

 

• 1 Шаг. Самый главный первый шаг – это правильный выбор рынка для торговли и брокера.

Мне ежедневно приходит большое количество писем с просьбой помочь вернуть деньги с той или иной кухни. Поэтому для начала откройте счет у надежного Российского брокера, через которого вы будете торговать на Московской бирже. Например, бкс, атон или финам. Ну или как вариант банковский брокер, сбербанк или втб. Но сразу отмечу, что для активной торговли они меньше подойдут. Чаще всего, кстати, технические ошибки бывают именно у банковских брокеров. Частенько сервера ложатся. Но для инвестиций несомненно они подойдут. Если вы нерезидент РФ, то рекомендую ознакомиться с этой статье по брокерам.

И начните именно с Российского рынка, с торговли акциями и фьючерсами. Никаких бинарных опционов и форекса. Если конечно хочется поиграться на небольшие суммы, то можно попробовать начать с форекса. На случай если захочется это сделать, вот ссылка на рекомендованных брокеров. В том числе по форексу. Но все же я бы вам рекомендовал начать с Российского рынка.

А далее с опытом можно уже торговать и на Америке, где естественно потребуется нанмого больший капитал.

• 2 Шаг. Прежде чем торговать, разберитесь немного с данной сферой и базовыми понятиями.

Что такое трейдинг. Кто такой брокер. Почитайте про Московскую биржу, на которой вы будете торговать. Что такое акция и фьючерс. Разберитесь с терминалом, на котором будете торговать. Самый популярный терминал для торговли на Российском рынке это квик. Он бесплатный. На нем торгую и я и меня он полностью во всем устраивает. У меня есть бесплатное видео по настройке данного терминала. Оно доступно при подписке на сайт (кнопка подписки сбоку).

• 3 Шаг. Не начинайте торговать.

Просто следите за рынком, графиками и продолжайте разбираться в данной сфере. Самообучайтесь или пройдите обучение у наставника. Изучайте тему трейдинга или инвестиций. В зависимости от того что вам больше всего интересно. Здесь тоже нужно исходить из свободного времени. Причем даже статистику можно подводить первое время в тетрадке, не торгуя. Если вам кажется, что вы понимаете рынок или умеете предсказывать будущее, попробуйте поторговать сначала на бумаге 3-5 месяцев,  не открывая реальных сделок, но при этом анализируйте график в реальном времени, а не на истории. Уверен, вы быстро разочаруетесь в своих экстрасенсорных способностях.

• 4 Шаг. Забудьте о том, что у вас здесь получится быстро разбогатеть ничего не вложив.

Трейдинг это самый сложный путь к большим деньгам. Забудьте о заоблачных процентах в год, которые обещают многие преподаватели. Никаких 200 и более процентов не будет. О реальных процентах рассказывал в этой статье.

• 5 Шаг.  Открывайте счет на небольшую сумму.

Именно на свои деньги. Никаких кредитов. Даже если вам какой-то аналитик сказал, что кредит не помешает и вы быстро его отобьете, пошлите такого советчика куда подальше. Я вообще негативно отношусь к кредитам. Любые товары, продукты, курсы и тд., нужно покупать только на свои. Кредит может быть оправдан только в случае когда вы пытаетесь создать серьезный бизнес и этот кредит позволит вам в дальнейшем преумножить ваш капитал. Но кредит на товар это пассив, нужно жить по средствам.

Ну а следующим шагом пожелаю вам успехов в этом крайне непростом деле. И скажу что если вы пытаетесь поменять свою жизнь, то обязательно стоит попробовать. Целеустремленный, волевой, работоспособный и дисциплинированный человек обязательно найдет себя. Кто-то найдет себя в трейдинге, кто-то возможно в другом бизнесе. Неважно. Главное всегда пробовать если есть желание что-то поменять в жизни. Кто боится и ничего не делает, у того точно ничего не изменится. А кто пытается что-то поменять, у того рано или поздно все получится.

С уважением, Станислав Станишевский.

Обучение трейдингу с нуля для начинающих

В последние годы очень популярна тема обучения трейдингу с нуля. На страницах интернета много рекламы на эту тему. Не стоит всей этой рекламе доверять, тем более, если предлагают бесплатное обучение трейдингу. Только время потратите.

Представьте, ну кто может бесплатно обучать трейдингу множество новичков и плодить себе конкурентов. С какой стати?

Заплатить вам все равно придется, пригласивший заработает на вас, будет у вас плюс или убыток. 

1. Обучение трейдингу с нуля по шагам
2. Обучение трейдингу, книги

Обучение трейдингу с нуля по шагам

ОПРЕДЕЛИТЕСЬ со специализацией (подробнее написано здесь), выберите сегмент рынка. Трейдеры зарабатывают деньги на разных рынках: фондовом, валютном, криптовалютном.

ВЫБЕРИТЕ обучающий центр. Качественное обучение трейдингу с нуля возможно только у проверенного преподавателя. Научитесь быстрее, да и денежных потерь будет меньше.

Удаленное трейдер обучение сегодня не проблема, лишь бы был подключен интернет. Тренер может вещать откуда угодно, хоть из Америки. В онлайн занятиях даже есть плюс – обязательно ведется их запись. Затем ее выкладывают для учеников в группе в социальной сети или на YouTube. Можете смотреть ее несколько раз, пока не усвоится материал.

ИЗУЧИТЕ основы торговли на бирже, ознакомьтесь с терминологией, базовыми понятиями. Так вы будете говорить с тренером на одном языке.

НАУЧИТЕСЬ работать на торговом терминале, познакомьтесь с настройками. В процессе трейдер обучения вначале поторгуйте на ДЕМО счете, для этого надо уметь:

СТАТЬИ ПО ТЕМЕ:

Волны Эллиота, практическое применение волновой теории в трейдинге

Опционы. Простыми словами о торговле опционами для начинающих

Торговые роботы форекс, советники для полуавтоматической торговли

• настроить графики, выбрать цветовую схему, добавить, удалить периоды, сетку;
• выполнять расчеты, усвоить, что такое лот, кредитное плечо, уровень, маржа;
• уметь анализировать, применять торговые инструменты;
• открывать сделку, знать о рыночных и отложенных ордерах;
• вовремя выходить из рынка, а для этого – контролировать свои эмоции.

Пробуйте торговать и набираться опыта, применяйте теоретические знания и учитесь на своих ошибках. На занятиях по риск-менеджменту узнайте все о точках входа и точках выхода из сделки, научитесь отличать потенциально выгодную сделку от невыгодной.

Умение применять технический и фундаментальный анализ убережет вас от потери денег. Большинство движений рынка провоцируется новостями, изменением политической обстановки в мире. Грамотно распоряжайтесь информацией.

Кончено, уровень подготовки начинающих в группе трейдер обучения будет разным. Кому-то реально понадобится обучение трейдингу с нуля.

Обучение трейдингу, книги

Ищите информацию в книгах, видео-уроках. Даже в художественных фильмах про трейдеров можете найти полезные стратегии и приемы трейдер обучения.

Предлагаю подборку книг по трейдингу, ее рекомендует известный трейдер Иван Коваль-Зайцев. Обучение трейдингу по книгам возможно, но растянется надолго. Нужна поддержка тренера для достижение быстрого результата.

1. Александр Элдер. Трейдинг. Первые шаги.
2. Нассим Николас Талеб. Одураченные случайностью.
3. Джек Д. Швагер. Технический анализ: Полный курс
4. Эдвин Лефевр. Воспоминания биржевого спекулянта.
5. Стив Нисон.  Японские свечи: Графический анализ финансовых рынков.

Обучение трейдингу с нуля

Наверное, каждый новичок задаёт себе подобные вопросы: «Как стать трейдером без лишних потерь?» или «Каким должно быть обучение трейдингу с нуля, чтобы не потерять целое состояние?». Ответ на них лежит на поверхности – необходимо тщательно планировать собственное обучение и становиться участником рынка только после того, как вы научитесь уверенно читать график, и распознавать наличие подходящих торговых возможностей.

И даже спланировав всё до мельчайших деталей, Вам не избежать периодических потерь, особенно на первых сделках. Увы, но практика показывает, что все успешные участники торгов на рынке, которые когда-то как и Вы размышляли над тем, как стать трейдером, на первых порах несли некоторые потери. Поэтому наиболее верным решением на первоначальном этапе будет не заключать крупные сделки, пока не наберётесь опыта.

С чего лучше начать обучение трейдингу с нуля

Обучение трейдингу с нуля рекомендуется начинать с изучения профессионального языка. Без знания таких терминов, как «тренд», «свеча», «медвежий», «бычий», новичку будет сложно разобраться в имеющейся информации и литературе. Непонятны ему будут и наставления опытных коллег по цеху, которые в своём общении часто используют не только профессиональный язык, но и условные сокращения.

Освоившись с терминами необходимо побеспокоиться о поиске эффективной методики обучения. Многие начинающие трейдеры начинают свой путь с базовых видеокурсов, которые несложно найти в открытом доступе. Практически каждый брокер с целью привлечения клиентов выкладывает на официальном сайте видеоуроки для новичков, которые в деталях рассказывают, как стать трейдером, что для этого нужно, какие принципы функционирования рынка необходимо учитывать в торговле и многие другие нюансы. Также Вас познакомят с популярными инструментами технического анализа, изучив которые вы сможете перейти к освоению более сложных индикаторов и методов торговли.

Параллельно можно прибегнуть к изучению тематической литературы. К счастью, сегодня без труда можно найти книги, ориентированные на обучение трейдингу с нуля. При помощи их вы сможете подробней изучить инструменты, с которыми довелось познакомиться посредством онлайн-обучения, а также узнаете некоторые нюансы, которые в будущем помогут избежать неприятных ошибок.

Выбор хорошего брокера

Так же, как и опытным профессионалам, начинающим трейдерам гораздо удобней вести дела с порядочным, брокером, который предоставляет широкий комплекс услуг по обслуживанию своих клиентов. Если трейдинг для Вас является чем-то загадочным, стоит довериться опыту других людей, которые набили немало шишек, выбирая подходящую компанию.

Посетите тематические форумы, доски с отзывами, и Вы найдёте пару-тройку кандидатов, о которых в интернет-сообществе сложилось хорошее мнение. Можно выбрать одну из компаний, которые по нашему мнению являются наиболее надежными партнерами в торговле на рынке; Вы можете найти их в разделе Онлайн брокеры. Окончательный же выбор зависит от Вас, ведь даже самый лучший брокер может полностью устраивать одного трейдера, но не подходить по каким-либо параметрам другому.

Изучение платформы

Даже если Вы будете иметь весьма незаурядные знания, вряд ли предстоящая торговля будет комфортной, если Ваши навыки использования торговой платформы недостаточны. Поэтому, прежде чем заключать первые сделки на собственные деньги, потратьте время на изучение возможностей программного обеспечения.

Доступ к скачиванию торговой платформы, в большинстве случаев, открывается сразу после регистрации на сайте брокера. Также некоторые брокеры предлагают зарегистрированным участникам посмотреть видеокурсы, описывающие возможности платформ и примеры использования популярных инструментов. Пройдя их, Вы освоите самые необходимые навыки, которые можно будет дополнить внимательным изучением справки или тематических интернет-ресурсов. Также описание функций торговой платформы имеется во многих курсах обучения трейдингу с нуля.

Первый опыт

Поняв, как стать трейдером, который ориентируется в текущей рыночной ситуации и способен предугадать дальнейшее движение цены, многие новички забывают о самом главном – наработке опыта перед тем, как начать вкладывать серьёзные деньги. В итоге они терпят необоснованные убытки, которые способны не только опустошить карман, но и нанести психологическую травму трейдеру.

Делая первые шаги в реальной торговле, стоит ограничить свой вклад суммой, которую Вы готовы потерять. Пусть возможные потери станут своеобразной оплатой за получение бесценного опыта. Минимизировать затраты на обучение поможет тщательная систематизация допущенных ошибок. Так Вы быстрее научитесь их избегать, а, значит, ускорите своё продвижение к намеченной цели.

Ещё одним важным моментом является грамотное управление капиталом. Проходя обучение трейдингу с нуля, вы наверняка столкнётесь с необходимостью правильного распределения имеющихся средств. В торговле валютными парами, ценными бумагами, акциями или другими инструментами важно уметь управлять рисками.

Узнав, как стать трейдером, Вам наверняка захочется немедленно получить новые знания. Не торопитесь, уделите некоторое время составлению плана занятий, поиску оптимальных курсов и полезной литературы. И лишь после того, как всё будет готово, проходите свое обучение трейдингу с нуля.

Курсы трейдеров по обучению трейдингу стоит ли покупать?

• Главная
• Мошенничество в Сети
• Электронные деньги
• Прочие виды заработка
• Полезные статьи
• Брокеры
• База знаний
• Новости

.

• Главная
• Мошенничество в Сети
• Электронные деньги
• Прочие виды заработка
• Полезные статьи
• Брокеры
• База знаний
• Новости

Еще статьи

• 

AudioJungle (аудиоджангл) – популярный аудиосток Читать далее K2 (Joomla) – мощный компонент для создания блогов, порталов, каталогов Читать далее LuckStock – аудиосток для продажи музыки Читать далее Paypal Читать далее SEO коучинг: как продвинуть сайт в поисковых системах Читать далее SEO-оптимизация: что нужно знать владельцу сайта Читать далее

Введение в обучение торговле с обучением с подкреплением — WildML

Большое спасибо @aerinykim, @suzatweet и @hardmaru за полезные отзывы!

Академическое исследовательское сообщество Deep Learning в значительной степени держалось подальше от финансовых рынков. Может быть, это связано с тем, что финансовая отрасль имеет плохую репутацию, проблема не кажется интересной с точки зрения исследования, или потому, что данные получить сложно и дорого.

В этом посте я собираюсь доказать, что обучение агентов обучения с подкреплением торговле на финансовых (и криптовалютных) рынках может быть чрезвычайно интересной исследовательской задачей.Я считаю, что он не получил достаточного внимания со стороны исследовательского сообщества, но может способствовать развитию многих смежных областей. Это очень похоже на обучение агентов для многопользовательских игр, таких как DotA, и многие из тех же исследовательских задач переносятся. Практически ничего не зная о трейдинге, я провел последние несколько месяцев, работая над проектом в этой области.

Это не сообщение «Прогноз цен с использованием глубокого обучения». Итак, если вы ищете примеры кода и моделей, вы можете быть разочарованы.Вместо этого я хочу поговорить на более высоком уровне о том, почему обучение торговле с использованием машинного обучения является трудным, каковы некоторые из проблем и где, как мне кажется, подходит обучение с подкреплением. Если есть достаточно интереса к этой области, я могу продолжить еще один пост, содержащий конкретные примеры.

Я ожидаю, что у большинства читателей не будет опыта в торговле, как и у меня, поэтому я начну с рассмотрения некоторых основ. Я ни в коем случае не эксперт, поэтому, пожалуйста, дайте мне знать в комментариях, если вы обнаружите ошибки.Я буду использовать криптовалюты в качестве рабочего примера в этом посте, но те же концепции применимы к большинству финансовых рынков. Причина использования криптовалюты заключается в том, что данные являются бесплатными, общедоступными и легко доступными. Любой желающий может зарегистрироваться для торговли. Барьеры для торговли на финансовых рынках немного выше, а данные могут быть дорогими. И что ж, шумихи больше, так веселее 🙂

Основы микроструктуры рынка

Торговля на криптовалютных (и на большинстве финансовых) рынках происходит на так называемом непрерывном двойном аукционе с открытой книгой заявок на бирже.Это просто причудливый способ сказать, что есть покупатели и продавцы, которые согласованы, чтобы они могли торговать друг с другом. Биржа отвечает за сопоставление. Существуют десятки бирж, и на каждой могут быть немного разные продукты (например, Биткойн или Эфириум по сравнению с долларом США). С точки зрения интерфейса и предоставляемых данных все они выглядят практически одинаково.

Давайте взглянем на GDAX, одну из самых популярных бирж в США. Предположим, вы хотите торговать BTC-USD (Биткойн за U.С. Доллар). Вы перейдете на эту страницу и увидите что-то вроде этого:

Здесь много информации, поэтому давайте рассмотрим основы:

График цен (средний)

Текущая цена — это цена последней сделки. Он варьируется в зависимости от того, была ли эта сделка покупкой или продажей (подробнее об этом ниже). Ценовой график обычно отображается в виде свечного графика, который показывает цены открытия / начала (O), максимума (H), минимума (L) и закрытия / конца (C) для заданного временного окна.На картинке выше этот период составляет 5 минут, но вы можете изменить его с помощью раскрывающегося списка. Полосы под графиком цен показывают объем (V), который представляет собой общий объем всех сделок, которые произошли за этот период. Объем важен, потому что он дает вам представление о ликвидности рынка. Если вы хотите купить биткойн на сумму 100000 долларов, но никто не хочет продавать, рынок будет неликвидным . Вы просто не можете купить. Большой объем торгов указывает на то, что многие люди готовы совершать сделки, а это означает, что вы, вероятно, сможете покупать или продавать, когда захотите.Вообще говоря, чем больше денег вы хотите вложить, тем больший объем торговли вы хотите. Объем также указывает на «качество» ценового тренда. Большой объем означает, что вы можете полагаться на движение цены больше, чем если бы был небольшой объем. Большой объем часто (но не всегда, как в случае манипулирования рынком) является результатом консенсуса большого количества участников рынка.

История торговли (справа)

В правой части отображается история всех последних сделок. У каждой сделки есть размер, цена, временная метка и направление (покупка или продажа).Сделка — это матч между двумя сторонами: покупателем и производителем . Подробнее об этом ниже.

Книга заказов (слева)

В левой части отображается книга заказов, в которой содержится информация о том, кто готов покупать и продавать по какой цене. Книга заказов состоит из двух частей: запросов, (также называемых предложениями) и заявок, . Спрашивает люди, готовые продать, а ставки — люди, желающие купить. По определению, лучшая цена , самая низкая цена, по которой кто-то готов продать, больше, чем лучшая цена , самая высокая цена, по которой кто-то готов купить.Если бы это было не так, сделка между этими двумя сторонами уже состоялась бы. Разница между лучшим предложением и лучшим предложением называется спредом .

Каждый уровень книги заказов имеет цену и объем. Например, объем 2,0 при уровне цен в 10 000 долларов означает, что вы можете купить 2 BTC за 10 000 долларов. Если вы хотите купить больше, вам нужно будет заплатить более высокую цену за сумму, превышающую 2 BTC. Объем на каждом уровне является накопительным, что означает, что вы не знаете, сколько людей или заказов состоит из 2 BTC.Один человек может продавать 2 BTC, а может быть 100 человек, продающих 0,02 BTC каждый (некоторые биржи предоставляют такой уровень информации, но большинство — нет). Давайте посмотрим на пример:

Итак, что происходит, когда вы отправляете заказ на покупку 3 BTC? Вы бы купили (округляя в большую сторону) 0,08 BTC по цене 12 551,00 доллара США, 0,01 BTC по цене 12 551,6 доллара США и 2,91 BTC по цене 12 552,00 доллара США. На GDAX вы также будете платить комиссию в размере 0,3%, что в сумме составит около 1,003 * (0,08 * 12551 + 0,01 * 12551,6 + 2,91 * 12552) = 37 768 долларов США.88 и средняя цена 37768,88 / 3 за BTC = 12 589,62 долларов США. Важно отметить, что на самом деле вы платите намного больше, чем 12 551 доллар США, что было текущей ценой! Комиссия в размере 0,3% на GDAX чрезвычайно высока по сравнению с комиссиями на финансовых рынках, а также намного выше, чем комиссии многих других криптовалютных бирж, которые часто составляют от 0% до 0,1%.

Также обратите внимание, что в вашем ордере на покупку израсходовано всего объема, который был доступен по цене 12 551 доллар.00 и 12 551,60 долларов США. Таким образом, книга заказов будет «двигаться вверх», и лучшим предложением станет $ 12 552,00. Текущая цена также станет $ 12 552,00, потому что это была последняя сделка. Продажа работает аналогично, только теперь вы работаете на стороне спроса в книге заказов и потенциально перемещаете книгу заказов (и цену) вниз. Другими словами, размещая заказы на покупку и продажу, вы удаляете объем из книги заказов. Если ваши заявки достаточно велики, вы можете сместить книгу заявок на несколько уровней.Фактически, если вы разместите очень большой заказ на несколько миллионов долларов, вы значительно измените книгу заказов и цену.

Как заказы попадают в книгу заказов? В этом разница между ордерами market и limit . В приведенном выше примере вы выставили рыночный ордер , что в основном означает «Купить / продать X количество BTC по наилучшей возможной цене, прямо сейчас ». Если вы не будете осторожны с тем, что находится в книге заказов, вы можете в конечном итоге заплатить значительно больше, чем показывает текущая цена.Например, представьте, что для большинства нижних уровней в книге заказов доступен только объем 0,001 BTC. Тогда большая часть вашего объема покупок будет соответствовать гораздо более высокому, более дорогому уровню цен. Если вы отправляете лимитный ордер , также называемый пассивным ордером, вы указываете цену и количество, которое вы хотите купить или продать. Заказ будет помещен в книгу, и вы можете отменить его, пока он не будет сопоставлен. Например, предположим, что цена биткойна составляет 10 000 долларов, но вы хотите продать его по цене 10 010 долларов.Вы размещаете лимитный ордер. Сначала ничего не происходит. Если цена продолжает снижаться, ваш ордер просто будет стоять, ничего не делать и никогда не будет исполнен. Вы можете отменить его в любое время. Однако, если цена поднимется, ваш ордер в какой-то момент станет лучшей ценой в книге, и следующий человек, отправивший рыночный ордер на достаточное количество, будет соответствовать ей.

Рыночные ордера забирают с рынка ликвидность . Сопоставляя заказы из книги заказов, вы лишаете других людей возможности торговать — объем остается меньше! Вот почему рыночные ордера, или маркет-мейкеров , часто требуют более высоких комиссий, чем маркет-мейкеров , которые помещают ордера в книгу.Лимитные ордера обеспечивают ликвидность , потому что они дают другим возможность торговать. В то же время лимитные ордера гарантируют, что вы не заплатите больше цены, указанной в лимитном ордере. Однако вы не знаете, когда и будет ли кто-то соответствовать вашему заказу. Вы также даете рынку информацию о том, какой, по вашему мнению, должна быть цена. Это также можно использовать для манипулирования другими участниками рынка, которые могут действовать определенным образом в зависимости от заказов, которые вы выполняете или помещаете в книгу.Поскольку они предоставляют возможность торговать и передавать информацию, маркет-мейкеры обычно платят меньшую комиссию, чем маркет-мейкеры. Некоторые биржи также предоставляют стоп-приказы, которые позволяют вам устанавливать максимальную цену для ваших рыночных приказов.

Это было очень краткое введение в то, как работают книги заказов и сопоставление. Есть еще много тонкостей, а также другие, гораздо более сложные типы заказов. Если приведенное выше не было ясным, вы можете найти массу информации о механике книги заказов и исследованиях в этой области через Google.

Данные

Основная причина, по которой я использую криптовалюту в этом посте, заключается в том, что данные являются общедоступными, бесплатными и легкими для получения. Большинство бирж имеют потоковые API, которые позволяют получать обновления рынка в режиме реального времени. Мы снова будем использовать GDAX (документацию по API) в качестве примера, но данные для других бирж выглядят очень похожими. Давайте рассмотрим основные типы событий, которые вы могли бы использовать для построения модели машинного обучения.

Торговля

Произошла новая Сделка.У каждой сделки есть отметка времени, уникальный идентификатор, присвоенный биржей, цена, размер и сторона, как обсуждалось выше. Если вы хотите построить график цены актива, вы должны просто построить график цены всех сделок. Если вы хотите построить свечной график, вы должны окна торговых событий за определенный период, например, пять минут, а затем построить окна.

{ «время»: «2014-11-07T22: 19: 28.578544Z», «trade_id»: 74, «цена»: «10.00000000», «размер»: «0.01000000 «, «сторона»: «купить» }

{ «время»: «2014-11-07T22: 19: 28.578544Z», «trade_id»: 74, «цена»: «10.00000000», «размер»: «0,01000000», «сторона»: «купить» }

BookUpdate

Один или несколько уровней в книге заказов были обновлены. Каждый уровень состоит из стороны (Buy = Bid, Sell = Ask), цены / уровня и нового количества на этом уровне.Обратите внимание, что это изменения или дельты, и вы должны сами создать полную книгу заказов, объединив их.

{ «тип»: «l2update», «product_id»: «BTC-USD», «изменения»: [ [«купить», «10000.00», «3»], [«продать», «10000,03», «1»], [«продать», «10000,04», «2»], [«продать», «10000,07», «0»] ] }

{ «type»: «l2update», «product_id»: «BTC-USD», «change»: [ [«buy», «10000.00 »,« 3 »], [« продать »,« 10000,03 »,« 1 »], [« продать »,« 10000,04 »,« 2 »], [« продать »,« 10000,07 » , «0»] ] }

BookSnapshot

Аналогичен BookUpdate, но представляет собой снимок полной книги заказов. Поскольку полная книга заказов может быть очень большой, быстрее и эффективнее использовать события BookUpdate. Однако время от времени делать снимки может быть полезно.

{ «тип»: «снимок», «product_id»: «BTC-EUR», «ставки»: [[«10000.00», «2»]], «спрашивает»: [[«10000.02», «3»]] }

{ «type»: «snapshot», «product_id»: «BTC-EUR», «bids»: [[«10000.00», «2»]], «asks»: [ [«10000.02», «3»]] }

Это почти все, что вам нужно с точки зрения рыночных данных.Поток вышеуказанных событий содержит всю информацию, которую вы видели в графическом интерфейсе. Вы можете представить себе, как вы можете делать прогнозы на основе потока вышеуказанных событий.

Несколько показателей торговой стратегии

Что вы оптимизируете при разработке торговых алгоритмов? Очевидный ответ — прибыль, но это еще не все. Вам также необходимо сравнить свою торговую стратегию с базовыми показателями и сравнить ее риск и волатильность с другими инвестициями. Вот несколько основных показателей, которые используют трейдеры.Я не буду здесь вдаваться в подробности, поэтому не стесняйтесь переходить по ссылкам для получения дополнительной информации.

Net PnL (чистая прибыль и убыток)

Просто, сколько денег алгоритм зарабатывает (положительно) или теряет (отрицательно) за определенный период времени, за вычетом торговых комиссий.

Альфа и бета

Alpha определяет, насколько лучше с точки зрения прибыли ваша стратегия по сравнению с альтернативными, относительно безрисковыми инвестициями, такими как государственные облигации. Даже если ваша стратегия прибыльна, вам может быть лучше инвестировать в безрисковую альтернативу.Бета-версия тесно связана с ней и показывает, насколько изменчива ваша стратегия по сравнению с рынком. Например, бета 0,5 означает, что ваши инвестиции перемещаются на 1 доллар, когда рынок перемещается на 2 доллара.

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа измеряет избыточную доходность на единицу риска, который вы принимаете. По сути, это ваша рентабельность капитала сверх стандартного отклонения с поправкой на риск. Таким образом, чем выше, тем лучше. Он учитывает как волатильность вашей стратегии, так и альтернативные безрисковые инвестиции.

Максимальная просадка

Максимальная просадка — это максимальная разница между локальным максимумом и последующим локальным минимумом, еще одна мера риска. Например, максимальная просадка в 50% означает, что в какой-то момент вы потеряете 50% своего капитала. Затем вам необходимо вернуть 100% -ный доход, чтобы вернуться к исходной сумме капитала. Очевидно, что чем меньше максимальная просадка, тем лучше.

Стоимость под риском (VaR)

Стоимость под риском — это показатель риска, который количественно определяет, сколько капитала вы можете потерять в течение определенного периода времени с некоторой вероятностью при нормальных рыночных условиях.Например, однодневный 5% VaR, равный 10%, означает, что существует 5% вероятность того, что вы потеряете более 10% инвестиций в течение дня.

Обучение с учителем

Прежде чем взглянуть на проблему с точки зрения обучения с подкреплением, давайте разберемся, как мы будем создавать прибыльную торговую стратегию, используя подход контролируемого обучения. Затем мы увидим, что в этом проблематичного и почему мы можем захотеть использовать методы обучения с подкреплением.

Наиболее очевидный подход, который мы можем использовать, — это прогнозирование цен.Если мы можем предсказать, что рынок пойдет вверх, мы можем покупать сейчас и продавать, когда рынок сдвинется. Или, что то же самое, если мы прогнозируем, что рынок пойдет вниз, мы можем открыть короткую позицию (заимствуя актив, которым мы не владеем), а затем купить, как только рынок сдвинется. Однако с этим есть несколько проблем.

Прежде всего, какую цену мы на самом деле предсказываем? Как мы видели выше, не существует «единой» цены, по которой мы покупаем. Окончательная цена, которую мы платим, зависит от объема, доступного на разных уровнях книги заказов, и сборов, которые мы должны заплатить.Наивно предсказать среднюю цену , которая является средней точкой между лучшей ставкой и наилучшей ценой . Так поступает большинство исследователей. Однако это всего лишь теоретическая цена, по которой мы не можем выполнять заказы, и она может значительно отличаться от реальной цены, которую мы платим.

Следующий вопрос — шкала времени. Прогнозируем ли мы цену следующей сделки? Цена в следующую секунду? Минута? Час? День? Интуитивно понятно, что чем дальше мы хотим прогнозировать будущее, тем больше неопределенности и тем сложнее становится проблема прогнозирования.

Давайте посмотрим на пример. Предположим, что цена BTC составляет 10 000 долларов, и мы можем точно предсказать, что «цена» поднимется с 10 000 до 10 050 долларов в следующую минуту. Итак, означает ли это, что вы можете получить 50 долларов прибыли, покупая и продавая? Давайте разберемся, почему этого не происходит.

• Мы покупаем, когда лучший спрос составляет 10 000 долларов. Скорее всего, мы не сможем заполнить все наши 1.0 BTC по этой цене, потому что в книге заказов нет необходимого объема. Нас могут заставить купить 0,5 BTC по цене 10 000 и 0 долларов.5 BTC по цене 10 010 долларов США по средней цене 10 005 долларов США. На GDAX мы также платим комиссию в размере 0,3%, что соответствует примерно 30 долларам США.
• Цена сейчас составляет 10 050 долларов, как и прогнозировалось. Размещаем заявку на продажу. Поскольку рынок движется очень быстро, к моменту доставки ордера по сети цена уже снизилась. Допустим, сейчас она составляет 10 045 долларов. Как и в предыдущем случае, мы, скорее всего, не сможем продать весь ваш 1 BTC по этой цене. Возможно, мы вынуждены продать 0,5 BTC за 10 045 долларов и 0,5 BTC за 10 040 долларов по средней цене 10 042 доллара.5. Затем мы платим еще 0,3% комиссии, что соответствует примерно 30 долларам США.

Итак, сколько денег мы заработали? -10005-30-30 + 10042,5 = -22,5 $ . Вместо того, чтобы заработать 50 долларов, мы потеряли 22,5 доллара, хотя мы точно предсказали большое движение цены в следующую минуту! В приведенном выше примере для этого было три причины: отсутствие ликвидности на лучших уровнях книги заказов, задержки в сети и комиссии, ни одна из которых не могла быть учтена контролируемой моделью.

Какой урок здесь? Чтобы зарабатывать деньги на простой стратегии прогнозирования цен, мы должны прогнозировать относительно большие движения цен в течение более длительных периодов времени или очень разумно относиться к нашим комиссиям и управлению ордерами.И это очень сложная задача прогнозирования. Мы могли бы сэкономить на комиссиях, используя лимиты вместо рыночных ордеров, но тогда у нас не было бы никаких гарантий, что наши ордера будут согласованы, и нам нужно будет построить сложную систему для управления ордерами и их отмены.

Но есть еще одна проблема с контролируемым обучением: оно не подразумевает политику . В приведенном выше примере мы купили, потому что предсказали, что цена пойдет вверх, и она действительно пошла вверх. Все прошло по плану.Но что, если цена упала? Вы бы продали? Удержал позицию и ждал? Что, если бы цена немного поднялась, а затем снова опустилась? Что, если бы мы не были уверены в прогнозе, например, на 65% больше и 35% вниз? Вы бы все еще купили? Как выбрать порог для оформления заказа?

Таким образом, вам нужно больше, чем просто модель прогнозирования цен (если ваша модель не является чрезвычайно точной и надежной). Нам также нужна основанная на правилах политика , которая принимает в качестве входных данных ваши прогнозы цен и решает, что на самом деле делать: разместить заказ, ничего не делать, отменить заказ и т. Д.Как мы пришли к такой политике? Как оптимизировать параметры политики и пороги принятия решений? Ответ на этот вопрос не очевиден, и многие люди используют простую эвристику или человеческую интуицию.

Типовой рабочий процесс разработки стратегии

К счастью, есть решения многих из перечисленных выше проблем. Плохая новость в том, что решения не очень эффективны. Рассмотрим типичный рабочий процесс разработки торговой стратегии. Выглядит это примерно так:

1. Анализ данных : Вы выполняете исследовательский анализ данных для поиска торговых возможностей.Вы можете просматривать различные графики, вычислять статистику данных и так далее. Результатом этого шага является «идея» торговой стратегии, которую необходимо проверить.
2. Обучение модели с учителем: При необходимости вы можете обучить одну или несколько моделей обучения с учителем, чтобы предсказывать интересующие количества, необходимые для работы стратегии. Например, прогноз цен, прогноз количества и т. Д.
3. Разработка политики : Затем вы придумываете основанную на правилах политику, которая определяет, какие действия следует предпринять, исходя из текущего состояния рынка и результатов контролируемых моделей.Обратите внимание, что эта политика также может иметь параметры, такие как пороги принятия решений, которые необходимо оптимизировать. Эта оптимизация выполняется позже.
4. Тестирование стратегии на истории: Вы используете симулятор, чтобы протестировать начальную версию стратегии на наборе исторических данных. Симулятор может принимать во внимание такие вещи, как ликвидность книги заказов, задержки в сети, комиссии и т. Д. Если стратегия работает достаточно хорошо при тестировании на истории, мы можем двигаться дальше и проводить оптимизацию параметров.
5. Оптимизация параметров: Теперь вы можете выполнить поиск, например поиск по сетке, по возможным значениям параметров стратегии, таких как пороги или коэффициент, снова с использованием симулятора и набора исторических данных.В этом случае чрезмерная подгонка под исторические данные представляет собой большой риск, и вы должны быть осторожны при использовании надлежащих проверок и наборов тестов.
6. Моделирование и торговля на бумаге: Перед тем, как стратегия будет реализована, моделирование выполняется на основе новых рыночных данных в режиме реального времени. Это называется бумажной торговлей и помогает предотвратить переоснащение. Только если стратегия успешна в торговле на бумаге, она применяется в реальной среде.
7. Live Trading: Стратегия теперь работает на бирже в реальном времени.

Это сложный процесс. Он может незначительно отличаться в зависимости от фирмы или исследователя, но что-то в этом роде обычно происходит при разработке новых торговых стратегий. Итак, почему я считаю, что этот процесс неэффективен? Есть несколько причин.

1. Итерационные циклы медленные. Шаги 1–3 во многом основаны на интуиции, и вы не знаете, работает ли ваша стратегия, пока оптимизация на шагах 4–5 не будет завершена, что, возможно, заставит вас начать с нуля. Фактически, каждый шаг сопряжен с риском неудачи и заставит вас начать с нуля.
2. Моделирование приходит слишком поздно. Вы явно не принимаете во внимание факторы окружающей среды, такие как задержки, комиссии и ликвидность, до шага 4. Разве эти вещи не должны напрямую влиять на разработку вашей стратегии или параметры вашей модели?
3. Политики разрабатываются независимо от контролируемых моделей, даже если они тесно взаимодействуют. Прогнозы с учителем — это вход в политику. Разве не имеет смысла их совместно оптимизировать?
4. Политики простые. Они ограничены тем, что могут придумать люди.
5. Оптимизация параметров неэффективна. Например, предположим, что вы оптимизируете комбинацию прибыли и риска и хотите найти параметры, дающие вам высокий коэффициент Шарпа. Вместо того, чтобы использовать эффективный подход на основе градиентов, вы выполняете неэффективный поиск по сетке и надеетесь, что найдете что-то хорошее (но без переобучения).

Давайте посмотрим, как подход обучения с подкреплением может решить большинство этих проблем.

Глубокое обучение с подкреплением для торговли

Помните, что традиционная задача обучения с подкреплением может быть сформулирована как Марковский процесс принятия решений (MDP).У нас есть агент, действующий в среде. Каждый временной шаг агент получает в качестве входных данных текущее состояние, выполняет действие и получает вознаграждение и следующее состояние. Агент выбирает действие на основе некоторой политики:. Наша цель — найти политику, которая максимизирует совокупное вознаграждение за некоторый конечный или бесконечный временной горизонт.

Попробуем разобраться, чему эти символы соответствуют в торговой настройке.

Агент

Начнем с простого.Агент — это наш торговый агент. Вы можете думать об агенте как о человеке-трейдере, который открывает графический интерфейс биржи и принимает торговое решение на основе текущего состояния биржи и своего аккаунта.

Окружающая среда

Здесь становится немного волосатым. Очевидным ответом будет то, что биржа — это наша среда. Но важно отметить, что есть много других агентов, как людей, так и алгоритмических участников рынка, торгующих на одной бирже. Предположим на мгновение, что мы предпринимаем действия в поминутном масштабе (подробнее об этом ниже).Мы предпринимаем какое-то действие, ждем минуту, получаем новое состояние, предпринимаем другое действие и так далее. Когда мы наблюдаем новое состояние, это будет реакция рыночной среды, которая включает реакцию других агентов. Таким образом, с точки зрения нашего агента, эти агенты также являются частью окружающей среды. Мы не можем их контролировать.

Однако, объединяя других агентов в некую большую сложную среду, мы теряем возможность их явного моделирования. Например, можно представить, что мы могли бы научиться реконструировать алгоритмы и стратегии, которые используют другие трейдеры, а затем научиться их использовать.Это поставило бы нас в положение задачи многоагентного обучения с подкреплением (MARL), которое является активной областью исследований. Я расскажу об этом подробнее ниже. Для простоты давайте предположим, что мы этого не делаем, и предположим, что мы взаимодействуем с единой сложной средой, которая включает поведение всех других агентов.

Государственный

В случае торговли на бирже мы не наблюдаем полного состояния окружающей среды. Например, мы не знаем, какие агенты находятся в среде, сколько их, каков остаток на их счетах или каковы их открытые лимитные заказы.Это означает, что мы имеем дело с частично наблюдаемым марковским процессом принятия решений (POMDP). Агент наблюдает не за фактическим состоянием окружающей среды, а за его производными. Назовем это наблюдением, которое вычисляется с использованием некоторой функции полного состояния.

В нашем случае наблюдение на каждом временном шаге — это просто история всех событий обмена (описанных в разделе данных выше), полученных за время. Эту историю событий можно использовать для построения текущего состояния обмена.Однако для того, чтобы наш агент мог принимать решения, есть еще несколько вещей, которые необходимо включить в наблюдение, например, текущий баланс счета и открытые лимитные ордера, если таковые имеются.

Шкала времени

Нам нужно решить, в какой временной шкале мы хотим действовать. Дней? Часы? Минуты? Секунды? Миллисекунды? Наносекунды? Весы переменных? Все это требует разных подходов. Кто-то покупает актив и удерживает его в течение нескольких дней, недель или месяцев, часто делает долгосрочную ставку на основе анализа, такого как «Будет ли биткойн успешным?».Часто эти решения принимаются внешними событиями, новостями или фундаментальным пониманием стоимости или потенциала активов. Поскольку для такого анализа обычно требуется понимание того, как устроен мир, автоматизировать его с помощью методов машинного обучения может быть сложно. С другой стороны, у нас есть методы высокочастотной торговли (HFT), в которых решения почти полностью основываются на сигналах микроструктуры рынка. Решения принимаются в наносекундных временных масштабах, а торговые стратегии используют выделенные соединения с биржами и чрезвычайно быстрые, но простые алгоритмы, работающие на оборудовании FPGA.Еще один способ думать об этих двух крайностях — это термин «человечность». Первое требует видения общей картины и понимания того, как устроен мир, человеческой интуиции и высокоуровневого анализа, тогда как второе требует простого, но чрезвычайно быстрого сопоставления с образцом.

Нейронные сети

популярны, потому что, имея большой объем данных, они могут изучать более сложные представления, чем такие алгоритмы, как линейная регрессия или наивный байесовский алгоритм. Но глубокие нейронные сети также относительно медленны.Они не могут делать прогнозы в наносекундных временных масштабах и, следовательно, не могут конкурировать со скоростью алгоритмов HFT. Вот почему я думаю, что золотая середина находится где-то посередине этих двух крайностей. Мы хотим действовать в масштабе времени, в котором мы можем анализировать данные быстрее, чем это может сделать человек, но где умение позволяет нам превзойти «быстрые, но простые» алгоритмы. Я предполагаю, и на самом деле это всего лишь предположение, что это соответствует действию в масштабе времени где-то между несколькими миллисекундами и несколькими минутами.Люди-трейдеры также могут действовать в соответствии с этими временными шкалами, но не так быстро, как алгоритмы. И они, конечно же, не могут синтезировать такой же объем информации, как алгоритм, за тот же период времени. В этом наше преимущество.

Другая причина действовать в относительно короткие сроки заключается в том, что закономерности в данных могут быть более очевидными. Например, поскольку большинство трейдеров-людей смотрят на одни и те же (ограниченные) графические пользовательские интерфейсы, которые имеют заранее определенные рыночные сигналы (например, сигнал MACD, встроенный во многие графические интерфейсы бирж), их действия ограничиваются информацией, содержащейся в этих сигналах. , что приводит к определенным шаблонам действий.Точно так же алгоритмы, работающие на рынке, действуют на основе определенных шаблонов. Мы надеемся, что алгоритмы Deep RL смогут подобрать эти шаблоны и использовать их.

Обратите внимание, что мы также можем действовать в переменных временных масштабах на основе некоторого триггера сигнала. Например, мы можем принять решение о каких-либо действиях, когда на рынке происходит крупная сделка. Например, агент на основе триггера будет примерно соответствовать некоторой шкале времени, в зависимости от частоты триггерного события.

Action Space

В обучении с подкреплением мы делаем различие между дискретным (конечным) и непрерывным (бесконечным) пространством действий.В зависимости от того, насколько сложным мы хотим, чтобы наш агент был, у нас есть несколько вариантов. Самый простой подход — это три действия: покупка, удержание и продажа. Это работает, но ограничивает нас размещением рыночных ордеров и инвестированием детерминированной суммы денег на каждом этапе. Следующим уровнем сложности будет позволить нашему агенту узнать, сколько денег инвестировать, например, на основе неопределенности нашей модели. Это поместило бы нас в пространство непрерывного действия, поскольку нам нужно решить как (дискретное) действие, так и (непрерывное) количество.Еще более сложный сценарий возникает, когда мы хотим, чтобы наш агент мог размещать лимитные ордера. В этом случае наш агент должен определить уровень (цену) и количество заказа, которые являются непрерывными количествами. Он также должен иметь возможность отменять открытые заказы, которые еще не были сопоставлены.

Функция вознаграждения

Это еще одна хитрость. Мы можем выбрать из нескольких возможных функций вознаграждения. Очевидным является Реализованный PnL (Прибыль и убыток).Агент получает вознаграждение всякий раз, когда закрывает позицию, например когда он продает ранее купленный актив или покупает актив, который ранее был заимствован. Чистая прибыль от этой сделки может быть положительной или отрицательной. Это сигнал вознаграждения. По мере того, как агент максимизирует совокупное вознаграждение, он учится прибыльной торговле. Эта функция вознаграждения технически верна и приводит к оптимальной политике в отношении лимита. Однако вознаграждения скудны, потому что действия по покупке и продаже относительно редки по сравнению с бездействием.Следовательно, агент должен учиться без частой обратной связи.

Альтернативой с более частой обратной связью может быть Unrealized PnL , которая представляет собой чистую прибыль, которую получит агент, если он немедленно закроет все свои позиции. Например, если цена упала после того, как агент разместил заказ на покупку, он получит отрицательное вознаграждение, даже если он еще не продан. Поскольку нереализованный PnL может изменяться на каждом временном шаге, он дает агенту более частые сигналы обратной связи.Однако прямая обратная связь может также склонить агента к краткосрочным действиям при использовании вместе с фактором распада.

Обе эти функции вознаграждения наивно оптимизируют для получения прибыли. На самом деле трейдер может захотеть минимизировать риск. Стратегия с немного более низкой доходностью, но значительно более низкой волатильностью предпочтительнее стратегии с высокой волатильностью, но лишь немного более прибыльной. Использование коэффициента Шарпа — один из простых способов учесть риск, но есть и множество других. Мы также можем принять во внимание что-то вроде максимальной просадки, описанной выше.Можно представить себе широкий спектр сложных функций вознаграждения, которые устанавливают компромисс между прибылью и риском.

Пример обучения с подкреплением

Теперь, когда у нас есть представление о том, как обучение с подкреплением можно использовать в торговле, давайте разберемся, почему мы хотим использовать его вместо контролируемых методов. Примерно так выглядит разработка торговых стратегий с использованием RL. Намного проще и принципиальнее, чем подход, который мы видели в предыдущем разделе.

Комплексная оптимизация того, о чем мы заботимся

В традиционном подходе к разработке стратегии мы должны пройти несколько этапов, конвейер, прежде чем мы перейдем к метрике, которая нам действительно важна.Например, если мы хотим найти стратегию с максимальной просадкой 25%, нам необходимо обучить контролируемую модель, разработать политику на основе правил, используя модель, протестировать политику на исторических данных и оптимизировать ее гиперпараметры и, наконец, оценить ее производительность. посредством моделирования.

Обучение с подкреплением обеспечивает сквозную оптимизацию и максимизирует (потенциально отложенное) вознаграждение. Добавляя термин к функции вознаграждения, мы можем, например, напрямую оптимизировать для этой просадки, без необходимости проходить отдельные этапы.Например, вы можете представить себе получение большого отрицательного вознаграждения всякий раз, когда происходит просадка более 25%, что вынуждает агента искать другую политику. Конечно, мы можем комбинировать просадку со многими другими важными для вас метриками. Это не только проще, но и намного мощнее.

Изученные политики

Вместо того, чтобы вручную кодировать политику на основе правил, обучение с подкреплением непосредственно изучает политику. Нам не нужно указывать правила и пороговые значения, такие как «покупайте, когда вы более чем на 75% уверены, что рынок пойдет вверх».Это заложено в политике RL, которая оптимизирует показатель, который нам важен. Мы убираем шаг из процесса разработки стратегии! А поскольку политику можно параметризовать с помощью сложной модели, такой как глубокая нейронная сеть, мы можем изучать политики, которые являются более сложными и мощными, чем любые правила, которые может придумать трейдер-человек. И, как мы видели выше, политики неявно учитывают такие показатели, как риск, если это то, для чего мы оптимизируем.

Обучение непосредственно в среде моделирования

Нам потребовались отдельные шаги по тестированию на исторических данных и оптимизации параметров, поскольку в наших стратегиях было сложно учесть факторы окружающей среды, такие как ликвидность книги заказов, структура комиссий, задержки и другие, при использовании контролируемого подхода.Нередко придумывать стратегию только для того, чтобы гораздо позже узнать, что она не работает, возможно, потому, что задержки слишком велики, а рынок движется слишком быстро, так что вы не можете получить сделки, которые ожидали получить.

Поскольку агенты обучения с подкреплением обучаются в моделировании, и это моделирование может быть сколь угодно сложным, с учетом задержек, ликвидности и комиссионных сборов, у нас нет этой проблемы! Обойти экологические ограничения — это часть процесса оптимизации.Например, если мы имитируем задержку в среде обучения с подкреплением, и это приводит к тому, что агент делает ошибку, агент получит отрицательное вознаграждение, заставляя его научиться обходить задержки.

Мы могли бы пойти дальше и смоделировать реакцию других агентов в той же среде, например, для моделирования воздействия наших собственных заказов. Если действия агента изменяют цену в моделировании, основанном на исторических данных, мы не знаем, как реальный рынок отреагировал бы на это.Обычно симуляторы игнорируют это и предполагают, что заказы не влияют на рынок. Однако, изучив модель среды и выполнив развертывание с использованием таких методов, как поиск по дереву Монте-Карло (MCTS), мы могли бы учесть потенциальную реакцию рынка (других агентов). Разумно относясь к данным, которые мы собираем из реальной среды, мы можем постоянно улучшать нашу модель. Здесь существует интересный компромисс между исследованием и эксплуатацией: действуем ли мы оптимально в реальной среде для получения прибыли или мы действуем неоптимально для сбора интересной информации, которую мы можем использовать для улучшения модели нашей среды и других агентов?

Это очень мощная концепция.Создавая все более сложную среду моделирования, моделирующую реальный мир, вы можете обучать очень сложных агентов, которые учатся учитывать ограничения среды.

Обучение адаптации к рыночным условиям

Интуитивно понятно, что определенные стратегии и политики будут работать лучше в одних рыночных условиях, чем в других. Например, стратегия может хорошо работать в медвежьей среде, но терять деньги в бычьей среде. Частично это связано с упрощенным характером политики, которая не имеет достаточно мощной параметризации, чтобы научиться адаптироваться к меняющимся рыночным условиям.

Поскольку агенты RL изучают мощные политики, параметризованные нейронными сетями, они также могут научиться адаптироваться к различным рыночным условиям, видя их в исторических данных, при условии, что они обучены в течение длительного периода времени и имеют достаточную память. Это позволяет им быть более устойчивыми к меняющимся рынкам. Фактически, мы можем напрямую оптимизировать их, чтобы они стали устойчивыми к изменениям рыночных условий, добавив соответствующие штрафы в вашу функцию вознаграждения.

Возможность моделирования других агентов

Уникальная способность обучения с подкреплением заключается в том, что мы можем явно учитывать других агентов.До сих пор мы всегда говорили о том, «как рынок реагирует», игнорируя, что рынок на самом деле всего лишь группа агентов и алгоритмов, как и мы. Однако, если бы мы явно смоделировали других агентов в среде, наш агент мог бы научиться использовать их стратегии. По сути, мы переформулируем проблему с «прогнозирования рынка» на «эксплуатацию агентов». Это намного больше похоже на то, что мы делаем в многопользовательских играх, таких как DotA.

Дело для исследования торгового агента

Моя цель в этом посте — не только дать введение в обучение с подкреплением для торговли, но и убедить большее количество исследователей взглянуть на проблему.Давайте посмотрим, что делает торговлю интересной исследовательской проблемой.

Живое тестирование и быстрый цикл итераций

При обучении агентов обучения с подкреплением часто бывает сложно или дорого развернуть их в реальном мире и получить обратную связь. Например, если вы обучили агента играть в Starcraft 2, как бы вы позволили ему играть против большего количества hu

20+ профессиональных шаблонов резюме для любой работы [Загрузить]

Используйте этот шаблон

Cascade

Профессиональное резюме шаблон.Много информации, без беспорядка.

Используйте этот шаблон

Concept

Современный шаблон резюме. Временная шкала для отображения прогресса и значки для экономии места.

Используйте этот шаблон

Crisp

Креативный шаблон резюме. Идеальный баланс графики и пробелов.

Используйте этот шаблон

Cubic

Идеальный шаблон резюме. Читабельно, сколько бы вы ни писали.

Используйте этот шаблон

Diamond

Шаблон резюме в одну колонку.В центре внимания — история работы, а главное — название должности.

Используйте этот шаблон

Enfold

Двухколоночный шаблон резюме. Сосредоточен на вашем резюме, обращает внимание на навыки.

Используйте этот шаблон

Iconic

Шаблон резюме на основе значков. Всплывающий раздел с небольшой графической подсказкой.

Используйте этот шаблон

Influx

Элегантный шаблон резюме. Рассказывает историю, следит за тем, чтобы ее услышали.

Используйте этот шаблон

Инициалы

Творческий шаблон резюме.Инициалы для индивидуального подхода, яркие цвета для выделения сильных сторон.

Используйте этот шаблон

Minimo

Минималистичный шаблон резюме. Отличная читаемость и удивительно гладкая поверхность.

Используйте этот шаблон

Современный

Современный шаблон резюме. Элегантные акценты в заголовке, нижнем колонтитуле и заголовках разделов.

Используйте этот шаблон

Muse

Визуальный шаблон резюме. Две колонки, которые помогут сосредоточиться на вашем опыте.

Используйте этот шаблон

Nanica

Традиционный шаблон резюме.Аккуратный макет, ориентированный на основные моменты вашей карьеры.

Используйте этот шаблон

Newcast

Базовый шаблон резюме. Стандартный дизайн с дизайнерской отделкой.

Используйте этот шаблон

Primo

Шаблон резюме инфографики. Сочетает классическую структуру с графиками и графиками.

Используйте этот шаблон

Простой

Простой шаблон резюме. Отличная читаемость, но не приглушенность.

Воспользуйтесь этим шаблоном

Валера

Уникальный шаблон резюме.Единственная в своем роде типографика, классическая структура для направления взгляда.

Используйте этот шаблон

Vibes

Элегантный шаблон резюме. Чистый формат с интересными деталями.

Учебники по программированию на Python

Обучающий детектор пользовательских объектов — Учебное пособие по API обнаружения объектов Tensorflow

Добро пожаловать в пятую часть серии руководств по API обнаружения объектов TensorFlow. В этой части руководства мы научим нашу модель обнаружения объектов обнаруживать наш настраиваемый объект.Для этого нам нужны изображения, соответствующие TFRecords для данных обучения и тестирования, а затем нам нужно настроить конфигурацию модели, после чего мы можем обучаться. Для нас это означает, что нам нужно настроить файл конфигурации.

Здесь у нас есть два варианта. Мы можем использовать предварительно обученную модель, а затем использовать трансферное обучение для изучения нового объекта, или мы можем изучить новые объекты полностью с нуля. Преимущество трансферного обучения состоит в том, что обучение может быть намного быстрее, а требуемых данных, которые могут вам понадобиться, гораздо меньше.По этой причине мы будем проводить здесь трансферное обучение.

TensorFlow имеет довольно много предварительно обученных моделей с файлами контрольных точек, а также файлами конфигурации. Вы можете сделать все это самостоятельно, если хотите, проверив их документацию configuring jobs . Объектный API также предоставляет на выбор несколько примеров конфигураций .

Я собираюсь использовать мобильную сеть, используя следующие контрольные точки и файл конфигурации

 wget https: // raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets.config 

 wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017.tar.gz 

Вы можете проверить некоторые другие варианты контрольных точек, чтобы начать с здесь .

Поместите конфигурацию в каталог training и извлеките ssd_mobilenet_v1 в каталог models / object_detection

В файле конфигурации вам необходимо найти все точки PATH_TO_BE_CONFIGURED и изменить их.Вы также можете изменить размер партии. В настоящее время в моем файле конфигурации установлено значение 24. Другие модели могут иметь другие размеры партий. Если вы получаете ошибку памяти, вы можете попробовать уменьшить размер пакета, чтобы модель поместилась в вашей VRAM. Наконец, вам также необходимо изменить имя / путь контрольной точки, num_classes на 1, num_examples на 12 и label_map_path: «training / object-detect.pbtxt»

Это несколько правок, вот мой полный файл конфигурации:

 # SSD с Mobilenet v1, настроенный для набора данных mac-n-cheese.# Пользователи должны настроить поле fine_tune_checkpoint в конфигурации поезда как
# а также поля label_map_path и input_path в train_input_reader и
# eval_input_reader. Выполните поиск по запросу "$ {YOUR_GCS_BUCKET}", чтобы найти поля,
# следует настроить.

model {
  ssd {
    num_classes: 1
    box_coder {
      fast_rcnn_box_coder {
        y_scale: 10.0
        x_scale: 10.0
        height_scale: 5.0
        width_scale: 5.0
      }
    }
    matcher {
      argmax_matcher {
        matched_threshold: 0.5
        unmatched_threshold: 0,5
        ignore_thresholds: ложь
        negatives_lower_than_unmatched: true
        force_match_for_each_row: правда
      }
    }
    Similarity_calculator {
      iou_similarity {
      }
    }
    anchor_generator {
      ssd_anchor_generator {
        num_layers: 6
        min_scale: 0,2
        max_scale: 0,95
        аспект_ratios: 1.0
        аспект_ratios: 2.0
        аспект_ratios: 0,5
        аспект_ratios: 3.0
        аспект_ratios: 0,3333
      }
    }
    image_resizer {
      fixed_shape_resizer {
        высота: 300
        ширина: 300
      }
    }
    box_predictor {
      convolutional_box_predictor {
        min_depth: 0
        max_depth: 0
        num_layers_before_predictor: 0
        use_dropout: ложь
        dropout_keep_probability: 0.8
        размер_ядра: 1
        box_code_size: 4
        apply_sigmoid_to_scores: ложь
        conv_hyperparams {
          активация: RELU_6,
          регуляризатор {
            l2_regularizer {
              вес: 0.00004
            }
          }
          инициализатор {
            truncated_normal_initializer {
              стандартное отклонение: 0,03
              среднее: 0,0
            }
          }
          batch_norm {
            поезд: правда,
            масштаб: правда,
            центр: правда,
            распад: 0.9997, г.
            эпсилон: 0,001,
          }
        }
      }
    }
    feature_extractor {
      тип: 'ssd_mobilenet_v1'
      мин_глубина: 16
      depth_multiplier: 1.0
      conv_hyperparams {
        активация: RELU_6,
        регуляризатор {
          l2_regularizer {
            вес: 0.00004
          }
        }
        инициализатор {
          truncated_normal_initializer {
            стандартное отклонение: 0,03
            среднее: 0,0
          }
        }
        batch_norm {
          поезд: правда,
          масштаб: правда,
          центр: правда,
          распад: 0.9997, г.
          эпсилон: 0,001,
        }
      }
    }
    loss {
      классификации_loss {
        weighted_sigmoid {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      localization_loss {
        weighted_smooth_l1 {
          anchorwise_output: true
        }
      }
      hard_example_miner {
        num_hard_examples: 3000
        iou_threshold: 0,99
        loss_type: КЛАССИФИКАЦИЯ
        max_negatives_per_positive: 3
        min_negatives_per_image: 0
      }
      классификации_вес: 1.0
      localization_weight: 1.0
    }
    normalize_loss_by_num_matches: истина
    Постобработка {
      batch_non_max_suppression {
        score_threshold: 1e-8
        iou_threshold: 0,6
        max_detections_per_class: 100
        max_total_detections: 100
      }
      score_converter: SIGMOID
    }
  }
}

train_config: {
  batch_size: 10
  optimizer {
    rms_prop_optimizer: {
      learning_rate: {
        exponential_decay_learning_rate {
          initial_learning_rate: 0,004
          decay_steps: 800720
          decay_factor: 0.95
        }
      }
      momentum_optimizer_value: 0.9
      распад: 0,9
      эпсилон: 1.0
    }
  }
  fine_tune_checkpoint: "ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017 / model.ckpt"
  from_detection_checkpoint: истина
  data_augmentation_options {
    random_horizontal_flip {
    }
  }
  data_augmentation_options {
    ssd_random_crop {
    }
  }
}

train_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "data / train.record"
  }
  label_map_path: "данные / объект-обнаружение.pbtxt"
}

eval_config: {
  num_examples: 40
}

eval_input_reader: {
  tf_record_input_reader {
    input_path: "данные / тест.запись "
  }
  label_map_path: "обучение / объект-обнаружение.pbtxt"
  перемешать: ложь
  num_readers: 1
}
 

Внутри обучение dir, добавьте object-detect.pbtxt :

 item {
  id: 1
  имя: 'макнчиз'
} 

И вот, момент истины! Изнутри models / object_detection :

python3 train.py --logtostderr --train_dir = training / --pipeline_config_path = training / ssd_mobilenet_v1_pets.config

Ошибки запрета, вы должны увидеть следующий результат:

 ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11788: потеря = 0.6717 (0,398 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11789: потеря = 0,5310 (0,436 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11790: потеря = 0,6614 (0,405 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11791: потеря = 0,7758 (0,460 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11792: потеря = 0,7164 (0,378 сек / шаг)
ИНФОРМАЦИЯ: тензорный поток: глобальный шаг 11793: потеря = 0,8096 (0,393 сек / шаг) 

Ваши шаги начинаются с 1, и потери будут намного выше. В зависимости от вашего графического процессора и того, сколько у вас обучающих данных, этот процесс займет разное количество времени.На что-то вроде 1080ti это должно занять около часа. Если у вас много данных для обучения, это может занять гораздо больше времени. Вы хотите стрелять с потерей в среднем около ~ 1 (или меньше). Я бы не прекращал тренироваться, пока вам точно не исполнилось 2. Вы можете проверить, как работает модель, с помощью TensorBoard. В вашем каталоге models / object_detection / training будут новые файлы событий, которые можно будет просматривать через TensorBoard.

Из models / object_detection через терминал вы запускаете TensorBoard с:

тензорборд --logdir = 'обучение'

Это работает на 127.0.0.1: 6006 (посетите в браузере)

Мой график общих потерь:

Выглядит неплохо, но распознает ли макароны с сыром ?!

Чтобы использовать модель для обнаружения вещей, нам нужно экспортировать график, поэтому в следующем руководстве мы собираемся экспортировать график, а затем протестировать модель.

Следующий учебник: Тестирование детектора пользовательских объектов — Учебное пособие по API обнаружения объектов Tensorflow

.