#scalping #trading #futures
Посмотрел вебинар от Алора по скальпингу на срочном рынке. Очень вдохновляет. Оказывается, скальперы - это такие люди, которые сидят над мониторами и клавами, открывают позицию на 5-60 секунд и быстро фиксируют прибыль или убыток. И некоторые ещё умудряются при этом зарабатывать!
Если вдруг кто захочет поработать со мной в этом направлении, пишите.
https://alorstudy.ru/pl/teach/control/lesson/view?id=275259867&editMode=0
Посмотрел вебинар от Алора по скальпингу на срочном рынке. Очень вдохновляет. Оказывается, скальперы - это такие люди, которые сидят над мониторами и клавами, открывают позицию на 5-60 секунд и быстро фиксируют прибыль или убыток. И некоторые ещё умудряются при этом зарабатывать!
Если вдруг кто захочет поработать со мной в этом направлении, пишите.
https://alorstudy.ru/pl/teach/control/lesson/view?id=275259867&editMode=0
#trading #scalping #erema #mlops #experimenting #mlflow
Потратил много времени на кодинг платформы, позволяющей экспериментировать с группами фичей, блоками ML-конвейеров, таргетами, моделями, ансамблями.
Иногда при работе над очередным проектом думаешь: а что лучше, отдать работу с категорийкой на откуп бустингу, или попробовать что-то из category_encoders? И вообще, что считать категориальными факторами, то, что имеет тип данных categorical/object, или что имеет мало уникальных значений? А "мало" - это мало вообще, или по отношению к конкретному типу данных и диапазону? А может, вообще все непрерывные побить на с помощью KBinsDiscretizer, что тогда будет, лучше или хуже, и насколько? Или может, вообще удалить категорийку, вдруг будет не сильно хуже, но быстрее?
А пропуски как обрабатывать? А всё это вместе взятое сколько комбинаций составит?
Раннюю остановку использовать или нет, и когда?
Какая модель в итоге лучше сработает, бустинг или нейронка? Блин, а нейронке-то напрямую нельзя подать категориальные фичи, надо выкручиваться.
А если гиперпараметры тюнить? А фичи отбирать? А что, если вообще поработать с группами фичей по отдельности (например, рыночные, новостные, фундаментальные), какого результата каждая достигнет??
А если потом модельки от разных в групп в ансамбль объединить, лучше станет, и насколько?
А вообще, какие таргеты мы можем лучше предсказывать, что, если мы можем немного варьировать их, к примеру, предсказываем продажи на неделю или 2 или 3 вперёд. Где выше прогннозируемость и при каких условия, на чём сконцентрировать усилия? Если сравнивать в лоб, на препроцессинг уйдёт тонна времени, тут нужно умное кэширование.
А всё это же ещё надо на CV считать... А так как число комбинаций, которые хочется проверить, огромно, лучше считать на кластере или хотя бы на нескольких нодах, с централизованным хранением результатов (предсказаний, метрик, графиков).
А как всё это грамотно отобразить, чтобы не потеряться в тысячах комбинаций? А как при этом работать в команде?
Наверняка к подобным вопросам со временем, или при работе над особо сложным проектом, приходит любой дата сайентист/кэгглер, который хорошо делает свою работу. Настало и моё время )
Трейдинговый проект #erema меня просто ошеломлял количеством факторов, возможных таргетов и ML опций, которые хотелось проверить. Так что после 2 месяцев работы я получил процедуры, которые на базе mlflow как раз позволяют разбить всё многообразие опций на блоки и проверить их по отдельности.
Потратил много времени на кодинг платформы, позволяющей экспериментировать с группами фичей, блоками ML-конвейеров, таргетами, моделями, ансамблями.
Иногда при работе над очередным проектом думаешь: а что лучше, отдать работу с категорийкой на откуп бустингу, или попробовать что-то из category_encoders? И вообще, что считать категориальными факторами, то, что имеет тип данных categorical/object, или что имеет мало уникальных значений? А "мало" - это мало вообще, или по отношению к конкретному типу данных и диапазону? А может, вообще все непрерывные побить на с помощью KBinsDiscretizer, что тогда будет, лучше или хуже, и насколько? Или может, вообще удалить категорийку, вдруг будет не сильно хуже, но быстрее?
А пропуски как обрабатывать? А всё это вместе взятое сколько комбинаций составит?
Раннюю остановку использовать или нет, и когда?
Какая модель в итоге лучше сработает, бустинг или нейронка? Блин, а нейронке-то напрямую нельзя подать категориальные фичи, надо выкручиваться.
А если гиперпараметры тюнить? А фичи отбирать? А что, если вообще поработать с группами фичей по отдельности (например, рыночные, новостные, фундаментальные), какого результата каждая достигнет??
А если потом модельки от разных в групп в ансамбль объединить, лучше станет, и насколько?
А вообще, какие таргеты мы можем лучше предсказывать, что, если мы можем немного варьировать их, к примеру, предсказываем продажи на неделю или 2 или 3 вперёд. Где выше прогннозируемость и при каких условия, на чём сконцентрировать усилия? Если сравнивать в лоб, на препроцессинг уйдёт тонна времени, тут нужно умное кэширование.
А всё это же ещё надо на CV считать... А так как число комбинаций, которые хочется проверить, огромно, лучше считать на кластере или хотя бы на нескольких нодах, с централизованным хранением результатов (предсказаний, метрик, графиков).
А как всё это грамотно отобразить, чтобы не потеряться в тысячах комбинаций? А как при этом работать в команде?
Наверняка к подобным вопросам со временем, или при работе над особо сложным проектом, приходит любой дата сайентист/кэгглер, который хорошо делает свою работу. Настало и моё время )
Трейдинговый проект #erema меня просто ошеломлял количеством факторов, возможных таргетов и ML опций, которые хотелось проверить. Так что после 2 месяцев работы я получил процедуры, которые на базе mlflow как раз позволяют разбить всё многообразие опций на блоки и проверить их по отдельности.