Previsão de tendência diária forex usando técnicas de aprendizado de máquina

February 27, 2018

Previsão de tendência diária forex usando técnicas de aprendizado de máquina

Construa melhores estratégias! Parte 4: Aprendizado de máquinas.

Deep Blue foi o primeiro computador que ganhou um campeonato mundial de xadrez. Isso foi em 1996 e levou 20 anos até que outro programa, o AlphaGo, pudesse derrotar o melhor jogador Go humano. Deep Blue era um sistema baseado em modelo com regras de xadrez hardwired. O AlphaGo é um sistema de mineração de dados, uma rede neural profunda treinada com milhares de jogos Go. Hardware não melhorado, mas um avanço no software foi essencial para o passo de vencer os melhores jogadores de xadrez para vencer os melhores jogadores Go.

Nesta 4ª parte da mini-série, analisaremos a abordagem de mineração de dados para o desenvolvimento de estratégias comerciais. Este método não se preocupa com os mecanismos de mercado. Ele apenas verifica curvas de preços ou outras fontes de dados para padrões preditivos. Aprendizagem de máquina ou "Inteligência Artificial" e # 8221; nem sempre está envolvido em estratégias de mineração de dados. Na verdade, o mais popular & # 8211; e surpreendentemente lucrativo & # 8211; O método de mineração de dados funciona sem redes neurais sofisticadas ou máquinas de vetor de suporte.

Princípios de aprendizado da máquina.

Um algoritmo de aprendizagem é alimentado com amostras de dados, normalmente derivadas de algum modo de preços históricos. Cada amostra consiste em n variáveis x 1 .. x n, comumente designadas preditores, recursos, sinais ou simplesmente entrada. Esses preditores podem ser os retornos de preços das últimas barras n, ou uma coleção de indicadores clássicos, ou qualquer outra função imaginável da curva de preços (I & # 8217; até mesmo visto os pixels de uma imagem de gráfico de preços usada como preditor para uma neural rede!). Cada amostra também inclui normalmente uma variável alvo y, como o retorno do próximo comércio depois de tirar a amostra, ou o próximo movimento de preços. Na literatura, você pode encontrar também o nome do rótulo ou objetivo. Em um processo de treinamento, o algoritmo aprende a prever o alvo y a partir dos preditores x 1 .. x n. A memória aprendida & # 8216; & # 8217; é armazenado em uma estrutura de dados chamada modelo que é específico para o algoritmo (não deve ser confundido com um modelo financeiro para estratégias baseadas em modelos!). Um modelo de aprendizagem de máquina pode ser uma função com regras de predição no código C, gerado pelo processo de treinamento. Ou pode ser um conjunto de pesos de conexão de uma rede neural.

Os preditores, características, ou o que quer que você os chama, devem conter informações suficientes para prever o alvo e com alguma precisão. Eles também cumprem com freqüência dois requisitos formais. Primeiro, todos os valores de preditores devem estar no mesmo intervalo, como -1 ... +1 (para a maioria dos algoritmos R) ou -100 ... +100 (para algoritmos Zorro ou TSSB). Então você precisa normalizá-los de alguma forma antes de enviá-los para a máquina. Em segundo lugar, as amostras devem ser equilibradas, ou seja, distribuídas igualmente em todos os valores da variável alvo. Então, deve haver quase tantos como ganhar amostras. Se você não observar estes dois requisitos, você se perguntará por que você está obtendo resultados ruins do algoritmo de aprendizado da máquina.

Os algoritmos de regressão prevêem um valor numérico, como a magnitude e o sinal do próximo movimento de preços. Os algoritmos de classificação prevêem uma classe de amostra qualitativa, por exemplo, se ela está precedendo uma vitória ou uma perda. Alguns algoritmos, como redes neurais, árvores de decisão ou máquinas de vetor de suporte, podem ser executados em ambos os modos.

Alguns algoritmos aprendem a dividir amostras em classes sem necessidade de qualquer alvo y. A aprendizagem sem supervisão desse tipo, em oposição à aprendizagem supervisionada usando um alvo. Somewhere inbetween é o aprendizado de reforço, onde o sistema se treina executando simulações com os recursos fornecidos e usando o resultado como alvo de treinamento. AlphaZero, o sucessor do AlphaGo, usou a aprendizagem de reforço ao jogar milhões de jogos Go contra si. Em finanças, há poucas aplicações para aprendizagem sem supervisão ou reforço. 99% das estratégias de aprendizagem de máquinas usam a aprendizagem supervisionada.

Independentemente dos sinais que usamos para preditores em finanças, eles provavelmente contêm muito ruído e pouca informação, e não serão estacionários além disso. Portanto, a previsão financeira é uma das tarefas mais difíceis na aprendizagem por máquinas. Algoritmos mais complexos não conseguem necessariamente melhores resultados. A seleção dos preditores é fundamental para o sucesso. Não é bom usar muitos preditores, uma vez que isso simplesmente causa superação e falha na operação da amostra. Portanto, as estratégias de mineração de dados geralmente aplicam um algoritmo de pré-eleição que determina um pequeno número de preditores de um grupo de muitos. A pré-seleção pode basear-se na correlação entre preditores, na significância, no conteúdo da informação ou simplesmente no sucesso da previsão com um conjunto de testes. Experimentos práticos com seleção de recursos podem ser encontrados em um artigo recente sobre o blog Robot Wealth.

Aqui é uma lista dos métodos de mineração de dados mais populares usados em finanças.

1. Sopa indicadora.

A maioria dos sistemas de negociação que nós estamos programando para clientes não são baseados em um modelo financeiro. O cliente só queria sinais comerciais de certos indicadores técnicos, filtrado com outros indicadores técnicos em combinação com indicadores mais técnicos. Quando perguntado como essa mistura de indicadores poderia ser uma estratégia rentável, ele normalmente respondeu: "Confie em mim". Eu negocie-o manualmente e funciona. & # 8221;

Certamente. Pelo menos às vezes. Embora a maioria desses sistemas não tenha passado um teste WFA (e alguns nem mesmo um backtest simples), um número surpreendentemente grande. E esses também foram geralmente lucrativos no comércio real. O cliente havia experimentado sistematicamente indicadores técnicos até encontrar uma combinação que funcionasse em negociação ao vivo com certos ativos. Esta maneira de análise técnica de teste e erro é uma abordagem clássica de mineração de dados, apenas executada por um ser humano e não por uma máquina. Eu realmente não posso recomendar este método # 8211; e muita sorte, para não falar de dinheiro, provavelmente está envolvido & # 8211; mas posso testemunhar que às vezes leva a sistemas lucrativos.

2. Padrões de velas.

Não deve ser confundido com os padrões japoneses de velas que tiveram a melhor data antes, há muito tempo. O equivalente moderno é a negociação de ações de preço. Você ainda está olhando o aberto, alto, baixo e fechado de velas. Você ainda espera encontrar um padrão que preveja uma direção de preço. Mas você agora está curando curvas de preços contemporâneas para coleta desses padrões. Existem pacotes de software para esse fim. Eles procuram padrões que são lucrativos por algum critério definido pelo usuário, e usá-los para criar uma função de detecção de padrões específica. Poderia parecer este (do analisador de padrão Zorro & # 8217; s):

Esta função C retorna 1 quando os sinais correspondem a um dos padrões, caso contrário, você pode ver do longo código que esta não é a maneira mais rápida de detectar padrões. Um método melhor, usado pelo Zorro quando a função de detecção não precisa ser exportada, é classificar os sinais por sua magnitude e verificar a ordem de classificação. Um exemplo desse sistema pode ser encontrado aqui.

O mercado de ações de preços pode realmente funcionar? Assim como a sopa de indicadores, ela não é baseada em nenhum modelo financeiro racional. Pode-se, na melhor das hipóteses, imaginar que as seqüências de movimentos de preços levem os participantes do mercado a reagirem de uma certa maneira, estabelecendo assim um padrão preditivo temporário. No entanto, o número de padrões é bastante limitado quando você olha apenas as seqüências de algumas velas adjacentes. O próximo passo é comparar velas que não são adjacentes, mas arbitrariamente selecionadas dentro de um período de tempo mais longo. Desta forma, você está obtendo um número quase ilimitado de padrões & # 8211; mas à custa de deixar finalmente o reino do racional. É difícil imaginar como um movimento de preços pode ser previsto por alguns padrões de velas de semanas atrás.

Ainda assim, há muito esforço para isso. Um colega de blogueiro, Daniel Fernandez, administra um site de inscrição (Asirikuy) especializado em padrões de vela de dados minerados. Ele refinou o padrão de negociação até os menores detalhes, e se alguém conseguisse algum lucro desta forma, seria ele. Mas para seus assinantes & # 8217; desapontamento, trocando seus padrões ao vivo (QuriQuant) produziu resultados muito diferentes do que seus maravilhosos backtests. Se os sistemas de ação de preço rentáveis realmente existem, aparentemente ninguém já os encontrou.

3. Regressão linear.

A base simples de muitos algoritmos complexos de aprendizagem de máquina: Prever a variável alvo y por uma combinação linear dos preditores x 1 .. x n.

Os coeficientes a n são o modelo. Eles são calculados para minimizar a soma de diferenças quadradas entre os valores verdadeiros de y das amostras de treino e seus i preditos a partir da fórmula acima:

Para amostras distribuídas normais, a minimização é possível com alguma aritmética da matriz, portanto, nenhuma iteração é necessária. No caso n = 1 & # 8211; com apenas uma variável preditor x & # 8211; a fórmula de regressão é reduzida para.

que é uma regressão linear simples, em oposição à regressão linear multivariada onde n & gt; 1. A regressão linear simples está disponível na maioria das plataformas de negociação, f. i. com o indicador LinReg no TA-Lib. Com y = preço e x = tempo, muitas vezes usado como alternativa para uma média móvel. A regressão linear multivariada está disponível na plataforma R através da função lm (...) que vem com a instalação padrão. Uma variante é a regressão polinomial. Como regressão simples, ele usa apenas uma variável preditor x, mas também seus graus quadrados e superiores, de modo que x n == x n:

Com n = 2 ou n = 3, a regressão polinomial é freqüentemente usada para prever o próximo preço médio a partir dos preços suavizados das últimas barras. A função polyfit de MatLab, R, Zorro e muitas outras plataformas podem ser usadas para regressão polinomial.

4. Perceptron.

Muitas vezes referido como uma rede neural com apenas um neurônio. Na verdade, um perceptron é uma função de regressão como acima, mas com um resultado binário, assim chamado de regressão logística. Não é regressão, é um algoritmo de classificação. A função de recomendação do Zorro (PERCEPTRON, & # 8230;) gera código C que retorna 100 ou -100, dependendo se o resultado previsto está acima de um limite ou não:

Você pode ver que a matriz sig é equivalente às características x n na fórmula de regressão, e os fatores numéricos são os coeficientes a n.

5. Redes nacionais.

A regressão linear ou logística só pode resolver problemas lineares. Muitos não se enquadram nessa categoria & # 8211; um exemplo famoso é prever a saída de uma função XOR simples. E provavelmente também previsão de preços ou retornos comerciais. Uma rede neural artificial (ANN) pode enfrentar problemas não-lineares. É um monte de perceptrons que estão conectados em uma série de camadas. Qualquer perceptron é um neurônio da rede. Sua saída vai para as entradas de todos os neurônios da próxima camada, como esta:

Como o perceptron, uma rede neural também aprende determinando os coeficientes que minimizam o erro entre a previsão da amostra e o alvo da amostra. Mas isso exige agora um processo de aproximação, normalmente com backpropagating o erro da saída para as entradas, otimizando os pesos a caminho. Este processo impõe duas restrições. Primeiro, as saídas do neurônio devem agora ser continuamente funções diferenciáveis em vez do limiar de perceptron simples. Em segundo lugar, a rede não deve ser muito profunda e # 8211; não deve ter muitas camadas escondidas & # 8217; de neurônios entre entradas e saída. Esta segunda restrição limita a complexidade dos problemas que uma rede neural padrão pode resolver.

Ao usar uma rede neural para previsão de negociações, você tem muitos parâmetros com os quais você pode brincar e, se você não for cuidadoso, produza muitos tipos de seleção:

Número de camadas ocultas Número de neurônios por camada oculta Número de ciclos de backpropagation, épocas nomeadas Taxa de aprendizado, a largura do passo de uma Momência de época, um fator de inércia para a função de ativação de pesos.

A função de ativação emula o limite de perceptron. Para o backpropagation você precisa de uma função continuamente diferenciável que gere um & # 8216; soft & # 8217; passo com um certo valor x. Normalmente, é utilizada uma função sigmoide, tanh ou softmax. Às vezes, também é uma função linear que apenas retorna a soma ponderada de todas as entradas. Nesse caso, a rede pode ser usada para regressão, para prever um valor numérico em vez de um resultado binário.

As redes neurais estão disponíveis na instalação R padrão (nnet, uma única rede de camada oculta) e em muitos pacotes, por exemplo RSNNS e FCNN4R.

6. Aprendizagem profunda.

Métodos de aprendizado profundo usam redes neurais com muitas camadas ocultas e milhares de neurônios, que não podem ser treinados de forma efetiva por backpropagation convencional. Vários métodos tornaram-se populares nos últimos anos para treinar tais redes enormes. Eles costumam pré-treinar as camadas do neurônio escondido para alcançar um processo de aprendizagem mais eficaz. Uma Máquina Boltzmann Restrita (RBM) é um algoritmo de classificação não supervisionado com uma estrutura de rede especial que não possui conexões entre os neurônios ocultos. Um auto-codificador esparso (SAE) usa uma estrutura de rede convencional, mas pré-treina as camadas ocultas de forma inteligente, reproduzindo os sinais de entrada nas saídas da camada com o menor número possível de conexões ativas. Esses métodos permitem redes muito complexas para lidar com tarefas de aprendizagem muito complexas. Como bater o melhor jogador humano do mundo.

As redes de aprendizagem profunda estão disponíveis nos pacotes Deepnet e Darch R. Deepnet fornece um autoencoder, Darch uma máquina Boltzmann restrito. Eu ainda não experimentei com o Darch, mas aqui é um exemplo de script R usando o autoencoder Deepnet com 3 camadas ocultas para sinais comerciais através da função neural () do Zorro & # 8217;

7. Suporte máquinas vetoriais.

Como uma rede neural, uma máquina de vetor de suporte (SVM) é outra extensão da regressão linear. Quando olhamos novamente para a fórmula de regressão,

podemos interpretar os recursos x n como coordenadas de um espaço de recursos n-dimensional. Definir a variável de destino y para um valor fixo determina um plano nesse espaço, chamado de hiperplane, pois possui mais de duas dimensões (na verdade, n-1). O hiperplane separa as amostras com y & gt; o das amostras com y & lt; 0. Os coeficientes a n podem ser calculados de forma a que as distâncias do plano para as amostras mais próximas # 8211; que são chamados de & # 8216; vetores de suporte & # 8217; do plano, daí o nome do algoritmo & # 8211; é o máximo. Desta forma, temos um classificador binário com a separação ideal de amostras vencedoras e perdidas.

O problema: normalmente, essas amostras não são linearmente separáveis e # 8211; Eles estão espalhados irregularmente no espaço de recursos. Nenhum avião plano pode ser espremido entre vencedores e perdedores. Se pudesse, tínhamos métodos mais simples para calcular esse avião, f. i. análise discriminante linear. Mas, no caso comum, precisamos do truque SVM: adicionando mais dimensões ao espaço de recursos. Para isso, o algoritmo SVM produz mais recursos com uma função kernel que combina dois preditores existentes para um novo recurso. Isso é análogo ao passo acima, desde a regressão simples até a regressão polinomial, onde também são adicionados mais recursos, levando o único preditor ao n-ésimo poder. Quanto mais dimensões você adiciona, mais fácil é separar as amostras com um hiperplano plano. Este plano é então transformado de volta para o espaço n-dimensional original, ficando enrugado e amassado no caminho. Através da seleção inteligente da função kernel, o processo pode ser executado sem realmente calcular a transformação.

À semelhança das redes neurais, os SVMs podem ser utilizados não apenas para classificação, mas também para regressão. Eles também oferecem alguns parâmetros para otimizar e possivelmente superar o processo de previsão:

Função Kernel. Você normalmente usa um kernel RBF (função de base radial, um kernel simétrico), mas você também tem a escolha de outros kernels, como sigmoid, polynomial e linear. Gamma, a largura do kernel RBF Custo parâmetro C, & # 8216; penalidade & # 8217; para classificações erradas nas amostras de treino.

Um SVM usado frequentemente é a biblioteca libsvm. Ele também está disponível em R no pacote e1071. Na próxima e última parte desta série, planejo descrever uma estratégia comercial usando este SVM.

8. K-vizinho mais próximo.

Comparado com as coisas pesadas de ANN e SVM, esse é um bom algoritmo simples com uma propriedade única: não precisa de treinamento. Então as amostras são o modelo. Você poderia usar esse algoritmo para um sistema comercial que aprenda permanentemente simplesmente adicionando mais e mais amostras. O algoritmo vizinho mais próximo calcula as distâncias no espaço de recursos dos valores de recurso atuais para as amostras mais próximas do k. Uma distância no espaço n-dimensional entre dois conjuntos de recursos (x 1 .. x n) e (y 1 .. y n) é calculada exatamente como em 2 dimensões:

O algoritmo simplesmente prediz o alvo da média das k variáveis alvo das amostras mais próximas, ponderadas por suas distâncias inversas. Pode ser usado para classificação, bem como para regressão. Os truques de software emprestados a partir de gráficos de computador, como uma árvore binária adaptativa (ABT), podem fazer com que o vizinho mais próximo busque muito rápido. Na minha vida passada como programador de jogos de computador, usamos esses métodos em jogos para tarefas como inteligência inimiga de auto-aprendizagem. Você pode chamar a função knn em R para a previsão do vizinho mais próximo e # 8211; ou escreva uma função simples em C para esse propósito.

Este é um algoritmo de aproximação para classificação não supervisionada. Tem alguma semelhança, não apenas com o nome, com o vizinho mais próximo. Para classificar as amostras, o algoritmo primeiro coloca k pontos aleatórios no espaço de recursos. Em seguida, atribui a qualquer um desses pontos todas as amostras com as menores distâncias a ele. O ponto é então movido para a média dessas amostras mais próximas. Isso gerará uma nova atribuição de amostras, uma vez que algumas amostras estão agora mais próximas de outro ponto. O processo é repetido até a atribuição não mudar mais movendo os pontos, isto é, cada ponto está exatamente na média das amostras mais próximas. Agora temos k classes de amostras, cada uma na vizinhança de um dos pontos k.

Este algoritmo simples pode produzir resultados surpreendentemente bons. Em R, a função kmeans faz o truque. Um exemplo do algoritmo k-means para classificar padrões de velas pode ser encontrado aqui: classificação de castiçal não supervisionada para diversão e lucro.

10. Naive Bayes.

Este algoritmo usa Bayes & # 8217; Teorema para classificar amostras de características não numéricas (isto é, eventos), como os padrões de vela acima mencionados. Suponha que um evento X (por exemplo, que o Open da barra anterior esteja abaixo do Open da barra atual) aparece em 80% de todas as amostras vencedoras. Qual é então a probabilidade de uma amostra estar ganhando quando contém evento X? Não é 0.8 como você pensa. A probabilidade pode ser calculada com Bayes & # 8217; Teorema:

P (Y | X) é a probabilidade de que o evento Y (f. i. winning) ocorra em todas as amostras contendo evento X (no nosso exemplo, Abrir (1) & lt; Abrir (0)). De acordo com a fórmula, é igual à probabilidade de X ocorrer em todas as amostras vencedoras (aqui, 0,8), multiplicado pela probabilidade de Y em todas as amostras (cerca de 0,5 quando você seguiu meu conselho acima de amostras equilibradas) e dividido por a probabilidade de X em todas as amostras.

Se somos ingênuos e assumimos que todos os eventos X são independentes um do outro, podemos calcular a probabilidade geral de que uma amostra ganhe simplesmente multiplicando as probabilidades P (X | winning) para cada evento X. Desta forma, acabamos com esta fórmula:

com um fator de escala s. Para que a fórmula funcione, os recursos devem ser selecionados de forma que sejam o mais independentes possível, o que impõe um obstáculo ao uso de Naive Bayes na negociação. Por exemplo, os dois eventos fecham (1) & lt; Fechar (0) e Abrir (1) & lt; Open (0) provavelmente não são independentes um do outro. Os preditores numéricos podem ser convertidos em eventos dividindo o número em intervalos separados.

O algoritmo Naive Bayes está disponível no omnipresente pacote e1071 R.

11. Árvores de decisão e regressão.

Essas árvores predizem um resultado ou um valor numérico com base em uma série de decisões sim / não, em uma estrutura como os ramos de uma árvore. Qualquer decisão é a presença de um evento ou não (no caso de características não numerais) ou uma comparação de um valor de recurso com um limite fixo. Uma função de árvore típica, gerada pelo construtor de árvores do Zorro & # 8217; parece assim:

Como uma tal árvore é produzida a partir de um conjunto de amostras? Existem vários métodos; Zorro usa a entropia Shannon i nformation, que já teve uma aparição neste blog no artigo Scalping. No começo, verifica um dos recursos, digamos x 1. Coloca um hiperplano com a fórmula plana x 1 = t no espaço da característica. Este hiperplato separa as amostras com x 1 & gt; t das amostras com x 1 & lt; t. O limite de divisão t é selecionado de modo que o ganho de informação & # 8211; a diferença de entropia de informação de todo o espaço, a soma das entropias de informação dos dois sub-espaços divididos e # 8211; é o máximo. Este é o caso quando as amostras nos subespaços são mais parecidas entre si que as amostras em todo o espaço.

Este processo é então repetido com o próximo recurso x 2 e dois hiperplanos dividindo os dois subespaços. Cada divisão é equivalente a uma comparação de um recurso com um limite. Por fraccionamento repetido, logo obteremos uma enorme árvore com milhares de comparações de limiar. Em seguida, o processo é executado para trás pela poda da árvore e remoção de todas as decisões que não levam a um aumento substancial de informações. Finalmente, acabamos com uma árvore relativamente pequena como no código acima.

As árvores de decisão possuem uma ampla gama de aplicações. Eles podem produzir excelentes previsões superiores às das redes neurais ou às máquinas de vetor de suporte. Mas eles não são uma solução única, já que seus planos de divisão são sempre paralelos aos eixos do espaço de recursos. Isso limita um pouco suas previsões. Eles podem ser usados não só para classificação, mas também para regressão, por exemplo, retornando a porcentagem de amostras que contribuem para um determinado ramo da árvore. A árvore do Zorro é uma árvore de regressão. O algoritmo de árvore de classificação mais conhecido é C5.0, disponível no pacote C50 para R.

Para melhorar a previsão ainda mais ou superar a limitação do eixo paralelo, um conjunto de árvores pode ser usado, chamado floresta aleatória. A previsão é então gerada pela média ou votação das previsões das árvores individuais. As florestas aleatórias estão disponíveis em pacotes R randomForest, ranger e Rborist.

Conclusão.

Existem vários métodos diferentes de mineração de dados e aprendizagem de máquinas à sua disposição. A questão crítica: o que é melhor, uma estratégia de aprendizagem baseada em modelos ou a máquina? Não há dúvida de que o aprendizado automático da máquina tem muitas vantagens. Você não precisa se preocupar com a microestrutura do mercado, a economia, a psicologia do comerciante ou coisas suaves semelhantes. Você pode se concentrar na matemática pura. O aprendizado de máquina é uma maneira muito mais elegante e atraente de gerar sistemas de comércio. Ele tem todas as vantagens do seu lado, mas um. Apesar de todos os tópicos entusiasmados nos fóruns de comerciantes, ele tende a falhar misteriosamente na negociação ao vivo.

A cada segunda semana, um novo artigo sobre comércio com métodos de aprendizagem de máquinas é publicado (alguns podem ser encontrados abaixo). Pegue todas essas publicações com um grão de sal. De acordo com alguns papéis, as taxas de ganhos fantásticos na faixa de 70%, 80% ou mesmo 85% foram alcançadas. Embora a taxa de ganhos não seja o único critério relevante & # 8211; você pode perder mesmo com uma alta taxa de vitória e # 8211; 85% de precisão na previsão de trades é normalmente equivalente a um fator de lucro acima de 5. Com esse sistema, os cientistas envolvidos devem ser bilionários enquanto isso. Infelizmente, eu nunca consegui reproduzir as taxas de vitórias com o método descrito, e nem chegou perto. Então, talvez um monte de viés de seleção tenha entrado nos resultados. Ou talvez eu seja muito estúpido.

Em comparação com as estratégias baseadas em modelos, eu não vi muitos sistemas de aprendizado de máquina bem sucedidos até agora. E do que se ouve sobre os métodos algorítmicos por hedge funds bem-sucedidos, a aprendizagem por máquinas parece ainda raramente ser usada. Mas talvez isso mude no futuro com a disponibilidade de mais poder de processamento e a próxima de novos algoritmos para aprendizagem profunda.

Classificação usando redes neurais profundas: Dixon. et. al.2018 Previsão de direção de preço usando ANN & amp; SVM: Kara. et. al.2018 Comparação empírica de algoritmos de aprendizagem: Caruana. et. al.2006 Tendência do mercado de ações de mineração com GA & amp; SVM: Yu. Wang. Lai.2005.

A próxima parte desta série tratará do desenvolvimento prático de uma estratégia de aprendizado de máquinas.

30 pensamentos sobre & ldquo; Build Better Strategies! Parte 4: Machine Learning & rdquo;

Bela postagem. Existe uma grande quantidade de potencial nessa abordagem em relação ao mercado.

Btw você está usando o editor de código que vem com zorro? como é possível obter essa configuração de cor?

O script colorido é produzido pelo WordPress. Você não pode mudar as cores no editor do Zorro, mas você pode substituí-lo por outros editores que suportem cores individuais, por exemplo Notepad ++.

É então possível que o bloco de notas detecte as variáveis zorro nos scripts? Quero dizer que o BarPeriod é comentado como está com o editor zorro?

Teoricamente sim, mas para isso você precisou configurar o destaque de sintaxe do Notepad ++ e digitar todas as variáveis na lista. Tanto quanto eu sei, o Notepad ++ também não pode ser configurado para exibir a descrição da função em uma janela, como faz o editor Zorro. Não existe uma ferramenta perfeita e # 8230;

Conforme o último parágrafo. Eu tentei muitas técnicas de aprendizado de máquina depois de ler vários & # 8216; peer reviewed & # 8217; papéis. Mas reproduzir seus resultados permanece indescritível. Quando eu vivo teste com ML, eu não posso parecer melhorar a entrada aleatória.

ML falha ao vivo? Talvez o treinamento do ML tenha que ser feito com dados de preços que incluam também o spread histórico, roll, tick e assim por diante?

Eu acho que o motivo # 1 para falha ao vivo é o viés de mineração de dados, causado por seleção tendenciosa de entradas e parâmetros para o algo.

Obrigado ao autor pela grande série de artigos.

No entanto, deve-se notar que não precisamos restringir nossa visão ao prever apenas o próximo movimento de preços. Pode acontecer que o próximo movimento vá contra o nosso comércio em 70% dos casos, mas ainda vale a pena fazer um comércio. Isso acontece quando o preço finalmente vai para a direção certa, mas antes disso pode fazer alguns passos contra nós. Se atrasarmos o comércio por um passo de preço, não entraremos nos 30% mencionados das negociações, mas para isso aumentamos o resultado do passo de preço de 70% por um preço. Portanto, o critério é qual o valor mais alto: N * average_result ou 0.7 * N * (avergae_result + price_step).

Bela postagem. Se você quiser apenas brincar com alguma aprendizagem de máquinas, implementei uma ferramenta ML muito simples em python e adicionei uma GUI. Foi implementado para prever séries temporais.

Obrigado JCL Achei muito interessante o seu artigo. Gostaria de perguntar-lhe, a partir da sua experiência em negociação, onde podemos transferir dados históricos confiáveis de forex? Eu considero isso muito importante devido ao fato de o mercado Forex estar descentralizado.

Desde já, obrigado!

Não há dados de Forex realmente confiáveis, uma vez que todo corretor de Forex cria seus próprios dados. Todos eles diferem ligeiramente dependentes de quais provedores de liquidez eles usam. FXCM tem relativamente bom M1 e marca dados com poucas lacunas. Você pode baixá-lo com o Zorro.

Obrigado por escrever uma série tão grande de artigos JCL & # 8230; uma leitura completamente agradável!

Tenho que dizer, porém, que não considero as estratégias de aprendizado de máquinas baseadas em modelo e mutuamente exclusivas; Eu tive algum sucesso de OOS usando uma combinação dos elementos que você descreve.

Para ser mais exato, eu começo o processo de geração do sistema, desenvolvendo um & # 8216; tradicional & # 8217; modelo matemático, mas, em seguida, use um conjunto de algoritmos de aprendizagem de máquinas on-line para prever os próximos termos das várias séries temporais diferentes (e não o próprio preço) que são usadas dentro do modelo. As regras de negociação reais são então derivadas das interações entre essas séries temporais. Então, na essência, não estou apenas atirando cegamente os dados de mercado recentes em um modelo de ML em um esforço para prever a direção de ação de preço, mas sim desenvolver uma estrutura baseada em princípios de investimento sólidos para apontar os modelos na direção certa. Então, os dados minam os parâmetros e medem o nível de viés de mineração de dados como você também descreveu.

Vale a pena mencionar, no entanto, que eu nunca tive muito sucesso com o Forex.

De qualquer forma, a melhor sorte com sua negociação e mantenha os ótimos artigos!

Obrigado por publicar esta ótima série mini JCL.

Recentemente, estudei alguns últimos artigos sobre ML trading, profundamente aprendendo especialmente. No entanto, descobri que a maioria deles avaliou os resultados sem índice ajustado ao risco, ou seja, eles costumavam usar a curva ROC, PNL para suportar sua experiência, em vez de Sharpe Ratio, por exemplo.

Além disso, raramente mencionaram a frequência comercial nos resultados da experiência, tornando difícil avaliar a rentabilidade potencial desses métodos. Por que é que? Você tem boas sugestões para lidar com essas questões?

Os papéis ML normalmente visam uma alta precisão. A variação da curva de capital não é de interesse. Isso é justificado porque a qualidade de predição ML determina a precisão, e não a variação.

Claro, se você quer realmente negociar esse sistema, a variação e a retirada são fatores importantes. Um sistema com menor precisão e pior previsão pode de fato ser preferível quando é menos dependente das condições de mercado.

& # 8220; De fato, o método de mineração de dados mais popular e surpreendentemente lucrativo funciona sem redes neurais sofisticadas ou máquinas de vetor de suporte. & # 8221;

Você gostaria de nomear aqueles mais populares? surpreendentemente lucrativos. Então eu poderia usá-los diretamente.

Eu estava me referindo às estratégias de sopa de indicadores. Por razões óbvias, não posso divulgar detalhes de tal estratégia e nunca desenvolvi esses sistemas. Nós simplesmente codificamos. Mas eu posso dizer que chegar com uma sopa Indicadora rentável requer muito trabalho e tempo.

Bem, estou apenas começando um projeto que usa EMAs simples para prever o preço, ele apenas seleciona os EMAs corretos com base no desempenho passado e na seleção de algoritmos que fazem algum grau rústico de inteligência.

Jonathan. orrego@gmail oferece serviços como programador MT4 EA.

Obrigado pelo bom writeup. Na realidade, costumava ser uma conta de lazer.

Olhe complicado para mais entregues agradável de você!

Falando nisso, como podemos entrar em contato?

Há problemas a seguir com ML e com sistemas de negociação em geral baseados na análise de dados históricos:

1) Os dados históricos não codificam informações sobre futuros movimentos de preços.

O movimento futuro dos preços é independente e não está relacionado com o histórico de preços. Não há absolutamente nenhum padrão confiável que possa ser usado para extrair os lucros do mercado de maneira sistemática. Aplicar métodos ML neste domínio é simplesmente inútil e condenado ao fracasso e não vai funcionar se você procurar um sistema lucrativo. Of course you can curve fit any past period and come up with a profitable system for it.

The only thing which determines price movement is demand and supply and these are often the result of external factors which cannot be predicted. For example: a war breaks out somewhere or other major disaster strikes or someone just needs to buy a large amount of a foreign currency for some business/investment purpose. These sort of events will cause significant shifts in the demand supply structure of the FX market . As a consequence, prices begin to move but nobody really cares about price history just about the execution of the incoming orders. An automated trading system can only be profitable if it monitors a significant portion of the market and takes the supply and demand into account for making a trading decision. But this is not the case with any of the systems being discussed here.

2) Race to the bottom.

Even if (1) wouldn’t be true and there would be valuable information encoded in historical price data, you would still face following problem: there are thousands of gold diggers out there, all of them using similar methods and even the same tools to search for profitable systems and analyze the same historical price data. As a result, many of them will discover the same or very similar “profitable” trading systems and when they begin actually trading those systems, they will become less and less profitable due to the nature of the market.

The only sure winners in this scenario will be the technology and tool vendors.

I will be still keeping an eye on your posts as I like your approach and the scientific vigor you apply. Your blog is the best of its kind – keep the good work!

One hint: there are profitable automated systems, but they are not based on historical price data but on proprietary knowledge about the market structure and operations of the major institutions which control these markets. Let’s say there are many inefficiencies in the current system but you absolutely have no chance to find the information about those by analyzing historical price data. Instead you have to know when and how the institutions will execute market moving orders and front run them.

Thanks for the extensive comment. I often hear these arguments and they sound indeed intuitive, only problem is that they are easily proven wrong. The scientific way is experiment, not intuition. Simple tests show that past and future prices are often correlated – otherwise every second experiment on this blog had a very different outcome. Many successful funds, for instance Jim Simon’s Renaissance fund, are mainly based on algorithmic prediction.

One more thing: in my comment I have been implicitly referring to the buy side (hedge funds, traders etc) not to the sell side (market makers, banks). The second one has always the edge because they sell at the ask and buy at the bid, pocketing the spread as an additional profit to any strategy they might be running. Regarding Jim Simon’s Renaissance: I am not so sure if they have not transitioned over the time to the sell side in order to stay profitable. There is absolutely no information available about the nature of their business besides the vague statement that they are using solely quantitative algorithmic trading models…

Thanks for the informative post!

Regarding the use of some of these algorithms, a common complaint which is cited is that financial data is non-stationary…Do you find this to be a problem? Couldn’t one just use returns data instead which is (I think) stationary?

Yes, this is a problem for sure. If financial data were stationary, we’d all be rich. I’m afraid we have to live with what it is. Returns are not any more stationary than other financial data.

Hello sir, I developed some set of rules for my trading which identifies supply demand zones than volume and all other criteria. Can you help me to make it into automated system ?? If i am gonna do that myself then it can take too much time. Please contact me at svadukia@gmail if you are interested.

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Technical analysis has always been rejected and looked down upon by quants, academics, or anyone who has been trained by traditional finance theories. I have worked for proprietary trading desk of a first tier bank for a good part of my career, and surrounded by those ivy-league elites with background in finance, math, or financial engineering. I must admit none of those guys knew how to trade directions. They were good at market making, product structures, index arb, but almost none can making money trading directions. Por quê? Because none of these guys believed in technical analysis. Then again, if you are already making your millions why bother taking the risk of trading direction with your own money. For me luckily my years of training in technical analysis allowed me to really retire after laying off from the great recession. I look only at EMA, slow stochastics, and MACD; and I have made money every year since started in 2009. Technical analysis works, you just have to know how to use it!!

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Machine Learning Trading, Stock Market, and Chaos.

There is a notable difference between chaos and randomness making chaotic systems predictable, while random ones are not Modeling chaotic processes are possible using statistics, but it is extremely difficult Machine learning can be used to model chaotic processes more effectively I Know First has employed artificial intelligence and machine learning in order to make predictions in the stock market Definitions for underlined words can be found in the Glossary at the end of the article.

Differences in the concepts of randomness and chaos are crucial in our abilities to make predictions about a system with such properties. A random system is unpredictable, as a given outcome does not rely on any previous event. A coin that is tossed seven times in a row, landing on heads each time, can be tossed an eighth time and the probability that it will land on heads again is still only 50%. Such stationary processes do not have a change in statistical properties over time and, therefore, cannot be predicted.

Real world processes may seem random to the untrained eye, but upon closer examination, we see that such processes are in fact chaotic. Natural processes such as seismic events, population growth, and stock markets are all examples of such systems and can be predicted with reasonable accuracy. Chaotic processes are controlled by three competing paradigms: Stability, Memory, and Sudden and Drastic Change.

Stability is seen in the stock market as a stock trend either increases or decreases. While the share price of the stock changes over the given time period, the trend is unchanging. There is also a degree of instability here because of what is called a “tired trend.” As a stock is rising and continues to rise, there comes a point when investors start to question how long the trend can continue as it has. As people begin to lose confidence in the trend the stability decreases. In this case, a small event that would normally have a little effect can be substantial enough to reverse the trend entirely. This is referred to as the Sand Pile Avalanche Model when one grain of sand eventually causes the pile to collapse. Memory is the influence that past events have on a current trend. A stock that has been known to rise will likely continue to do so. Drastic and unforeseen changes can also occur, completely reversing a trend with little or no warning. Black Swan events, as they are referred to, are themselves unpredictable but are useful in making future predictions. The cycles of rising and falling trends that occur in chaotic processes have varying time periods, quiet periods can be followed by a large jump or vice versa. Together, these properties of chaotic processes make it possible to make predictions about the system using probability.

Chaos Modeling with Statistics.

Creating a model of chaotic systems using mathematics is difficult due, in part, to what is commonly referred to as the Butterfly Effect. Smalls changes in parameters can cause drastic changes in the outcome, just as something as simple as a butterfly fluttering its wings can ultimately result in something as monumental as a world war.

However, the presence of gradual trends and the rarity of drastic events, such as we see in the stock market, can be modeled using the “1/f noise model.” The basic principle behind this model is that the magnitude of the event is inversely proportional to its frequency. In other words, the more frequently an event occurs, the smaller its impact on the system. 1/f noise is created by random shocks to the system, as well as the combined effects of separate but interrelated processes. An example of this can be either independent news stories or a combination of news stories that all contribute to a common result. The exact cause and effect correlation is difficult to pinpoint and there can be any number of arguments to explain how each factor is influenced by the others. We see 1/f noise in many natural and social processes, and while its source is not well understood, this may be the reason for its existence. As such, 1/f is an intermediate between random white noise and random walk noise, and in most real chaotic processes the 1/f noise is overlapped by the random frequency-independent (white) noise.

In chaotic processes, past events influence current and future events. In Mathematics, this connection between a time series and its past and future values is called autocorrelation . While autocorrelation functions for random processes decay exponentially, for chaotic processes they have a certain degree of persistence which makes them useful for making predictions.

Looking at chaotic processes at different degrees of magnification shows that they retain a similar pattern regardless of scale. This self-similarity introduces the subject of fractals to our modeling. When we look at a relation such as:

Scaling the argument x by a constant, c, simply causes a proportionate scaling of the original function. So, scaling a power-law relation by a constant, causes self-similarity which we see in both chaos systems and in fractals.

This property of self-similarity is crucial, as it allows us to examine the linear relationship between the logarithms of both f(x) and x on the log-log plot. The slope of the line on the rescaled range gives the Hurst Exponent, H, the value of which can distinguish between fractal and random time series or find the long memory cycles.

There are three different groupings of the Hurst Exponent: H is equal to ½, H is less than ½, and H is greater than ½ and less than 1. When the Hurst Exponent is exactly equal to ½, it is indicative of a random walk, unpredictable Brownian motion with a normal distribution . For H less than ½, there is high (white) noise and high fractal dimension meaning there is a high level of complexity in the system’s values. Finally, for H is between ½ and 1, we get that there is less overlapping noise and a smaller, more manageable, fractal dimension. This is indicating a high level of persistence in the given data, leading to long-memory cycles. Ultimately, the Hurst Exponent is a measure of overall persistence in the system.

Another exponent, the Maximal Lyapunov Exponent (MLE), has a strong correlation to the Hurst Exponent and is a measure of sensitivity to initial conditions. The MLE can be examined by running the model outcome with small changes in the input, and then measuring the divergence of the output. This process is relatively simple for lower dimensional models but becomes complicated as the number of variables increases. By taking the inverse of the Lyapunov exponent, 1/MLE, we see a measure of the model’s predictability. The larger the MLE, the faster the loss of predictive “power.”

Fractal time series are complex systems, but they can be used to find good approximations of chaotic processes because the two have such similar properties. For Fractal fluctuations, we use the fat-tailed probability distribution because the normal distribution needs to have a fixed mean and is not useful for quantifying self-similar data sets. With the fat-tailed probability distribution, the variance is representative of local irregularity characterized by the fractal dimension (D), while the mean is representative of global persistence characterized by the Hurst Exponent (H). The fat tail accounts for the probability of extreme events occurring in the natural and social worlds.

Chaos Modeling Using Algorithm.

Due to the complicated nature of modeling chaos using statistics, scientists look to computers to solve these types of problems. Artificial intelligence and machine learning have proven to be incredibly successful in modeling chaotic structures and ultimately in making predictions about these systems.

The purpose of machine learning is to generalize. The machine can take in an inordinate amount of data, find laws within the data and then predict change based on the hidden laws that it finds. Artificial Intelligence has been created in different forms: Rules Based, Supervised Learning, Unsupervised Learning, and Deep Learning.

In the rules based approach, man creates the rules and the machine follows them to get a result, but this is time-consuming and not very accurate. Supervised learning is example-based learning, with the examples being representative of the entire data set while unsupervised learning uses clustering to find the hidden patterns within the data. Deep learning machines are able to model high-level abstractions in the data by using multiple processing layers with complex structures. These machines can automatically determine which data points to consider and then find the relationship between them on its own, with no human involvement. One step beyond this is “Ultra Deep Learning” which combines all types of learning and is able to not only derive the rules but detect when the rules change.

Machine learning works by first providing a framework with mathematical and programming tools. Then, the data must be converted to more-or-less stationary data without the cycles and trends, this reduces the uniqueness of each data point. The model can then be either parametric or nonparametric. A parametric model has a fixed number of parameters while in a nonparametric model the number of parameters increases with the amount of training data. Next, create examples for the machine to learn from, this is an input and, in some methods, an output.

An algorithm should be chosen based on factors such as the desired task, time available and the precision that is required to achieve relevant results. Local search algorithms use methods such as determining steepest decent, best-first criterion or stochastic search processes such as simulated annealing. Simulated annealing is done by making a random move to alter the state, then compare the new state to the previous state and determining whether to accept the new solution or reject it. This repeats until an acceptable answer is found. Global search algorithms use processes such as stochastic optimization, uphill searching and basin hopping to achieve desired results.

Genetic algorithms, a form of local search algorithms, have also been created by using techniques that parallel genetic processes. The algorithm improves the data, or gene pool, by utilizing combination, mutation, crossover and selection. In combination , the algorithm combines two or more solutions in the hope of producing a better solution. Mutation , just as in genetics, involves modifying a solution in random places to achieve a different result. Solutions can also be imported from a similar solution; this is called crossover . Ultimately, a selection is made using the principle of “survival of the fittest,” any suitable solution is selected and otherwise the process of manipulation continues.

The I Know First Predictive Algorithm.

Most financial time series exhibit classic chaotic behavior, so it is possible to make predictions about their future behavior using machine learning techniques. This artificial intelligence approach is in the root of the I Know First predictive algorithm.

I Know First’s genetic algorithm tracks current market data adding it to the database of historical time series data. Then, based on our database of 15 years of stock share prices, the algorithm is able to make predictions over six different time horizons. With each additional data input, the algorithm is able to learn from its successes and failures and then improve subsequent results.

The I Know First algorithm identifies waves in the stock market to forecast its trajectory. Every day the algorithm analyzes raw data to generate an updated forecast for each market. Each forecast includes 2 indicators: signal and predictability .

The signal represents the predicted movement and direction, be it an increase or decrease, for each particular asset; not a percentage or specific target price. The signal strength indicates how much the current price deviates from what the system considers an equilibrium or “fair” price.

The predictability is the historical correlation between the past algorithmic predictions and the actual market movement for each particular asset. The algorithm then averages the results of all the historical predictions, while giving more weight to more recent performances.

By using this predictive algorithm, I Know First’s 2018 portfolio outperformed the S&P 500 picks by an impressive 96.4% margin.

The overall return in the period January 7 th 2018 – January 1 st 2017 ranges between 77.3% and 20.1% while the S&P 500 increased by 12.5%.

Conclusão.

There are many systems in this world that we can predict due their chaotic nature, and we can benefit in many ways from our ability to do so. The stock market is just one example of these processes, with accurate predictions leading to financial gains. We make our predictions by first creating a model of the events in the system. We can do these using statistics or, to avoid the difficulty involved in this, using algorithms and artificial intelligence. I Know First has created an algorithm that is able to make accurate predictions of the stock market and has been able to use it to greatly increase the return on investments for their clients.

Stationary processes – A process with a fixed probability for each possible outcome (i. e. coin toss) Parameters – A numerical characteristic of a population Autocorrelation – Similarity between events as a function of the time lag between them Self-similarity – The property of an object that keeps the same shape regardless of scale Fractals – A natural phenomenon (or mathematical set) that has a repeating pattern at every scale Linear relationship – The relationship between two variables with direct proportionality (the graphical representation of this relationship is a straight line) Logarithms – The inverse of the exponential function Normal Distribution – The distribution of statistical probabilities for some scenario (more commonly known by its ‘bell curve’ representation) Fractal Dimension – The ratio comparing the detail in a fractal pattern with the scale at which it is measured Mean – The central tendency of the probability distribution (i. e. expected value) Variance – The measure of how far each number in the set is from the mean Artificial Intelligence – Intelligent behavior exhibited by machines or software Machine Learning – A subfield of computer science that explores the construction of algorithms that can learn from data and then make predictions on the data Algorithm – A procedure or formula designed for solving a problem.

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Machine Learning and Its Application in Forex Markets [WORKING MODEL]

In the last post we covered Machine learning (ML) concept in brief. In this post we explain some more ML terms, and then frame rules for a forex strategy using the SVM algorithm in R.

To use ML in trading, we start with historical data (stock price/forex data) and add indicators to build a model in R/Python/Java. We then select the right Machine learning algorithm to make the predictions.

First, let’s look at some of the terms related to ML.

Machine Learning algorithms – There are many ML algorithms (list of algorithms) designed to learn and make predictions on the data. ML algorithms can be either used to predict a category (tackle classification problem) or to predict the direction and magnitude (tackle regression problem).

Predict the price of a stock in 3 months from now, on the basis of company’s past quarterly results. Predict whether Fed will hike its benchmark interest rate.

Indicators/Features – Indicators can include Technical indicators (EMA, BBANDS, MACD, etc.), Fundamental indicators, or/and Macroeconomic indicators.

Exemplo 1 & # 8211; RSI(14), Price – SMA(50) , and CCI(30). We can use these three indicators, to build our model, and then use an appropriate ML algorithm to predict future values.

Exemplo 2 & # 8211; RSI(14), RSI(5), RSI(10), Price – SMA(50), Price – SMA(10), CCI(30), CCI(15), CCI(5)

In this example we have selected 8 indicators. Some of these indicators may be irrelevant for our model. In order to select the right subset of indicators we make use of feature selection techniques.

Feature selection – It is the process of selecting a subset of relevant features for use in the model. Feature selection techniques are put into 3 broad categories: Filter methods, Wrapper based methods and embedded methods. To select the right subset we basically make use of a ML algorithm in some combination. The selected features are known as predictors in machine learning.

Support Vector Machine (SVM) – SVM is a well-known algorithm for supervised Machine Learning, and is used to solve both for classification and regression problem.

A SVM algorithm works on the given labeled data points, and separates them via a boundary or a Hyperplane. SVM tries to maximize the margin around the separating hyperplane. Support vectors are the data points that lie closest to the decision surface.

Framing rules for a forex strategy using SVM in R – Given our understanding of features and SVM, let us start with the code in R. We have selected the EUR/USD currency pair with a 1 hour time frame dating back to 2018. Indicators used here are MACD (12, 26, 9), and Parabolic SAR with default settings of (0.02, 0.2).

First, we load the necessary libraries in R, and then read the EUR/USD data. We then compute MACD and Parabolic SAR using their respective functions available in the “TTR” package. To compute the trend, we subtract the closing EUR/USD price from the SAR value for each data point. We lag the indicator values to avoid look-ahead bias. We also create an Up/down class based on the price change.

Thereafter we merge the indicators and the class into one data frame called model data. The model data is then divided into training, and test data.

We then use the SVM function from the “e1071” package and train the data. We make predictions using the predict function and also plot the pattern. We are getting an accuracy of 53% here.

From the plot we see two distinct areas, an upper larger area in red where the algorithm made short predictions, and the lower smaller area in blue where it went long.

SAR indicator trails price as the trend extends over time. SAR is below prices when prices are rising and above prices when prices are falling. SAR stops and reverses when the price trend reverses and breaks above or below it. We are interested in the crossover of Price and SAR, and hence are taking trend measure as the difference between price and SAR in the code. Similarly, we are using the MACD Histogram values, which is the difference between the MACD Line and Signal Line values.

Looking at the plot we frame our two rules and test these over the test data.

Short rule = (Price–SAR) > -0.0025 & (Price – SAR) < 0.0100 & MACD & gt; -0.0010 & MACD < 0,0010.

Long rule = (Price–SAR) > -0.0150 & (Price – SAR) < -0.0050 & MACD & gt; -0.0005.

We are getting 54% accuracy for our short trades and an accuracy of 50% for our long trades. The SVM algorithm seems to be doing a good job here. We stop at this point, and in our next post on Machine learning we will see how framed rules like the ones devised above can be coded and backtested to check the viability of a trading strategy.

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