Перспективные разработки нашей команды. Будем рады любым предложениям!

Перспективные разработки нашей команды. Будем рады любым предложениям!

@DeepClust

Здравствуйте, коллеги!

Меня зовут Олег, я руководитель нашего небольшого DeepClust-сообщества.

Статья будет достаточно большая, но в ней я расскажу о некоторых уникальных интересных разработках и идеях, которые мы реализуем в данный момент.

Возможно, кому-то из подписчиков будет интересно присоединиться к нам и помочь в разработке, либо предложить свои идеи, а может купить готовые системы или проинвестировать в текущие разработки. Это позволит дать старт взаимовыгодному сотрудничеству и дополнительные возможности для развития и продвижения перспективных проектов.

Кроме того, возможно, вы хотите заказать разработку собственного проекта.

Открыты для любых предложений.

Итак, ТОП-7 приоритетных на сегодняшний день проектов нашей команды:

1) Система для копирования сделок с мастер счёта Binance на другие счета Binance. Коммерческий проект (закрытый).

https://www.youtube.com/watch?v=XaGGHj0eSiA - небольшое видео работы "копировальщика" (Master - это счёт, на котором ведётся торговля, Slave - счёт, на который копируются сделки).

Система готова, протестирована, уже работает в коммерческом проекте. Является полностью автономной, то есть вы можете торговать на Binance с браузера, телефона, либо на вашем счёте может торговать робот (в том числе любой их перечисленных ниже), а все сделки будут копироваться вашим "подписчикам".

Возможно размещение и настройка на вашем сервере.

Возможна доработка системы под другие биржи.

2) Торговый бот для Binance на основе импульса цены (возможна работа в режиме сетки). Коммерческий проект.

Открывает сделки при изменении цены более чем на X% за Y минут. Закрывает сделки по фиксированному тейк-профиту, либо при пересечении ценой сверху вниз скользящей средней.

Опционально возможна работа в грид-режиме (сетка), когда выставляется несколько ордеров подряд в одном направлении с заданным шагом (сразу отмечу, что я не поклонник сеток, поэтому это лишь доп. опция).

В данный момент система разработана и проходит этап финального тестирования.

Возможно размещение и настройка на вашем сервере.

Возможна доработка системы под другие биржи.

3) Система на основе гармонических паттернов. Публичный проект (открытый).

Пример автоматического паттерна

Экспериментальный проект, не смотря на то, что я уже 13 лет разрабатываю торговые системы, только в последние годы начал пробовать строить автоматические системы на основе графических паттернов.

Система работает на основе гармонических паттернов (Гартли, Бабочка, Летучая мышь и Краб). Использует ассиметричные фракталы для определения экстремумов. Также использует свечной анализ для входа в сделку после формирования паттерна для улучшения результатов. На текущий момент одновременно, в режиме реал-тайм, обрабатывается около 4 десятков крипто-монет в поисках появления данных паттернов.

Требовала модификаций, в связи с этим на прошлой неделе был сильно доработан тестер стратегий на истории (теперь он с точностью в 99% отражает реальное исполнение сделок). Было определено, что из-за различий в волатильности не все пары одинаково хорошо отрабатывают автоматические паттерны, хороший результат в основном достигался на более устойчивых валютах, таких как ETH, LINK:

ETH, 83% прибыльных сделок

При это более волатильные пары действительно показывали низкий результат

FTT, 25% прибыльных сделок

После исследования на большом количестве валют и сделок произошло явное разделение на кластеры и стало понятно на каком типе криптовалют паттерны работают хорошо, а на каком не очень.

Однако помимо фильтрации валют было необходимо подобрать более универсальные параметры и повторить тесты. В результате в систему был интегрирован генетический оптимизатор и также внедрена фильтрация работы по тренду. Первые результаты позволили отфильтровать бОльшую часть ложных сигналов. На текущий момент производится оптимизация параметров и тестирование.

Генетическая оптимизация

Также планируется добавление модифицированных гармонических паттернов (не классических паттернов, таких как Акула).

Проект пока тестовый и доводится до ума, о чём говорил ранее, но проверяется, в том числе, на реальном счёте. Планируем к маю выкатить первую продакш-версию.

Проект публичный и бесплатный, кроме той части, что приведена на скриншоте выше (графический веб-интерфейс с автоматическим поиском и отрисовкой паттернов реал-тайм).

4) Система на основе дивергенций. Публичный проект (открытый).

Дивергенция на графике

Система сигнализирует о появлении двойных дивергенций осцилляторов для определения разворотов цены.

Для обнаружения "качественных" дивергенций к ним применяются дополнительные критерии (мин/макс расстояние между пиками/впадинами). Кроме того, применяется трендовая фильтрация при открытии позиций. Выход осуществляется по адаптивному параболик-стопу (параметры зависят от текущей волатильности рынка).

Изначально данную стратегию я использовал при работе на классических рынках (в принципе как и все остальные методы), сейчас возникло желание адаптировать её под криптовалюту.

Тест на истории
Показатели системы

Было разработано API для реал-тайм отслеживания экстремумов на 4 десятках криптовалют:

Экстремумы RSI по BTCUSDT на 1D

Далее был разработан бот для нахождения дивергенций, он уже прошёл первичное тестирование, сейчас вводятся доп.фильтры и будет проведена генетическая оптимизация.

Проект полностью публичный и бесплатный.

5) Свёрточная нейронная сеть для поиска визуальных паттернов, позволяющих "спрогнозировать" ближайший экстремум цены. Коммерческий проект.

Немного предыстории.

Примерно с 2010 по 2013 год я впервые активно пробовал применять нейросети для трейдинга. Опыт был неудачный и лишь спустя годы, я понял, что не добился успеха в следствие неправильной постановки задачи, ведь я хотел создать "чёрный ящик", реально прогнозирующий будущее значение цены. Но тогда не было человека, который объяснил бы мне, что прогнозировать цену бесполезно, а главное не требуется для успешной торговли.

С тех пор, мне удалось найти нейросетям полезное применение.

Однако в прошлом году я попробовал нечто кардинально новое - начал экспериментировать со свёрточными нейронными сетями, которые обычно применяются для распознавания изображений.

Итак, в данном проекте я подаю на вход нейросети свечные графики (большое количество графиков, каждый содержит, например, по 50 свечей), а обучаю сеть тому, какое расстояние после этого графика прошла цена до ближайшего экстремума.

Изображения для обучения сети

Итоговая цель - находить паттерны, после которых цена с высокой долей вероятности проходит значительное расстояние вверх или вниз.

Конечно, есть множество нюансов, например свечной график для нейросети генерируется особым образом:

Свечной график для обучения нейросети


Разные параметры свечи (тело, тени, цена закрытия) кодируются в разных цветовых каналах, а яркость свечи кодирует объём.

Расстояние до экстремума определяется в единицах ATR, чтобы оно могло быть универсальным. И многое другое.

Первоначально использовалась вот такая архитектура, но в последствии она усложнилась:

Архитектура сети

Кроме того, первая версия обучалась на данных индекса SP500:

Обучение нейросети (красное - обучающая, синяя - тестовая выборки)

Тогда при использовании небольших фильтров удалось добиться правильного определения направления экстремумов в 82% случаев, ошибка определения расстояния до экстремума составила 1.32 ATR, при том, что среднее расстояние до экстремума равнялось 3.26 ATR (по всей выборке). Если рассчитать стандартное отклонение расстояния до экстремума по всем примерам, то ошибка прогноза составляет 40% от величины 1-ого стандартного отклонения.

Результаты форвард-тестирования

Также был сделан тест обучения аналогичной сети на биткоине и получены первые результаты, однако пока что не было времени продолжить этот проект, при этом он, по-прежнему, в первом приоритете.

6) Автоматический генератор прибыльных торговых стратегий. Самый крупный долгосрочный коммерческий проект, который мы ведём.

ИИ генератор прибыльных торговых стратегий

Если честно, этот проект является нашей гордостью :) Его непрерывная разработка ведётся на протяжении уже 10 месяцев. Рассказывать про него можно очень долго, я постараюсь быть кратким.

Вообще идея данного проекта был давно, но вариант реализации пришёл после краткого изучения такой области ИИ, как искусственные иммунные системы, хотя сам проект непосредственно их и не использует.

Суть в том, что в начале, случайным образом, генерируются условия для открытия и закрытия позиций. Условия могут состоять из комбинации индикаторов 5-ти типов: трендовые индикаторы, осцилляторы, свечные паттерны, временные фильтры, объёмные индикаторы. В каждую группу входит от нескольких штук до нескольких десятков конкретных индикаторов.

Генерация индикаторов с помощью деревьев

На следующем шаге с помощью генетической оптимизации условия трансформируются в поисках прибыльной и стабильной стратегии.

Процесс оптимизации
График оптимизации
Пример бек-теста найденной стратегии (прибыль с течением времени)
Пример форвард-теста найденной стратегии (прибыль с течением времени, горизонтальные области - выходные дни)


Далее победившая стратегия проходит статистические тесты на "профпригодность". Если она смогла "выжить" не смотря ни на что, то стратегия записывается в базу данных. Каждая стратегия имеет период полураспада и изживает себя с течением времени ("стареет и умирает").

При работе используется облачная база данных, таким образом, можно запустить несколько приложений для поиска прибыльных стратегий на различных компьютерах, а все данные будут записываться в единое хранилище. Также есть отдельное приложение, в котором можно работать со стратегиями, которые были записаны в БД и, при желании, выбрать автоматическую сборку оптимального портфеля стратегий из полного списка найденных стратегий.

Приложение для работы с базой данных "выживших" стратегий

При разработке я тестирую приложение на индексах и форекс-парах, но в ближайшее время опробую биткоин тоже. В целом, программа способна генерировать прибыльные стратегии для абсолютно любых рынков.

Мы планируем в течение пары месяцев выпустить первую продакшн-версию.

7) Система на основе анализа статистической повторяемости паттернов Меррилла. Коммерческий проект.

Система анализа статистики повторяемости паттернов Меррилла

Это относительно простая система, которая в некотором роде совмещает визуальные и математические (статистические) паттерны.

Каждое движение рынка можно описать одним из 32 паттернов Меррилла. 16 паттернов роста и 16 зеркальных паттернов падения.

Паттерны Меррилла

Разработанная система определяет все экстремумы рынка на истории, затем полностью размечает весь график, определяя все паттерны Меррилла на нём, а затем считает процент повторяемости для всех комбинаций двух паттернов подряд и всех комбинаций трёх паттернов подряд.

Данный проект наглядно показывает, что рынок не движется хаотично, а имеет закономерности, так как при исследовании на большой выборке данных наблюдаются явные повторяемости некоторых паттернов друг за другом. Рынок далёк от равновероятного распределения паттернов, о чём я всегда напоминаю.

По факту данная система не занимается прогнозом, она работает здесь и сейчас. Мы лишь пытается описать рынок некоторой упрощённой моделью системы паттернов, а затем посчитать статистическую вероятность их выпадения. В результате в каждый момент времени мы можем спрогнозировать статистические вероятности направлений движения и если среди всех вариантов мы имеем явно доминирующий, то это может дать нам преимущество в торговле.

Кроме того, система считает двойные и тройные повторения паттернов, и если они согласованы между собой, то это даёт нам немного большую надёжность результатов.

В планах разработать на основе данного статистического анализа полноценную торговую систему: уточнить логику для открытия и закрытия позиций, интегрировать дополнительные фильтры, а также оптимизировать параметры.


По всем вопросам и предложениям пишите: @DeepClust

Спасибо за терпение, что дочитали до конца!))

Удачи, успехов и профитов!