nguyenviettuan96
commented
1 year ago mình nghĩ khó khăn không phải ở chỗ tạo môi tường hay set tỷ lệ risk/reward, target, stop loss hay take profit, khó khăn mà mình gặp phải đó là model khi train với dữ liệu time series dễ bị overfitting, ví dụ lúc bạn train và validation trong năm 2019 thì kết quả rất tốt, nhưng khi bạn dùng dữ liệu năm 2020 để test thì cho kết quả tệ. Vấn đề nữa là khó khăn trong trích xuất đặc trưng từ giá đóng mở cửa. Model bạn dùng nên là model dùng cho NLP vì cần phải ghi nhớ dữ kiện trước đó Nếu bạn muốn làm thì lưu ý 3 vấn đề này
Chào bạn. Trading thực chất là chơi game, nên ý tưởng của mình là tạo một môi trường để AI học được cách chơi tốt nhất trong môi trường đó để đạt được mục tiêu. Trong môi trường mình thiết kế thì có các luật chơi, ví dụ như risk/reward là 1:2 hoặc 1:3, mục tiêu là số dư cuối cùng, ví dụ vốn ban đầu là 1000$, mục tiêu là đạt được 1.000.000$(cái này phải thiết kế luật chơi là dùng lãi kép mỗi khi nhân đôi tài khoản), môi trường bao gồm số lượng nến trong khoảng thời gian 10 năm hoặc 20 năm, số lot tối đa cho một giao dịch, điểm dừng lỗ, chốt lời và spread. Hiện tại mình cũng đã tạo được môi trường như vậy với gym, và mình cho máy tính chọn ngẫu nhiên actions thì kết quả rất lớn có thể từ 1000$ lên đến vài triệu đô(tối đa hơn 18tr$ trong hơn 15, cái này đếm cua trong lỗ thôi). Nhưng tuy nhiên kiến thức hạn chế về AI nên mình chưa thể biết cách để AI học được cách chơi tốt nhất, cũng như tìm ra các mô hình có xác suất thắng cao nhất để đưa vào dự đoán trên thực tế, bạn có ý kiến hay thảo luận gì không?