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Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par thomas09 » 28 Mar 2020 16:47

Bonjour à tous,

C'est mon premier message sur le forum ! :D :bravo:

Comme dit dans ma présentation, je suis ingénieur en développement informatique (Dev mobile, DevOps, et Deep Learning) et je m'évertue depuis quelques mois à fusionner mes 2 passions, à savoir l'informatique et la finance.
Je suis actuellement en pleine construction d'un modèle d'apprentissage par renforcement permettant de fournir des indications du type BUY/SELL/HOLD sur le Dax 30 cfd à risque limité.

Ma problématique arrive précisément au niveau des data nécessaires pour finaliser un modèle capable d'être poussé en production.
Jusqu'à maintenant, j'utilisais les données OHLC du Dax 30 sur cfd à risque limité provenant de Dukascopy.com. Elles m'ont été très utiles dans un premier temps pour construire le corps du modèle (entrainement sur plus de 3 millions de timesteps), mais je souhaiterais maintenant faire du transfer learning avec des données du Dax 30 Futures en 100 ticks.

Mes questions sont donc :
- Pour le backtest, connaissez-vous des sources de données fiables du Dax 30 Futures lot plein en 100 ticks accessibles en CSV ?
- Pour le live, connaissez-vous des API ou toute autre source de streams qui puissent fournir le cours du Dax 30 Futures lot plein en 100 ticks ? Idéalement, existe-t-il des sources de stream qui fournissent une qualité de flux équivalente à celle de ProRealTime ?

D'après mes recherches, ProRealTime ne permettrait pas de venir s'interfacer sur son flux de data, peut être suis-je dans l'erreur ?

Merci beaucoup à tous,

thomas09

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par Haras57 » 30 Mar 2020 22:39

Salut, regarde avec sierrachart, mais souvent les flux sont pas gratuit :lol2:

A++ :mercichinois:

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par Robinhood » 31 Mar 2020 08:08

Hello,

Bienvenu dans le monde opaque et ultra stratégique de la data. Voilà qlqs conseils :

- tu peux deja tester tes modeles sur les tick d'IG en utilisant takapeek (recherche forum)
- tu peux aussi utiliser takapeek et commencer à collecter les cf.d fut d'IG avec un référentiel propre pour les échéances. Ce nest pas le flux fut mais cest un proxy correct en fonction de ce que tu veux faire
- attention : en travaillant avec du x ticks en signal, tes resultats seront differents en fonction du flux. Un vrai flux level 1 sera bcp plus chargeé qu'un flux proxy cf.d
- a ma connaissance, pour avoir un flux level 1 eurex accessible via une API propre ET accessible tu peux passer par iqfeed. Tu auras accès (de memoire) à 6 mois dhisto tick. Il te faudra ensuite collecter les ticks sur les differents contrats. Iq feed google. Tu payes en fonction des exchanges et de tes besoins : level 1, level 2, augmentation du nombre de symboles, nb dexchanges etc...
- attention à ne pas t'emmeler les pinceaux entre contrats continous et échéances
- oublie PRT pour les backtests et la data (itfinance maison mère ne fournie pas de flux en direct via api aux particuliers). Tu pourrais collecter via PRT DDe mais tu auras un flux tronqué et ce ne sera pas assez stable de toute façon
- enfin je tinvite par ailleurs à utiliser un vps pour collecter tes datas H24. Tu oeux passer par contabo (10e mois avec win10 ou 5 avec linux). Meilleur rapport qualité prix de la planete (je paye une bière à celui qui me trouve mieux)

Bon courage

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par takapoto » 31 Mar 2020 08:23

+1 pour Contabo

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par thomas09 » 31 Mar 2020 14:42

Super merci beaucoup pour toutes ces infos ! :D

Je vais regarder tout ça et voir vers où je peux me diriger. Dès que j'ai des résultats probants, je vous tiens au courant.

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par momoxe » 04 Avr 2020 18:57

Salut thomas09,
j'ai une question concernant le deepLearning. L'apprentissage doit permettre de sortir le meilleur choix par rapport à ce qui a été vu si j'ai bien compris. Mais qu'en est il des aléas du marché lié au tweet de trump, coronavirus, nouvelle qui font chuté ou remonter le marché ? Comment as tu prévu d'intégrer cela à ton modèle ? Par conte interessant pour le 21h50 :D si tu arrives à prévoir le sens à 99%.

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par thomas09 » 10 Avr 2020 17:09

Salut,

Désolé pour le délai de réponse, je n'avais pas vu que tu avais répondu !

Le principe repose sur l'analyse graphique du Dax via un traitement classique par convolution.
Effectivement, à priori, on pourrait se dire que pour des effets d'annonces le modèle pourrait flancher... C'est là qu'intervient l'apprentissage par renforcement, bien différent du supervisé / non supervisé. Par des règles de récompenses, des "Rewards", on peut apprendre aussi au modèle à prendre certaines décisions lorsqu'on repère une anomalie graphique révélant un comportement inattendu du cours.
Le plus important dans ce type de projet, ce sont les features (la data) et le système de reward. Si le système de reward intègre toutes les bonnes pratiques "militaires" qu'évoque Benoist, il peut faire face à ce genre d'imprévus et limiter très largement la casse.

Actuellement, le modèle gagne plus qu'il ne perd en moyenne par trade sur des données de test jamais rencontrées. C'est un bon indicateur, mais sa précision de prédiction se situe entre 45 et 50 %, ce qui nous donne un portefeuille en léger gain mais plutôt proche du flat...
Assez encourageant, mais rien que pour arriver à ce résultat il a fallu beaucoup de recherches et d'ajustements.
Je suis en train d'affiner l'environnement, mais contrairement aux excellents rendements de Benoist, je vise une précision de l'ordre de 70 à 75% ce qui sera mathématiquement amplement suffisant dans le cadre de mon modèle.

Dès que j'ai de nouveaux résultats, je vous tiendrai au courant ! :)

Re: Deep Learning sur Dax 30 : tick data

par ChristelleP » 11 Avr 2020 23:18

up :-)

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