Tssb (síntese e aumento do sistema de negociação)

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Neste trecho, David apresenta a TSSB (Trading System Synthesis & Boosting), e estabelece duas abordagens para o comércio automatizado.
OBSERVAÇÃO Eu agora posto minhas ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO na minha conta pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe porque não publico vídeos de gato estúpidos ou o que eu como!

Sistemas de Negociação Baseados em Modelos Preditivos, Parte 1.
Negociar instrumentos financeiros de forma sistemática objetiva tem inúmeras vantagens em relação a abordagens subjetivas:
Sistemas de negociação automatizados inteligentemente projetados podem e, muitas vezes, superar o comércio impulsionado pelo ser humano devido a diversos vícios cognitivos e emocionalismo. Um programa eficaz de mineração de dados pode descobrir padrões sutis no comportamento do mercado que a maioria dos humanos não teria chance de ver. Um sistema automatizado é absolutamente repetível, enquanto um sistema orientado por humanos está sujeito a caprichos humanos. A consistência da tomada de decisões é a rentabilidade vital a longo prazo. A repetibilidade também é valiosa porque permite o exame de negócios para estudar a operação e talvez melhorar o desempenho através da filtragem de sinal. Os sistemas de negociação automatizados mais adequadamente projetados são passíveis de análise estatística rigorosa que pode avaliar medidas de desempenho, como o desempenho futuro esperado e a probabilidade de o sistema ter surgido devido à boa sorte e não ao verdadeiro poder. É possível uma operação desatendida.
Os sistemas de negociação automatizados geralmente são usados ​​para uma ou ambas as duas aplicações. O TSSB (Synthesis e Boosting do Sistema de Negociação) é um programa de última geração que é capaz de gerar ambas as aplicações: (1) um sistema de negociação completo e autônomo que faz todas as decisões de negociação e (2) um modelo que pode ser usado para filtrar os negócios de um sistema de negociação existente para melhorar o desempenho. Nós nos referimos a isso como "impulsionando". Muitas vezes, ao selecionar inteligentemente um subconjunto dos sinais gerados por um sistema de negociação existente e rejeitar os outros, podemos melhorar a relação risco / recompensa.
Duas abordagens para negociação automatizada.
Se o objetivo do usuário é o desenvolvimento de um sistema comercial autônomo ou de um sistema de filtragem para aumentar o desempenho de um sistema comercial existente, existem duas abordagens comuns para seu desenvolvimento e implementação: (1) baseadas em regras (regras IF / THEN propostas por um humano) e modelagem preditiva.
Um sistema de negociação baseado em regras exige que o usuário especifique as regras exatas que tomam decisões comerciais, embora um ou mais parâmetros associados a essas regras possam ser otimizados pelo software de desenvolvimento. Aqui está um exemplo simples de um sistema de negociação baseado em algoritmos:
Se a média móvel de curto prazo dos preços exceder a média móvel a longo prazo dos preços, então mantenha uma posição longa durante o próximo bar.
O algoritmo acima indica explicitamente a regra que decide as posições barra a barra, embora a definição exata de "curto prazo" e "longo prazo" seja deixada aberta. O desenvolvedor pode usar o software para encontrar distâncias de lookback média em movimento que maximizem alguma medida de desempenho. Programas como o TradeStation® incluem um idioma proprietário (EasyLanguage® neste caso) pelo qual o desenvolvedor pode especificar as regras de negociação.
Com a ampla disponibilidade de computadores de mesa de alta velocidade, uma abordagem alternativa ao desenvolvimento do sistema de negociação tornou-se viável. A modelagem preditiva emprega um software matematicamente sofisticado para examinar indicadores derivados de dados históricos, tais como preço, volume e interesse aberto, com o objetivo de descobrir padrões repetitivos com poder preditivo. Um modelo preditivo é essencialmente uma formulação matemática ou lógica que relaciona esses padrões com uma variável voltada para o futuro, chamada de variável dependente ou dependente, como o retorno do mercado na próxima semana. Esta é a abordagem utilizada pelo TSSB, e tem várias vantagens em relação ao desenvolvimento do sistema baseado em algoritmos:
O software de modelagem inteligente que utiliza a aprendizagem da máquina pode descobrir padrões que são tão complexos ou enterrados sob ruídos aleatórios que nenhum humano poderia vê-los. Uma vez que um sistema de negociação de modelo preditivo é desenvolvido, geralmente é fácil ajustar sua operação para ajustar a relação risco / recompensa para atender a aplicações que variam em um amplo espectro. Pode obter um desejado trade off entre numerosos sinais com menor probabilidade de sucesso e menos sinais com maior probabilidade de sucesso. Isso é conseguido ajustando um limite que converte as previsões do modelo em sinais discretos de compra e venda. O software bem projetado permite ao desenvolvedor ajustar o grau de automação empregado na descoberta de sistemas de negociação. Os desenvolvedores experientes podem manter um excelente controle sobre o processo e colocar seus conhecimentos funcionando, criando sistemas com certas propriedades desejadas, enquanto os desenvolvedores inexperientes podem aproveitar a automação maciça, permitindo que o software tenha controle maioritário. Em geral, a modelagem preditiva é mais acessível à análise estatística avançada do que o desenvolvimento de sistemas baseados em regras. Algoritmos de análise sofisticados para testar a solidez estatística de suas descobertas podem ser incorporados ao processo gerador do modelo mais facilmente do que eles podem ser incorporados em sistemas baseados em regras especificadas pelo humano. Modelagem preditiva de uma disciplina matemática bem desenvolvida para extrair a máxima informação de um conjunto de dados que complementam a intuição humana. Intuição é capaz de propor séries de dados e maneiras de transformá-los em uma grande lista de indicadores candidatos. A modelagem preditiva, mesmo a forma mais simples, a regressão linear é superior à intuição humana na seleção dos melhores candidatos e a sua combinação em uma previsão. Houve sobre acadêmicos 150 estudos comparando especialistas humanos com modelos estatísticos atestando esse fato.
Modelagem Preditiva.
A abordagem de modelagem preditiva para o desenvolvimento do sistema de negociação depende de uma propriedade básica do movimento do preço do mercado: todos os mercados contêm padrões que tendem a se repetir ao longo da história e, portanto, podem ser usados ​​para prever a atividade futura. Por exemplo, em algumas condições, pode esperar-se que uma tendência continue até que o movimento seja esgotado. Sob outras condições, um padrão diferente se manifesta: uma tendência é mais provável de ser seguida por um retracement em direção ao preço médio recente. Um modelo preditivo estuda dados históricos do mercado e tenta descobrir os recursos que discriminam esses dois padrões.
O objetivo da modelagem preditiva é, então, encontrar padrões que se repitam com bastante frequência para serem lucrativos. Uma vez descoberto, o modelo estará atento ao padrão de reaparecer. Com base em observações históricas, o modelo então poderá prever se o mercado logo se elevará, cairá ou permanecerá aproximadamente o mesmo. Essas previsões podem ser traduzidas em decisões de compra / venda aplicando limiares às previsões do modelo.
Indicadores e Metas.
Os modelos preditivos normalmente não funcionam com dados brutos do mercado. Em vez disso, os preços de mercado e outras séries, como o volume, geralmente são transformados em duas classes de variáveis ​​chamadas indicadores e metas. Estes são os dados utilizados pelo modelo durante o treinamento, teste e uso final em tempo real. É na definição dessas variáveis ​​que o desenvolvedor exerce sua própria influência no sistema comercial.
Os indicadores são variáveis ​​que ficam estritamente para trás no tempo. Ao negociar em tempo real, a partir de uma determinada barra, um indicador será computável, assumindo que estamos com dados históricos de preços suficientes para satisfazer a definição do indicador. Por exemplo, alguém pode definir um indicador chamado tendência como a variação percentual do preço de mercado a partir do fechamento de um bar cinco barras até o final desta barra. Enquanto sabemos estes dois preços, podemos calcular este indicador de tendência. O TSSB pode calcular mais de uma centena de tipos de indicadores que quantificam inúmeras características do comportamento do mercado.
As metas são variáveis ​​que se parecem estritamente no tempo. (Na modelagem de regressão clássica, o alvo é muitas vezes referido como a variável dependente.) As metas revelam o comportamento futuro do mercado. Podemos calcular metas para dados históricos, desde que tenhamos um número suficiente de futuras barras para satisfazer a definição do alvo. Obviamente, no entanto, quando estamos realmente negociando o sistema, não podemos conhecer os objetivos, a menos que tenhamos uma bola de cristal fenomenal. Por exemplo, podemos definir um indicador chamado day_return como a porcentagem de mudança de mercado a partir do aberto do dia seguinte ao aberto do dia após o próximo. Se tivermos um histórico de preços, podemos calcular esse alvo para cada barra, exceto os dois últimos no conjunto de dados. O TSSB pode calcular uma variedade de tipos de variáveis ​​alvo.
Em resumo, a ideia fundamental por trás da modelagem preditiva é que os indicadores podem conter informações que podem ser usadas para prever metas. A tarefa do modelo preditivo é encontrar e explorar essas informações.
Obter o livro.
& # 8212; By David Aronson.
David Aronson is a pioneer in machine learning and nonlinear trading system development and signal boosting/filtering. Aronson is Co-designer of TSSB (Trading System Synthesis and Boosting) a software platform for the automated development of statistically sound predictive model based trading systems. He has worked in this field since 1979 and has been a Chartered Market Technician certified by The Market Technicians Association since 1992. He was an adjunct professor of finance, and regularly taught to MBA and financial engineering students a graduate-level course in technical analysis, data mining and predictive analytics. His recently released book, Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financial Instruments, is a in-depth look at developing predictive-model-based trading systems using TSSB.
Sobre o Autor System Trader Success Contributor.
Os autores contribuintes são participantes ativos nos mercados financeiros e totalmente absorvidos na análise técnica ou quantitativa. Eles desejam compartilhar suas histórias, idéias e descobertas no System Trader Success e espero que você seja um comerciante do sistema melhor. Entre em contato conosco se você quiser ser um autor contribuidor e compartilhar sua mensagem com o mundo.
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Perhaps I’m not the target consumer, but I don’t have the time to read the book or the manual. How does this software compare to other free/cheap options like TradeStation? I was not able to find a comparison table or a clear statement of the advantages.
Hello Stan. It is very different than TradeStation. In fact, they serve totally different goals. Overall TSSB software is not a trading platform, charting program or a development environment where you, as a programmer, write code. Instead, TSSB is a stand-alone tool for researching statistically sound predictive model based trading systems via machine learning. It’s more like Adaptrade Builder than TradeStation. In short, it’s a stand-alone tool.
The authors rediscovered the wheel. These program are available for a long time. What they described as being predictive modelling is a process called data-snooping which appears to be predictive but it is essentially a statistical bias from using the data many times. Probably this is the reason they offer such program for free and they want to charge high consultation fees because if the program could make money they would not give it away. Overall, this article/promotion was disappointing and the quality of this website has gone down the drain.
Sorry you feel the quality of the site is not to your standards. I for one was happy to expose my readers to the concept of predictive modeling as a way to discover market edges and/or build complete trading models. As for the software, I’m pleased there is such a free research tool. Clearly a lot of work went into it and the user manual is very extensive. I wish I had something like this years ago. I’m not sure how a free tool, which can aid in the development of trading systems, be viewed as “gone down the drain?”. FYI, I make no money from the book or software. Maybe if you have a specific criticism on the software the author could respond directly.
Sorry but the quality of this website started showing deterioration signs after the article on “best stock market indicator” but also before that.
I pointed to a specific criticism of the software which it seems you missed and the author avoided talking about it and it is data-snooping bias.
“What they described as being predictive modelling is a process called data-snooping which appears to be predictive but it is essentially a statistical bias from using the data many times.
I am glad you take criticism seriously. I think your blog was way better when you wrote the articles and you did not have any contributors.
Thanks for writing Bob. I have contributors write material to provide different perspectives as I wish STS to be beyond my personal knowledge and experience.
Bob’s post reveals he has neither looked at TSSB or the book. He does realize that data mining incurs a bias from repeated looks at the data. The fact that no other software of which I am aware deals with this problem was the prime motive for creating TSSB. I contains statistically rigorous methods for generating unbiased results and statistical significance tests that are robust to data mining bias. The latter, the Monte Carlo Permutation test was first proposed by my co-author Dr. Tim Masters for, who holds a doctorate in statistics and numerical computing. Thus the entire point of TSSB is deal with the problem that Bob correctly points out.
The two articles I posted did not mention this problem but it is given extensive treatment in our book and software.
Monte Carlo tests cannot deal with data-mining bias because they cannot reject perfectly fitted systems. Neither you nor Masters are aware of that but we do because we actually trade.
“The main limitation of the Monte Carlo analysis are that if your initial results are curve – fitted your results will be a nonsense. The Monte Carlo analysis is good only when it is applied for a sound trading system and not to an over-fitted one.”
Also I am surprised you mix data-mining and data-snooping bias. These are two different things. Your program works by actually enforcing data-snooping bias and there is not sound known statistical tests other than the SPA test to deal with that. All that you can show a superior rule exists in the universe of rules you deal with but it is impossible to know which one it is. If you know of a test that can determine whether a specific trading rule will work in the future and it is not just a result of data-mining please let us know so we can contact Stockholm and nominate you for the Nobel Prize.
Can you tell me what is your understanding of how TSSB makes use of the Monte Carlo method. From your response it appears as if you are thinking of another application of Monte Carlo that we do not employ. I am happy to respond further but let first see if we are on the same page.
I am familiar with Hansen’s SPA test. In fact I discussed it in my first book Evidence Based Technical Analysis (Wiley 2006) pages 329-330)
Hello again Bob (sorry about Joe) can you tell me what you understand to be the distinction between data mining bias and data snooping bias.
“Can you tell me what is your understanding of how TSSB makes use of the Monte Carlo method.”
We are familiar with Dr. Masters work and aware that he makes various significant and unfounded assumptions like for example that all random pairing of system returns with daily raw returns are equally likely, something that amounts to esoteric statistics in this particular case. Then his methods apply only to systems that are invested all the time otherwise considering daily raw returns in a MC or bootstrap does not make sense. As someone commented in Amazon about your book, these are statistical acrobatics because there is no sound theoretical framework that underpins it.
“Hello again Bob (sorry about Joe) can you tell me what you understand to be the distinction between data mining bias and data snooping bias.”
This is reversal of the burden. You claim to be able to deal with these so please you help us clarify the distinction. Obviously, you use thew two terms interchangeably which is not correct.
To conclude, if your statistical methods worked it would only make sense to have kept them secret. Otherwise, revealing them to the public and giving the software away for free is not something that someone with an edge would do.
Actually most people in the field of machine learning and data mining do use the terms interchangeably. Robert Hansen does in his most recent article on SPA (2018). I recently chaired the machine-learning track of a conference for traders in Chicago sponsored by Terrapin and there as well speakers used them interchangeably. While I did make a distinction between data mining and data snooping in my 2006 book, the later relating to obtaining hypotheses from others research papers, I came to find others did not make that distinction. You seem to think it’s crucial. I invite to to explain the difference if you care to if not then don’t.
You’ve made erroneous assumptions about the type of Monte Carlo Permutation tests used in TSSB. You seem to think that we are permuting the order of trades produced by an over fitted trading system. Moreover your assumptions about Dr. Masters current work are also wrong. His earlier paper, which is posted on the Hood River website has nothing to do with the more advanced MCP test used in TSSB. This latest version has not be put in the public domain.
The version of the MCP test discussed in my 2006 book Evidence Based Technical Analysis, Hansen’s SPA test and White Reality Check are all limited in the same way. They do not work for machine-learning, which involves a guided search through the hypothesis space. These tests only work if the search is either exhaustive or random. It is precisely for this reason that the MCP test incorporated into TSSB was designed to be valid under the condition of a guided searche ( machine learning).
Your prior posts suggest your opinions are entrenched and any further attempt to correct your errors will prove fruitless. I will leave you the last word as you seem to need that. I have no doubt it too will be filled with inaccuracies and insults. Têm-no.
Below is response from Dr. Timothy Master. He will not be responding further.
Bob is missing the entire point of the statistical tests such as MCPT in TSSB. He is correct in asserting that curve fitting, learning noise instead of authentic patterns, et cetera, result in an optimistic bias in performance figures. But what he does not seem to understand is that the main driving force behind the design of TSSB is to defeat this exact problem! The version of the MCPT documented in the several papers written by me and available online is an early design, excellent in some narrowly defined applications but worthless in a broader environment. (The paper clearly states this, and lays out some ground rules for when it is and is not applicable.) This algorithm has subsequently been refined to be far more robust, and it is this refined version that is incorporated into TSSB.
In a general sense, here is how a properly designed MCPT test operates. Stipulate that the process of developing a model-based trading system (training models and committees, setting thresholds, selecting the best performers, et cetera) produces optimistically biased performance figures. If the models are excessively powerful and overfit the data, this bias can be extreme. So to assess and account for this we deliberately destroy any predictive power in the data. This may be done by randomly permuting market changes, permuting targets relative to indicators, permuting predicted market moves relative to optimized thresholds, or in any other number of ways, each of which has its benefits and limitations. If this is done a large number of times (hundreds or thousands) we can assess the degree to which the system development process inflates performance. If, for example, we see that the performance results obtained from the actual data greatly exceeds that produced from the permuted data, we can be confident that our developed system has true power above and beyond that produced by the bias inherent in the development cycle.
These issues are discussed in greater detail in the the book Statistically Sound Machine Learning. Pages 161-178 describe a particular MCPT useful for quick-and-dirty screening of indicators for predictive power. Page 206 describes another MCPT that can be used to test the true predictive power (that above and beyond any data mining bias) of an individual model. Pages 299-312 describe an extremely powerful MCPT that completely removes the effects of data mining bias throughout the entire chain of decision making (models, committees, oracles) in order to assess the true capabilities of the system. In fact, Pages 302-305 describe how it can even account for the interaction between long-term market bias and trading systems that are unbalanced in their long-short positions. Finally, the section “Data Snooping… Friend or Foe” on Page 444 provides a big-picture discussion of the relevant issues.
I do make the point several times in the book that many of these algorithms are recent developments and lack rigorous theoretical justification. On the other hand, I do have a PhD in mathematical statistics. I’ve authored five books on the subject, all of which have received rave reviews in the professional peer press (and generally very positive reviews in the much less reliable Amazon site). And I’ve continuously worked as a professional consultant to the market-trading community since 1995. I will say that I use the algorithms in TSSB in my own work and I have full confidence in their veracity. I cannot guarantee that they are completely correct in every possible circumstance, but my experience has been that they are worthy of trust in every application in which I’ve applied them.
Finally, let me say that if anyone has a specific technical criticism of any of these algorithms, I would be happy to hear this criticism, and if I think it is valid I will answer in some way. Critics may, in fact, help me to improve the program. I am always eager for constructive criticism. On the other hand, I will not respond to vague generalities such as, “He doesn’t know what he’s talking about.” This is especially true if the criticism comes from someone who obviously has not even studied the book or program and hence is just speculating. Discussions of this nature are in no one’s best interest.
“If, for example, we see that the performance results obtained from the actual data greatly exceeds that produced from the permuted data, we can be confident that our developed system has true power above and beyond that produced by the bias inherent in the development cycle.”
Again, you are both trying to accuse me of plain criticism but the truth is I have tried to explain to you a few times that a perfectly curve fitted system will always appear good based on your tests. So you are basically achieving nothing. This is a fundamental problem with MC simulation and no matter how one modifies it it will be there.
“our prior posts suggest your opinions are entrenched and any further attempt to correct your errors will prove fruitless. & # 8221;
I was going to say this about your posts. MC simulation can rule out random and bad system but will not rule out well fitted systems, the types that are produced by your software or other machine learning software, and it appears that you are relying on a method or modification thereof that does not work.
If you know of a method that will guarantee that a system your software produces will work in unseen data in forward mode please let us know. You do not because nobody does. You reduce the data-mining bias inherent in bad system and you retain the best fitted systems because the MC, no matter how it is modified, cannot reject those.
I have been clear so please do not accuse me of being vague or just criticizing your work. You basically have nothing and you know that.
Interesting discussion–especially since it sounds like Bob is trying to expose another fraud, of which the financial landscape is littered. Unfortunately, while I am no dummy, I do not have a Ph. D. in mathematics or statistics. This leaves the specific points of debate somewhat over my head. I’d be interested in some clarification of those specific points if the commenters feel it worth their time to do so.
Very interesting discussion! It’s a pity that it has become so personal. I think datasnooping is one of the biggest problem with backtesting and should be discussed more.
An argument in favor of David is that Jaffray Woodriff (one of the most successful hedge managers) seem to do similar things: see p.152 of Schwager’s Hedge Fund Market Wizard. Here Woodriff explains that he looks at the difference in outcomes between the model on the real data and on the data with random disturbances. That seems very similar to your approach, isn’t David?
Also there is an interesting recent paper at SSRN (id=2308659), which seems in favor of Bob’s argument.
[…] Predictive-Model Based Trading Systems, Part 1 | System Trader … [& # 8230;]
Bob, what do you propose as an alternative to the MC method?
How can we improve the processes proposed in this text?
Although I do not hold a PhD in statistics, I have studied this topic fairly deeply. I also have not read Aronson and Master’s TSSB book (yet) but have read what Masters had earlier published regarding the use of MCP to evaluate trading systems as well as Aronson’s EBTA.
I read the fxhackers blog post per the link that Bob posted in the comment. Aronson is absolutely correct that Bob doesn’t seem to understand how Master’s MCP tests actually work. That blog post Bob suggested talks generically about Monte Carlo methods. Unfortunately the meaning of the term Monte Carlo is overloaded. Per wikipedia: “Monte Carlo methods are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results.” This is known in statistics as resampling. There are many methods of resampling including bootstrap, jacknife, and permutation.
The method discussed at fxhackers is actually a simple bootstrap using a set of trade results from a back-test. The term Monte Carlo in this case simply means random re-ordering of individual trade results. This method is the most naive use of resampling applied to trading system evaluation there is. So if that is what Bob believes that Master’s MCP tests are doing, I get his criticism.
But Master’s MCP tests are much different than a naive application of random re-ordering applied to trade results. It is an unfortunate consequence of the blog and comment format that discussions often degrade into arguing over generalities, especially when someone arguing has clearly not even familiarized himself with the content over which he argues. MCP tests are powerful where they fit the application.
With that said, I do believe the MCP principle is very limited in its applicability to a real trading system (at least what I’ve read thus far. My criticism is that (as Masters readily admits) the trading system must fit strict design requirements. Specifically, I’ve yet to see a resampling application for a trading system in the context of a realistic portfolio (multiple instruments, margin limits, position sizing limits, etc). I’d be very happily proven wrong on this comment. Perhaps the TSSB book provides improvements to earlier work and as I said, I need to read that.
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Download: David Aronson of Hood River Research on statistically sound machine learning for algorithmic trading.
David Aronson, President of Hood River Research, kindly provided this excerpt from his book, ‘Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financial Instruments: Developing Predictive-Model-Based Trading Systems Using TSSB.’
This book explores key topics like:
How to estimate future performance with rigorous algorithms How to evaluate the influence of good luck in backtests How to detect overfitting before deploying your system How to estimate performance bias due to model fitting and selection of seemingly superior systems How to use state-of-the-art ensembles of models to form consensus trade decisions How to build optimal portfolios of trading systems and rigorously test their expected performance How to search thousands of markets to find subsets that are especially predictable How to create trading systems that specialize in specific market regimes such as trending/flat or high/low volatility.
In this excerpt, David introduces TSSB (Trading System Synthesis & Boosting), and lays out two approaches to automated trading.
David will be hosting a roundtable discussion at the upcoming Trading Show New York, on the topic, ‘How to adopt new machine learning techniques to mine Big Data.’

Tssb (trading system synthesis & boosting)

Puxe pedidos 0.
Participe do GitHub hoje.
O GitHub é o lar de mais de 20 milhões de desenvolvedores que trabalham juntos para hospedar e rever o código, gerenciar projetos e criar software juntos.
Clone com HTTPS.
Use o Git ou o check-out com o SVN usando o URL da web.
Esta é uma estrutura de automação para Trading System Synthesis and Boosting (TSSB). TSSB is nice package available here from Hood River Research for the development of predictive model-based trading systems, but right now it is GUI only and the output is in verbose log files. The tssbutil framework uses pywinauto to enable a user to run a TSSB script via a Python function invocation. It also provides a parser that converts TSSB output to an intuitive hierarchical data model (see documentation in tssbrun. py .
tssbutil of course depends on TSSB. Follow the link above to the download page and then place the tssb64.exe link in your PATH somewhere.
tssbutil also depends on Python and the pywinauto package. As TSSB is a windows - only package, it is assumed that the installation and usage will occur on a Windows platform (although parsers are cross-platform and should work in any environment).
tssbutil is known to work with 32-bit Python 2.7 - it likely also works with Python 3.X but that has not been tested. Standard pywinauto is 32-bit specific at this point - there are several forks that purport to make it work with 64-bit Python but I could not make any of those work and 32-bit Python + pywinauto worked fine on my 64-bit Windows 7 installation and 64-bit TSSB executable.
The Python download page is here. I recommend the 2.7.x 32-bit Windows installer. Install to a directory of your choice and add the Python directory to your PATH for convenience.
Then, download the pywinauto package from here. Installation instructions are here.
Next, you need to clone this repository. If you are a cygwin user like me, you can install and use git from the cygwin shell:
Alternatively, there is a Windows version of git available here.
Note that when choosing a directory to clone to, it is better to choose a path without a '.' in it if you want to be able to use the example as-is (ex. C:\users\john. doe\workspace would not work). This is due to a TSSB limitation and its READ MARKET HISTORIES command.
Once you have successfully cloned the tssbutil repository, run the following.
This section contains a brief overview of tssbutil components. All modules, classes, and methods have embedded docstring-style documentation for more detail.
This modules contains the run_tssb() function that can be called to invoke TSSB for a given script.
This module contains the AuditParser class that is used to parse an `AUDIT. LOG' output file from TSSB.
This module contains the data model used to represent output of a TSSB run. An instance of TSSBRun is created by AuditParser when it parses an AUDIT. LOG file. See its docstring documentation for details on the model.
This modules contains the VarParser class that can be used to parse a TSSB variable definition file.
This modules contains the DbParser class that can be used to parse a TSSB database file.
This module contains the sed_lite() method. This is a utility function that can be used to facilitate parametrized script file creation (see the outer_wf. py in examples/ for an example of template instantiation).
There is an example that uses the main components of tssbutil to implement an "outer" walk-forward loop. The example is entirely self-contained within the tssbutil, so running is as simple as:
With no arguments, this will display the usage screen:
Before we run the example, here is more detail on what will actually happen. The model is predicting next day return for IBM. stage1.txt is the "inner" walk-forward loop - it creates three 2-input linear regression models using stepwise selection (in an exclusion group to prevent redundant input usage) and then walks forward by 10 years for a single year (the validation year).
Then the output of stage1.txt is examined to determine which models performed best in the out-of-sample period (i. e. the validation year). The two best 2-input models are input into stage2.txt , the "outer" walk-forward loop, where they are run independently as will as inputs into two different COMMITTEEs. Then stage2.txt trains an one 11 year period (the original training set plus the validation year) and tests one walk-forward period (the test year). The performance in the test year should be an unbiased estimate of future performance of this model.
This process is repeated once per year between <year-start> and <year-end> specified on the command-line. The example outputs a. csv file perf. csv with long profit factor improvement ratios for the out-of-sample periods of each model and committee from stage2.txt . Note that by convention, the years specified on the command-line and reported in perf. csv are the last year in the training set. Thus for year 2002, the validation year is 2003 and the test year is 2004 - this means the performance reported in perf. csv for 2002 is the out-of-sample results for 2004.
Here's output from an example run:
And the contents of perf. csv:
Note that there are likely many more measurements than just the long profit factor improvement ration that are desirable from the outer walk-forward loop. These are easily obtainable from data model produced by the parser for the stage2.txt run. This is left as an exercise for others based on their particular use case.
While creating tssbutil, the behavior of pywinauto was found to be be highly non-deterministic, especially in computationally intensive TSSB runs and also very short TSSB runs. I believe the current run_tssb() to be generally usable, but doubtless other issues will arise. The code depends on certain arbitrary delays and various different checks that should otherwise be redundant.
Finally, note there is guaranteed to be much AUDIT. LOG output that the AuditParser does not support. It currently works for standard training/walk-forward with models and committees, as well as a FIND GROUPS run. TSSB has many, many other options - future parse support for these will be added as needed.
tssbutil includes a suite of unit tests that should be used to regression test any changes made to the framework. All tests can be executed from the top-level repo directory using the included test. bat script.
You will see lots of windows coming and going from the run_tssb() tests - when that finishes look for Ok to see that all tests have passed.
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