트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2556

 
Alexey Nikolaev # :

Vorontsov는 아마도 러시아 최고의 MO 전문가일 것입니다. 따라서 과정은 좋아야 하지만 IT인을 위한 것이기 때문에 우리에게 기본적이고 중요한 수학은 거기에서 생략됩니다. 나는 거래에 수학적 방법을 적용할 때 기본적이고 단순화된 형식이 거의 적합하지 않다는 것을 반복해서 알아차렸습니다.

ML은 예측 변수와 응답 P(X,Y)의 불변 공동 분포가 있다는 가정을 기반으로 합니다(예: Tibshirani 참조). 이것으로부터 조건부 확률 Py(Y|X)를 계산할 수 있으며, 이로부터 회귀 Y=f(X)를 계산할 수 있습니다. 결과적으로 이 회귀는 모든 MO 모델에 의해 근사됩니다. 물리적 세계에서 이 이론은 어느 정도 효과가 있습니다. 그러나 거래에서는 아닙니다. P(X,Y)는 예측할 수 없는 방식으로 시간(비정상성)에 따라 변하고 전체 이론이 약간 무너지는 것으로 나타났습니다.

당신은 어떻게든 당신의 이론을 생각해 내야 하고, 여기에 이미 있습니다 - 누가 거기에 참여했는지) 가장 일반적인 접근 방식은 단순히 비정상성을 무시하고 결과에 놀라서 MO에 대해 불평하는 것입니다)

글쎄, 시계열과 그것에 대한 그의 경험에 대한 두 번째 부분의 마지막 부분에 흥미로운 것이 있습니다. 나머지는 모두의 몫
비정상성은 규칙성 부족만큼 중요하지 않습니다. 시계열이 일반적으로 예측할 수 없다고 가정하면 여기서 더 이상 발명할 수 있는 것이 없습니다.
 
Alexey Nikolaev # :

ML은 예측 변수와 응답 P(X,Y)의 불변 공동 분포가 있다는 가정을 기반으로 합니다(예: Tibshirani 참조). 이것으로부터 조건부 확률 Py(Y|X)를 계산할 수 있으며, 이로부터 회귀 Y=f(X)를 계산할 수 있습니다. 결과적으로 이 회귀는 모든 MO 모델에 의해 근사됩니다. 물리적 세계에서 이 이론은 어느 정도 효과가 있습니다. 그러나 거래에서는 아닙니다. P(X,Y)는 예측할 수 없는 방식으로 시간(비정상성)에 따라 변하고 전체 이론이 약간 무너지는 것으로 나타났습니다.

당신은 어떻게든 당신의 이론을 생각해 내야 하고, 여기에 이미 있습니다 - 누가 그것에 관여했는지) 가장 일반적인 접근 방식은 단순히 비정상성을 무시하고 결과에 놀라고 MO에 대해 불평하는 것입니다)

말 안하는게 나을듯..

잘했어, 하지만 그럼 어떡하지?

 
막심 드미트리예프스키 # :
비정상성은 규칙성 부족만큼 중요하지 않습니다.

규칙성은 어떻게 측정됩니까?

 
mytarmailS # :

규칙성은 어떻게 측정됩니까?

상관관계, 엔트로피

아마도 다른 사람들이있을 것입니다

 
막심 드미트리예프스키 # :

상관관계, 엔트로피

아마도 다른 사람들이있을 것입니다

뭐라고요? 상관관계, 엔트로피..

무엇을, 언제, 왜?

인터넷에서 비정규성의 정의는 관측치와 날짜 사이에 간격이 있을 때인데, 다른 의미인가요?

 
mytarmailS # :

뭐라고요? 상관관계, 엔트로피..

무엇을, 언제, 왜?

인터넷에서 비정규성의 정의는 관측치와 날짜 사이에 간격이 있을 때인데, 다른 의미인가요?

주기

 
막심 드미트리예프스키 # :

주기

직선에는 "규칙성"이나 "주기"가 없지만 예측할 수 있습니다. 그런 예가 많다.

비정상성이 문제입니다.

 
막심 드미트리예프스키 # :

주기

주기 없음.

아마도 복잡한 주기의 합(간섭)이 있을 수 있지만 일반적인 의미의 주기는 없습니다.

 
Dmytryi Nazarchuk # :

직선에는 "규칙성"이나 "주기"가 없지만 예측할 수 있습니다. 그런 예가 많다.

비정상성이 문제입니다.

비스듬한 직선은 고정되어 있지 않으며 일반적으로 시계열에 대해 이야기하고 있습니다.

헛소리 그만해 미친새끼들은 또 어디서 도망친거야? :D 그냥 주제를 워밍업

 
mytarmailS # :

주기 없음.

아마도 복잡한 주기의 합(간섭)이 있을 수 있지만 일반적인 의미의 주기는 없습니다.

그러면 모든 것이 재임) 따라서 따옴표가 고정적이지 않고 검색되는 주기라는 것이 분명합니다.

사유: