Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 270
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warum sind alle so auf Modelle fixiert? warum spricht niemand über Vorzeichen? warum spricht niemand über Nicht-Stationarität? Warum versucht niemand, diese Probleme zu lösen? Warum denkt niemand darüber nach, was die Preise treibt?
Wenn Sie eine Stochastik verwenden, spielt es keine Rolle, welches Modell Sie verwenden, ob es sich um ein gewöhnliches KNN oder ein hochentwickeltes tiefes Netz handelt,die Genauigkeit liegt bei 51-53 %, unabhängig davon, wie tief es ist. Was nützen diese Modelle, wenn die Eingaben unsinnig sind? Nein, aber 95% der Aufmerksamkeit gilt den Modellen. Für mich persönlich sind die Modelle der letzte Schritt im System, und sie machen nur 2% der Arbeit aus.
Eine ganz andere Sache ist es, wenn die MO auf große Datenmengen angewandt wird, bei denen die algorithmische Analyse (unter Verwendung direkter Formeln) sehr schwierig oder sogar unmöglich ist. Aber hier werden in der Regel nur Kombinationen von Stochastik in Verbindung mit Machcs verdorben, so dass die Frage "warum?" hier nicht besonders relevant ist.
warum sind alle so auf Modelle fixiert? warum spricht niemand über Vorzeichen? warum spricht niemand über Nicht-Stationarität? warum versucht niemand, diese Probleme zu lösen? warum denkt niemand darüber nach, was die Preise antreibt? warum?
Sie haben eine falsche Vorstellung von dem Thema, in dem Sie sich befinden.
Schauen Sie sich meine Beiträge an, und nicht nur meine Beiträge, in denen ich sage, dass das Hauptproblem im Data Mining liegt. Ich habe Ihnen sogar eine Zahl für die Verteilung der Arbeitsintensität genannt: über 70 % für Data Mining.
Außerdem habe ich behauptet und behaupte immer noch, dass die Wahl des Modells kaum Auswirkungen auf das Endergebnis hat.
Darüber hinaus haben ich und andere Forumsteilnehmer spezifische Algorithmen genannt, die es ermöglichen würden, den ursprünglichen Satz von Prädiktoren aus dem Rauschen herauszufiltern. Dabei wird argumentiert, dass das Modell ohne Rauschprädiktoren NICHT EMPFOHLEN ist.
Das alles ist in diesem Thread zu finden.
PS.
Nicht-Stationarität wurde nicht berücksichtigt, da es sich um Klassifizierungsmodelle und nicht um Regressionsmodelle handelt und die Auswirkungen von Nicht-Stationarität auf die Leistung von Klassifizierungsmodellen nicht ganz klar sind.
warum sind alle so auf Modelle fixiert? warum spricht niemand über Vorzeichen? warum spricht niemand über Nicht-Stationarität? warum versucht niemand, diese Probleme zu lösen? warum denkt niemand darüber nach, was die Preise antreibt? warum?
Wenn Sie stochastisch eingeben, spielt es keine Rolle, welches Modell Sie verwenden .....
Nicht-Stationarität bedeutet nicht Nicht-Vorhersagbarkeit, sondern bedeutet, dass einfache Statistiken wie Erwartung und Varianz driften, wobei nicht einmal die Regelmäßigkeit dieser Drift analysiert wird; wenn sie driften, sind sie nicht stationär. Im Zusammenhang mit MO ist Nicht-Stationarität kein Problem, Nicht-Stationarität ist ein Problem für Systeme, die auf den Annahmen der stückweisen Konstanz von Erwartung und Variation beruhen. MO kann Fenstererwartung und -variation als Merkmale verwenden, aber das ist nur ein sehr kleiner Teil der Merkmale, und die Fehler dieser Merkmale können teilweise eliminiert werden. Das Hauptproblem liegt in den schnellen Marktreaktionen auf neue Informationen, die nicht von diesen Merkmalen bestimmt werden, die einzige Hoffnung liegt auf den Insidern und den damit verbundenen diffusen "Vorboten", wenn bestimmte Verhaltensmuster der Teilnehmer auftreten, bevor die Nachricht bekannt gegeben wird. Das heißt, dass der Markt aufgrund von Insider-Aktionen besser vorhersehbar ist.
Warum brauchen Sie eine Stochastik? In der Tat ist der Unterschied zwischen der MO-Stochastik und dem Standard-Momentum nicht groß, es macht keinen Sinn, etwas anderes als das Momentum zu verwenden, als einfache Fenstererwartung der Renditen. Schauen Sie sich an, was in konventionellen ökonometrischen Modellen verwendet wird(AR, ARMA, GARCH, ...Es gibt nur Renditen, Variationen und Mischungen von Renditen, das ist Momentum und es ist nicht aus der Sicht der Einfachheit, aber da all dieses Zeug mit "einem idealen Indikator" vor allem im Rahmen der Glättung, die nicht zurückfallen würde, sieht es wie Alchemisten versuchen, einen Stein der Weisen oder ewigen Motor zu machen, sie sind unwissend Fanatiker. Aber Indikatoren glätten nicht nur, zum Beispiel "Niveaus" kann eines der wichtigsten Merkmale sein, ich meine die Niveaus, die wir mit unseren Augen auf dem Diagramm sehen, wo Leute Stops setzen. Versuchen Sie, dieses Zeichen zu formalisieren und zu programmieren und prüfen Sie, wie statistisch signifikant es ist.
Nicht-Stationarität bedeutet nicht Nicht-Vorhersagbarkeit, sondern zeigt an, dass einfache Statistiken wie Erwartung und Varianz driften, wobei nicht einmal die Regelmäßigkeit dieser Drift analysiert wird; wenn sie driften, handelt es sich um Nicht-Stationarität. Im Zusammenhang mit MO ist Nicht-Stationarität kein Problem, Nicht-Stationarität ist ein Problem für Systeme, die auf den Annahmen der stückweisen Konstanz von Erwartung und Variation beruhen. MO kann die Fenstererwartung und -variation als Merkmale verwenden, aber das ist nur ein sehr kleiner Teil der Merkmale und Fehler dieser Merkmale können teilweise eliminiert werden. Das Hauptproblem liegt in den schnellen Marktreaktionen auf neue Informationen, die nicht von den verfügbaren Merkmalen bestimmt werden. Die einzige Hoffnung liegt in den Insidern und den damit verbundenen diffusen "Vorboten", wenn bestimmte Verhaltensmuster der Teilnehmer auftreten, bevor die Nachricht bekannt gegeben wird. Das heißt, dass der Markt aufgrund von Insider-Aktionen besser vorhersehbar ist.
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Wie?
Nicht-Stationarität bedeutet nicht Nicht-Vorhersagbarkeit, sondern zeigt an, dass einfache Statistiken wie Erwartung und Varianz driften, auch wenn die Regelmäßigkeit dieser Drift nicht analysiert wird; wenn sie driften, handelt es sich um Nicht-Stationarität. Im Zusammenhang mit MO ist Nicht-Stationarität kein Problem, Nicht-Stationarität ist ein Problem für Systeme, die auf den Annahmen der stückweisen Konstanz von Erwartung und Variation beruhen. MO kann Fenstererwartung und -variation als Merkmale verwenden, aber das ist nur ein sehr kleiner Teil der Merkmale, und die Fehler dieser Merkmale können teilweise eliminiert werden. Das Hauptproblem liegt in den schnellen Marktreaktionen auf neue Informationen, die nicht von den verfügbaren Merkmalen bestimmt werden; die einzige Hoffnung liegt auf den Insidern und den damit verbundenen diffusen "Vorboten", wenn bestimmte Verhaltensmuster der Teilnehmer auftreten, bevor die Nachricht bekannt gegeben wird. Das heißt, dass der Markt aufgrund von Insider-Aktionen besser vorhersehbar ist.
1. Nicht-Stationarität = Varianz ist gleich unendlich. "Drift" ist bahnbrechend!
2. Rot hervorgehoben - mit Popcorn und Bier eingedeckt. Ich freue mich auf die Show, in der die Preisspanne mit MO-Methoden vorhergesagt wird!
1. Nicht-Stationarität = Streuung ist gleich unendlich. "Drift" ist bahnbrechend!
2. Rot hervorgehoben - mit Popcorn und Bier eingedeckt. Ich freue mich darauf, die Preisspanne mit den MO-Methoden vorhersagen zu können!
Wir sind nicht wirklich daran interessiert, dass Sie die Bier- und Popcornhersteller hier unterstützen.
Wir sind daran interessiert, wie man Probleme auf dem Markt erkennt und löst. nicht generell, sondern bei der Entscheidung über Positionen.
Für mich gibt es zwei solcher Probleme:
1. Unbeständigkeit bei der Vorhersage der SIGNIFIKATION (BEWERTUNG) des Quotienten
2. Übermäßiges Lernen bei der Vorhersage der Richtung der Kotirbewegung.
Dabei kann MO nicht nur das Problem benennen, sondern auch das Problemlösungsinstrument erörtern und darüber hinaus die Richtigkeit des erzielten Ergebnisses begründen.
Wie?
Was ist daran falsch?
1. Nicht-Stationarität = Streuung ist gleich unendlich. "Drift" ist bahnbrechend!
2. Rot hervorgehoben - mit Popcorn und Bier eingedeckt. Ich freue mich auf die Show, in der die Preisspanne mit MO-Methoden vorhergesagt wird!