Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 557
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Die Übung mit Garch hat mir ein erstaunliches Muster geliefert.
Ich habe keine Ahnung, um welchen Zeitrahmen es sich handelt. Es kann an den Handelssitzungen oder der Abhängigkeit von Wochentagen liegen... oder sie sind fließend und nicht an die Handelszeit gebunden.
d.h. der Preis hat sich nicht geändert, d.h. ich möchte nicht mit ihnen handeln).
Wir müssen herausfinden, was die Ursache dafür ist - vielleicht sind es die Handelssitzungen oder die Tagesabhängigkeit... oder sie schweben und sind nicht an die Handelszeit gebunden.
d.h. es stellt sich heraus, dass arima mit solchen Kursen funktionieren sollte, wenn der Trend abgezogen wird... und der Trend sollte separat mit МАшка definiert werden 6)
Hier ist H1.
Hier sind nur die Inkremente. Die Intervalle sind das Wochenende. So zeichnet xts und diese Werte sind nicht in der Datei
Hier sind die absoluten Werte der Inkremente, d.h. vergrößert, aus dem oberen Diagramm
PS.
arima wird nicht funktionieren, weil:
Als Ergebnis des Tests mit H0: das Fehlen des ARCH-Effekts wird abgelehnt
es stellt sich heraus, dass einfache NS über die Grenzen der Trainingsstichprobe hinaus ziemlich schlecht funktioniert (geht zu einer hyperb. Tangentenkonstante)... im Falle der Regression, d.h. nicht viel besser als RF
sehr anschaulicher Artikel
https://habrahabr.ru/post/322438/
Speziell für Maksim habe ich mir die Werke von Richard Feynman angesehen.
Dies schrieb er bereits in den 60er Jahren:
Er forderte alle auf, alt und klein, klug und dumm, kurzum alle in einer Reihe, mit den Preiswahrscheinlichkeitsfunktionen zu arbeiten, nicht mit dem Preis selbst. :)))
Speziell für Maxim habe ich mir die Schriften von Richard Feynman angesehen.
Dies schrieb er bereits in den 60er Jahren:
Und er forderte alle auf, alt und klein, klug und dumm, kurzum alle in einer Reihe, mit Preiswahrscheinlichkeitsfunktionen zu arbeiten, nicht mit dem Preis selbst. :)))
Es macht Sinn :) Meine derzeitige Situation ist wie folgt: ein NS lernt, das wahrscheinlichste Ereignis vorherzusagen (es gibt keine 100%ige Vorhersage), während der andere lernt, mit diesen Wahrscheinlichkeiten zu handeln.
Das Problem liegt wahrscheinlich in der Anzahl der Geschäfte... Ich würde gerne mehr machen, aber die Qualität beginnt zu leiden
Ich will mehr, aber die Qualität leidet darunter.
Es macht Sinn :) meine derzeitige Situation ist wie folgt: ein NS lernt, das wahrscheinlichste Ereignis vorherzusagen (es gibt keine 100%ige Wahrscheinlichkeit), während der andere lernt, mit diesen Wahrscheinlichkeiten zu handeln
Ich denke, das Problem liegt in der Anzahl der Trades. Ich will mehr, aber die Qualität beginnt zu leiden
О! Das ist es, was in die richtige Richtung zu gehen scheint!
Ich leide unter dem Mangel an Geschäften in meinem Modell - nun, ich langweile mich zu Tode.
Aber wenn es Ihnen gelingt, Quantität und Qualität der Geschäfte zu kombinieren, werde ich der erste sein, der sich für Ihr Signal anmeldet, denn die Arbeit mit Wahrscheinlichkeiten ist der richtige Weg. Viel Glück!
О! Das klingt nach einer guten Richtung!
Ich leide derzeit an einem Mangel an Berufen in meinem Modell - nun, ich langweile mich zu Tode.
Aber wenn es Ihnen gelingt, Quantität und Qualität der Geschäfte zu kombinieren, werde ich der erste sein, der Ihr Signal abonniert, denn mit Wahrscheinlichkeiten zu arbeiten ist der richtige Weg. Viel Glück!
Theoretisch scheint es unmöglich zu sein, ohne eine Art von Insider-Tipps oder die Suche nach bestimmten Marktbedingungen (Ausschüttungen?), die im Moment existieren, wie SanSanych mir gezeigt hat
aber mal sehen, danke :)
R. Feynman hat bei seinen Berechnungen der Amplituden der Übergangswahrscheinlichkeiten von Zustand A zu Zustand B die folgende Größe als Input verwendet:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
wobei
X(t) ist der aktuelle Wert,
X(t-1) - vorheriger Wert
deltaT - Zeit zwischen X(t) und X(t-1).
Vielleicht sollten genau diese Daten in NS verwendet werden?
R. Feynman hat bei seinen Berechnungen der Amplituden der Übergangswahrscheinlichkeiten von Zustand A zu Zustand B die folgende Größe als Input verwendet:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
wobei
X(t) ist der aktuelle Wert,
X(t-1) - vorheriger Wert
deltaT - Zeit zwischen X(t) und X(t-1).
Vielleicht sind dies die Daten, die Sie in den NS einbringen müssen?
aber Sie können es versuchen, normalerweise wird log(x(t)/x(t-n)) verwendet
aber ich habe auch andere Prädiktoren mit unterschiedlichen Zeiträumen (Lags)
Sie können natürlich exponentielle Zeit nehmen... wie Sie sagten, aber es braucht eine Menge Geschichte
aber Sie können es versuchen, normalerweise wird log(x(t)/x(t-n)) verwendet
aber ich habe auch andere Prädiktoren mit unterschiedlichen Zeiträumen (Lags)
Sie können natürlich exponentielle Zeit nehmen... wie Sie sagten, aber das erfordert eine Menge Geschichte.
Feynman arbeitete mit Quanten und deltaT-->0. In unserem Fall ist dies die Zeit zwischen Ticks.
Irgendetwas hat auch mein Interesse an NS geweckt... Nicht gut... Vielleicht fange ich wieder an, an einer Theorie zu arbeiten :))))
Feynman arbeitete mit Quanten und deltaT-->0. In unserem Fall ist dies die Zeit zwischen Ticks.
Ich beginne mich auch für NS zu interessieren... Nicht gut... Ich werde wieder eine Theorie entwickeln :))))
Nun, wenn es etwas zu lehren gibt, warum nicht :)