Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2651
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Ist das besser?
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Sie können die Ausdrücke weiter verkomplizieren
Ja, die Sache mit der Liste ist eine gute Idee.
Um ein echtes Double zu machen, braucht man algebraische Datentypen. Ich habe ihre Implementierung für R noch nicht gesehen, und die genetische Optimierung wird mit ihnen nicht funktionieren( es ist nicht klar, welche Art von Optimierung mit ihnenüberhaupt funktionieren wird).
Ich weiß nicht, wie es Ihnen geht, aber ich bin von diesem Algorithmus fasziniert... Wie sich einfache Variablen am unteren Ende zu großen komplexen Ausdrücken am oberen Ende addieren, eine Hierarchie, genau wie in nature....
Ja, das mit der Liste ist eine gute Idee.
Um ein echtes Double zu machen, braucht man algebraische Datentypen. Ich habe ihre Implementierung für R noch nicht gesehen, und die genetische Optimierung wird mit ihnen nicht funktionieren( es ist nicht klar, welche Art von Optimierung mit ihnenüberhaupt funktionieren wird).
Nun, ja, es gibt Einschränkungen, weil jede Ziffer für GP ein separates Element in der Liste ist, wenn es also viele davon gibt, dann gibt es Probleme(( , aber man kann sich aus dieser Situation befreien, wie ich gezeigt habe
Ich weiß nicht, wie es Ihnen geht, aber ich bin von diesem Algorithmus fasziniert... Wie sich einfache Variablen am unteren Ende zu großen komplexen Ausdrücken am oberen Ende addieren, eine Hierarchie, genau wie in nature....
Wieso ist es besser als MSUA? Du kannst von allem fasziniert sein, solange es gut für dich ist.)
Nun, es ist anders.
Ein wenig über die Invarianz gegenüber Ereignissen
Angenommen, wir wollen ein Kopf-Schulter-Muster beschreiben (nehmen wir an, dass ein solches Muster existiert) , dann betrachtet unser Algorithmus die letzten H-Punkte, sagen wir 7, wie im Beispiel
Das grüne Rechteck zeigt den Anwendungsbereich des Algorithmus. Die letzten H-Punkte, in diesem Beispiel 7 Stück.
Die Daten in dieser Form verarbeiten wir, geben sie an AMO weiter, usw., Schiebefenster, usw. Jeder kennt das...
Wenn wir die Regelmäßigkeit durch Regeln beschreiben, wird es so etwas sein wie x[1] < x[2] & x[2] > x[3] etc.....
Aber in Wirklichkeit verändert sich der Markt, dehnt sich aus/schrumpft, die Amplituden ändern sich usw. ....
Das ist die Realität des Marktes, und wir alle schauen uns die letzten 7 Punkte an und erwarten, dass unsere Regel x[1] < x[2] & x[2] > x[3]... funktionieren wird )).
Wie Sie sehen können, gibt es ein Muster, es ist nirgendwo hingegangen, aber unser cooles 10-Schichten-GPT-5 wird nichts sehen ).
Schlussfolgerungen: Alle AMO-Algorithmen arbeiten "out of the box" mit tabellarischen Daten, d.h. alle Algorithmen suchen nach Mustern mit fester Bindung an Indizes, das funktioniert nicht....
1) Es ist notwendig, sich an Algorithmen wie assoziativen Regeln zu orientieren, die an Ereignisse und die Abfolge von Ereignissen, aber nicht an Indizes gebunden sind.
2) Entweder entwerfen wir selbst die richtigen Regeln und erstellen daraus Modelle
3) Oder man verwendet für AMO eine solche Datendarstellung, die für Algorithmen mit assoziativen Regeln/Sequenzen verwendet wird, aber dann wird die Anzahl der Merkmale Milliarden betragen.
Es ist nicht klar, welche Art von Optimierung mit ihnen überhaupt funktionieren wird
Über die Macht der Diversifizierung
Nehmen wir an, wir haben eine CU, die nicht sehr viel Geld verdient, überhaupt nicht viel.
Dies ist seine Renditekurve.
Eigentlich ist sie ein zufälliges Rauschen, dem ein sehr schwacher Trend hinzugefügt wurde. Der Trend ist so gering, dass er im Rauschen nicht sichtbar ist.
Hier ist der Trend.
Dies ist eine Strategie, die wir nicht handeln lassen werden).
Was aber, wenn wir 100 solcher unkorrelierten Strategien haben, die gleichzeitig auf einem Konto gehandelt werden?
Das ist nicht sehr gut. Was ist, wenn wir 1000 Strategien haben?
Und 100 Tausend Strategien?
Das ist ziemlich cool.
Ist es möglich, so viele Strategien mit MO zu erstellen? ....
Wie meinen Sie das? Es gibt die kontinuierliche Optimierung, die doppelt ist, und die diskrete Optimierung, die ganzzahlig ist. Oder verstehe ich das falsch?
Ich habe dort über algebraische Datentypen geschrieben. Sie verallgemeinern komplexe Datentypen wie Listen und Bäume. Sie kombinieren eine komplexe diskrete Struktur und eine Menge von reellen Zahlen, die in dieser Struktur gespeichert sind (es stellt sich heraus, dass sie nicht von fester Größe sind). Dementsprechend müssen wir irgendwie die diskrete Optimierung der Struktur und die kontinuierliche Optimierung der in ihr gespeicherten Zahlen kombinieren. Ich habe absolut keine Ahnung, wie man das zumindest theoretisch machen kann.