Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2844
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Fast immer sind integrale Bewertungen aufgrund der großen Variabilität von Netzen nicht auf diese anwendbar. Die Anwendung des integralen Kriteriums "Gleichgewicht" in neuronalen Netzen wird also offensichtlich zu schlechten Ergebnissen führen. Optimieren oder nicht, man wird immer noch keine Ergebnisse erhalten. Aber die Leute geben immer noch der Optimierung die Schuld....
IMHO sollte die Grundlage die Gewinnmaximierung sein, aber mit zusätzlichen Strafen für "unangemessenes Verhalten" verschiedener Art. Auf jeden Fall gibt es hier keine einheitliche Meinung und kann es auch nicht geben, daher ist es wichtig, dass die Plattform reichlich Möglichkeiten zur Anpassung und Individualisierung bietet.
IMHO sollte die Grundlage die Gewinnmaximierung sein, aber mit zusätzlichen Strafen für "ungebührliches Verhalten" verschiedener Art. Auf jeden Fall gibt es hier keine einheitliche Meinung und kann es auch nicht geben, daher ist es wichtig, dass die Plattform reichlich Möglichkeiten zur Anpassung und Individualisierung bietet.
das ist natürlich das abgeleitete kriterium. das heißt, es geht nicht um den maximalen Gesamtgewinn an sich, sondern um die Art und Weise, wie der maximale Gewinn erreicht wird. es handelt sich also immer noch um eine globale Suche, und es gibt keinen Grund, sich dafür zu schämen. dann kann die Funktion vereinfacht wie folgt geschrieben werden:
f = a*B.
wobei B der Endsaldo und a das Kriterium für die Bewertung der Erreichung des maximalen Saldos ist.
Übrigens gibt es auch Varianten, dynamisch abgeleitete Kriterien zu bilden. z.B. die maximale Anzahl der in der aktuellen Optimierungsiteration erreichten Geschäfte zu verwenden und das Bewertungskriterium neu zu berechnen.IMHO sollte die Grundlage die Gewinnmaximierung sein, aber mit zusätzlichen Strafen für "ungebührliches Verhalten" verschiedener Art. Auf jeden Fall gibt es hier keine einheitliche Meinung und kann es auch nicht geben, daher ist es wichtig, dass die Plattform reichlich Möglichkeiten zur Anpassung und Individualisierung bietet.
Es wäre auch schön, wenn es eine interne Möglichkeit zur Optimierung von Hyperparametern gäbe (z. B. Gewichte für Strafzuschläge zu einem Kriterium). Als Beispiel - optuna in python.
f = a*B.
f = a*B.
Apropos Vögel.
Auf den Finanzmärkten gibt es keine Formeln mit dem Vorzeichen der Gleichheit, d.h.
es gibt keine Formeln
y = x
wonach, wenn x=2, dann y=2.
Das ist deterministisches Denken.
Es gibt Formeln:
y ~ x
nach der, wenn x =2, dann y = 2 im Kanal eines Konfidenzintervalls. Aber für nicht-stationäre Märkte gibt es nicht einmal ein Konfidenzintervall, weil die Varianz eine Variable ist, und zwar nicht einmal eine Variable, sondern etwas anderes.
Das ist stochastisches Denken.
Apropos Vögel.
Auf den Finanzmärkten gibt es keine Formeln mit einem Gleichheitszeichen...
Apropos Vögel.
Auf den Finanzmärkten gibt es keine Formeln mit einem Gleichheitszeichen, d. h.
keine Formeln
y = x
Wenn also x = 2 ist, dann ist y = 2.
Das ist deterministisches Denken.
Es gibt Formeln:
y ~ x
die besagen, dass, wenn x = 2 ist, y = 2 im Kanal eines bestimmten Konfidenzintervalls ist. Aber für nicht-stationäre Märkte gibt es nicht einmal ein Konfidenzintervall, weil die Streuung eine Variable ist, und zwar nicht einmal eine Variable, sondern etwas anderes.
Das ist stochastisches Denken.
Oppa!
Nun gut.
Oppa!
OK.
Ja, so sieht die Realität aus.
Auch ich habe mich aufgeregt, als mir klar wurde, dass statistische Methoden keine exakte Wissenschaft sind, es gibt immer Fehler.
Ja, so sieht die Realität aus.
Auch ich war frustriert, als mir klar wurde, dass statistische Methoden keine exakte Wissenschaft sind, es gibt immer Fehler.
Hohe und nicht hohe Präzision ist ein sehr vages und nicht beweisbares Urteil.
Es kommt darauf an, auf welchem Monitor man es betrachtet.
Davon gibt es eine ganze Menge.
Es spielt also wahrscheinlich keine Rolle und darum geht es auch nicht.
Nur eines ist bisher klar:
um billiger zu kaufen, wird der Gegentrend gehandelt, und wahrscheinlich in seiner Mehrheit....