Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3196

 
Maxim Dmitrievsky #:
Was machen Sie beruflich? Was ist Ihr Hintergrund, wie sind Sie dazu gekommen?

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Maxim Dmitrievsky #:
Nun einschließlich )

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Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading

Aleksey Nikolayev, 2023.08.17:45 PM

Ich kann vorschlagen, mein Experiment zu modifizieren. Nehmen wir an, es gibt zehn Kästchen mit Zahlen von 1 bis 10, hundert weiße Kugeln und hundert schwarze Kugeln (die Zahlen 10 und 100 werden auf herkömmliche Weise genommen). Die Kugeln werden irgendwie in den Kisten angeordnet, dann schaut man sich an, wie viele Kugeln in jeder Kiste sind und versucht zu verstehen, ob es eine Regelmäßigkeit im Algorithmus der Anordnung gibt - in den Kisten mit den Zahlen überwiegen Kugeln einer bestimmten Farbe.

Wenn also jede Kugel (beider Farben) zufällig und mit der gleichen Wahrscheinlichkeit 0,1 in eine der Schubladen gelegt wird, dann wird es am Ende keine Gleichmäßigkeit im Verhältnis der Farben geben! Es wird fast immer ein Kästchen geben, in dem fast alles weiß ist, und eines, in dem fast alles schwarz ist. Und es geht überhaupt nicht um die Qualität des DSP, Sie können einen echten Quanten-DSP nehmen und alles wird gleich sein. Es geht um die eigentliche Natur des probabilistischen Zufalls. Es wird immer Unregelmäßigkeiten geben, aber die Anzahl der Kästchen, in denen sie bei der nächsten Anordnung zu finden sind, ist absolut unvorhersehbar. Das Gleiche gilt für das vorangegangene Beispiel mit der Wochenstunde (die Wochenstunde ist das Analogon zur Kistennummer).

Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun. Entweder man versucht zu zeigen, dass die Ungleichheit in der Praxis viel größer ist, als sie es bei gleicher Wahrscheinlichkeit wäre. Dies geschieht durch eine Art statistischer Tests. Oder man kann sich einfach sicher sein, dass die Ungleichmäßigkeit, auch wenn sie gering ist, auf eine Regelmäßigkeit zurückzuführen ist, die sich aufgrund von Rauschen nur schwach manifestiert. Aber das ist eine Frage des Glaubens und der Praxis, und wenn es funktioniert, dann ist es gut.

Ich hoffe, es ist klar, dass die Chiffre (Wochenstunden) eine Analogie zu Ihren Quanten ist.


 
Aleksey Vyazmikin #:

Es ist die Fortsetzung eines Themas

Warum müssen Sie die Ziele ändern?

Sie müssen viele Varianten der ursprünglichen gemischten Reihen nehmen und neue Ziele für sie berechnen.

Dann führen Sie 10k Simulationen durch, betrachten die besten durchschnittlichen Quartile und vergleichen sie mit den ursprünglichen.


Das beste durchschnittliche Quartil wird im Durchschnitt das beste sein.
 
СанСаныч Фоменко #:

SanSanych, gibt es eine Chance, dass Ihr mt-R-Paket unter Linux funktioniert? Ich meine beide möglichen Varianten der R-Installation - direkt in Linux und über wine (diese Variante habe ich noch nicht ausprobiert).

Der Grund des Interesses ist, dass sie gehen, um Fenster für Russland zu schließen.

 
Aleksey Nikolayev #:

SanSanych, gibt es eine Chance, dass Ihr mt-R-Paket unter Linux funktioniert? Ich meine beide möglichen Varianten der R-Installation - direkt in Linux und über wine (diese Variante habe ich noch nicht ausprobiert).

Der Grund des Interesses ist, dass sie gehen, um Fenster für Russland zu schließen.

Was sind die Vorteile dieses Pakets gegenüber anderen Optionen?

 
Maxim Dmitrievsky #:

und warum sollte man die Zielvorgaben ändern?

Sie müssen viele Varianten der ursprünglichen gemischten Reihen nehmen und neue Ziele für sie berechnen.

Führen Sie dann 10k Simulationen durch und betrachten Sie die durchschnittlich besseren Qua-Segmente und vergleichen Sie sie mit den ursprünglichen.


Der beste durchschnittliche Qua-Schnitt wird im Durchschnitt der beste sein.

Sie haben den Zusammenhang verloren - das ist nicht das, wovon Sie sprachen.

Wenn es um Ihre Idee geht, woher nehmen Sie dann 10k - wollen Sie so viele Zeitreihen? Das ist zu viel - nicht rational.

Es gibt noch eine andere Möglichkeit - nehmen Sie andere Instrumente und versuchen Sie dort zu sehen, welcher Prozentsatz der quantifizierten Segmente weiterhin effektiv ist.

Dies wird gemeinsame Muster bei verschiedenen Instrumenten aufzeigen.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Sie haben den Zusammenhang verloren - es ging um etwas anderes.

Wenn es um Ihre Idee geht, woher nehmen Sie dann 10k - wollen Sie so viele Zeitreihen? Das ist zu viel - das ist nicht rational.

Es gibt noch eine andere Möglichkeit - nehmen Sie andere Tools und versuchen Sie dort zu sehen, welcher Prozentsatz der Quantensegmente weiterhin effektiv ist.

Dies wird gemeinsame Muster bei verschiedenen Instrumenten hervorheben.

Warum verschiedene Instrumente? Sie können es mit einem tun.

man kann weniger machen, es macht keinen Unterschied, aber nicht zu wenig (die Stärke der Kleinheit wird intuitiv und empirisch bestimmt).

Je mehr Simulationen durchgeführt werden, desto mehr wird das Ergebnis gemittelt. Die Verzerrung ist eine Variante des Kompromisses.

Das heißt, wenn die Anzahl der Simulationen einen bestimmten Schwellenwert erreicht, ist der Quatraffic nicht mehr nützlich für die Gewinnermittlung, sondern wird zu gemittelt. Das heißt, sie erhalten ungefähr die gleiche Bedeutung. Dies ist der Fall, wenn der Markt wirklich zufällig ist. Wenn Sie so weit kommen, werden Sie den Markt tatsächlich als zufällig betrachten. Nun, oder Ihre Chip-Wert-Bündel sind ineffizient.

wird ein normales Monte Carlo einer gesunden Person sein )

 
Aleksey Nikolayev #:

SanSanych, gibt es eine Chance, dass Ihr mt-R-Paket unter Linux funktioniert? Ich meine beide möglichen Varianten der R-Installation - direkt in Linux und über wine (diese Variante habe ich noch nicht ausprobiert).

Der Grund des Interesses ist, dass sie gehen, um Fenster für Russland zu schließen.

Dieses Paket arbeitet mit dlls. Und die funktionieren nur in vinda.
Ich habe die Nachrichten durchgesehen - ich sehe nur ein Jahr alte Beschränkungen für das Herunterladen von W10- und W11-Distributionen und ihre Entfernung Ende 2022. Gibt es irgendwo ein Update?
 
Maxim Dmitrievsky #:

Ich brauche keine anderen, Sie können einen benutzen

man kann auch weniger haben, das macht nichts, aber nicht zu wenig (die Stärke der Kleinheit wird intuitiv und empirisch bestimmt).

Je mehr Simulationen, desto gemittelter das Ergebnis. Bias ist eine Variante von Traidoff.

Das heißt, wenn ein bestimmter Schwellenwert an Simulationen erreicht ist, sind die Quattrogramme für die Gewinnermittlung nicht mehr nützlich, da sie dann zu gemittelt sind. Dies ist der Fall, wenn der Markt wirklich zufällig ist. Wenn Sie dieses Stadium erreicht haben, werden Sie den Markt tatsächlich als zufällig betrachten. Nun, oder Ihre Chip-Zeichen-Bündel sind ineffizient.

wird ein normales Monte Carlo eines gesunden Menschen sein )

So wie ich es verstehe, schlagen Sie im Wesentlichen Folgendes vor:

  1. Finden Sie Quantisierungssegmente auf der ursprünglichen Probe und erstellen Sie ein Quantisierungsgitter über ihnen für die gesamte Probe.
  2. Erstellen Sie ein Symbol, das in seinen Merkmalen dem ursprünglichen Symbol ähnelt - n-mal.
  3. Erstellen Sie eine Stichprobe nach der Anzahl der erzeugten Symbole.
  4. Suchen Sie anhand der Tabelle aus Punkt 1 nach Quantensegmenten - in n Proben.
  5. Zählen Sie, wie viele Quantensegmente auf den erzeugten Mustern im Vergleich zum Original gefunden wurden.

Vielleicht könnte ich ein paar Dutzend Stichproben machen, aber:

1. Ich habe keine Ahnung, wie man ein wirklich ähnliches Symbol wie das Original erzeugt - kein Werkzeug.

2. Wie soll man das Ergebnis interpretieren, wenn es viele "Treffer" gibt und wenn es nur wenige sind, in den Bereichen der Quantensegmente?

 
Forester #:
Dieses Paket läuft auf dlls. Und die funktionieren nur in Windows.
Ich habe die Nachrichten durchgesehen - ich sehe nur ein Jahr alte Beschränkungen für das Herunterladen von W10- und W11-Distributionen. Und über ihre Aufhebung Ende 2022. Gibt es irgendwo ein Update?

Sie sagten, dass die Aktivierung per Schlüssel für Firmenkunden abgeschaltet wird.