Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1453

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govich:

Die Gesichter scheinen dieselben zu sein, aber die Fragen und Antworten sind... das gleiche... es ist wie der Murmeltiertag)))

ZZ ist wieder 80%...

Ein unbedarfter Mensch würde eine Art Verschwörung oder ein Problem mit seinem eigenen Turm vermuten.

Sieht aus wie dies die 3. oder sogar 4. "Welle" über die gleiche Sache ist, kann ich nicht mit Sicherheit sagen, da mehr als 2 / 3 Beiträge nicht gelesen haben.

WAS IST HIER LOS, LEUTE?

Das zeigt nur, dass sich die Stammgäste bereits eine Meinung gebildet haben und jeder in seine eigene Richtung geht, und jede Richtung ist richtig. Mit Ausnahme von ZZ, das auch richtig sein kann, wenn man es fehlerfrei verwendet, aber ich bin sicher, dass diejenigen, die es verwenden, etwas falsch machen. IMHO natürlich. Und wenn man anfängt, es richtig zu benutzen, erhält man drastisch falsche Ergebnisse und die Welt landet irgendwie in einer falschen Farbe, weil ich keinen großen Vorteil darin sehe, ZZ zu benutzen. Weder am Ausgang, noch am Eingang.
Und über die gleiche Sache, ich bin nicht einverstanden und oben habe ich bereits geschrieben, dass ich getan habe, da in den letzten 100 Beiträge, das sind die einzigen Ideen, die geäußert wurden und an Bord genommen werden können. Sofort, ohne Umwandlung. Nennen Sie mir nun einige Beispiele für Ideen, die in dieser Hundertschaft geäußert wurden und die man ausprobieren könnte, außer den meinen?
Nun, wer ist hier nützlich? Das war's .... Inzwischen ist das, was ich geäußert habe, grundlegend begründet. In der Entwicklung habe ich eine neue Methode der Optimierung erfunden, oder besser gesagt deren Organisation.....
 
Maxim Dmitrievsky:

Apropos Englisch: Ich weiß nicht, was ihr Nubaten so treibt, aber Wissenschaftler forschen immer noch an der fraktionierten Brownschen Bewegung zur Modellierung der Volatilität. Es gibt noch keine genaueren Methoden zur Beschreibung von Marktbewegungen in der Welt. D.h. von Black und Scholes zu neueren Forschungen.

https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html

https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral

Bis jetzt sehe ich von Ihnen nur eine Diskussion über Kerzenfarbvorhersagen, Zickzacklinien und anderen Kindergartenunsinn

Es gibt ein yuima-Paket für R, das all diese Dinge enthält - fraktionierte Brown'sche, Levy-Flüge usw. usw. Es gibt ein Buch darüber, das zumindest aufgrund der Bibliographie nützlich sein könnte.

The YUIMA Project
The YUIMA Project
  • yuimaproject.com
The YUIMA Software performs various central statistical analyses such as quasi maximum likelihood estimation, adaptive Bayes estimation, structural change point analysis, hypotheses testing, asynchronous covariance estimation, lead-lag estimation, LASSO model selection, and so...
 
govich:

haha

Nicht fantastisch, wie für ZZ, ich argumentiere nicht, es ist leicht, 95% zu bekommen, aber es ist nicht zu gebrauchen, ich meine fantastische 65% Qualität Vorhersage der reinen zukünftigen Preisänderung, ohne die Vergangenheit Beimischung, auf die ASR ist direkt abhängig.

Wie für ältere Jungs, irgendwo in den wilden der Branche sie vorgeschlagen, auf SB zu testen, nehmen SB anstelle von Preis und sehen, wie acuracie und der ganze Rest wird, wenn es deutlich über 55% ist dann offensichtlich irgendwo ist ein Durcheinander, weil SB kann nicht vorhersagen, viel mehr als 50%, aber mit ZZ, dass Preis, dass SB ist ebenso "cool" vorhergesagt, was bedeutet das? Dass SB gehandelt werden kann?

1. Wenn es einfach ist, geben Sie ein konkretes Beispiel mit Zahlen, wenn Sie es können.

2. Sie brauchen nicht zu raten ("nimm es", "schau"), tun Sie es selbst und belegen Sie Ihre Behauptung mit konkreten Beispielen. Und der Hinweis auf die "großen Brüder" ... Sie hätten auch einfach schreiben können: "Ein Mann hat es mir gesagt".

Es gibt zu viele kluge Plaudertaschen.

 
mytarmailS:

Wladimir, hallo!

Wie läuft es mit dem Skript, das ich Ihnen geschickt habe, haben Sie versucht, damit zu experimentieren? Vielleicht haben Sie die Idee und den Regressionsansatz entwickelt?

In einer privaten Nachricht.

 
Andrej Dik:

Versuchen Sie es mit 2 Schichten und reduzieren Sie die Anzahl der Neuronen in den Schichten auf 1 in jeder Schicht.

vor der weißen vertikalen Linie - Muster, danach - oos

je mehr Neuronen - desto größer die Wahrscheinlichkeit einer Anpassung (mehr Freiheitsgrade), versuchen Sie, die Anzahl der Neuronen zu reduzieren, solange das Neuron zumindest einigermaßen vernünftige Ergebnisse liefern kann.

Das heißt, je klarer die Informationen in den Eingaben sind und je gröber das Netz ist, desto besser.

Mann, du hast Recht.
 
Iwan Butko:
Mann, hast du Recht.


Die Ergebnisse haben sich verbessert?
 
Aleksey Nikolayev:

Es gibt ein yuima-Paket für R, das all diese Dinge enthält - fraktionierte Brownian, Levy-Flüge usw. usw. Es gibt ein Buch darüber, das zumindest wegen der Bibliographie nützlich sein könnte.

Danke, am Ende gibt es einige unbekannte Modelle, ich werde es lesen.

 
Maxim Dmitrievsky:

Danke, am Ende gibt es einige noch nie gehörte Modelle, ich werde sie lesen

Da sind viele Dinge drin. Zum Beispiel - zusammengesetzte Poissonprozesse, die Alexander aus dem TP-Zweig erfindet und nie erfindet)

 
Andrej Dik:


haben sich die Ergebnisse verbessert?

Die Streuung (Sägezahnamplitude) des Gleichgewichts hat leicht zugenommen, die Häufigkeit der Transaktionen hat abgenommen, aber in der Vorwärtsbewegung bleibt sie für eine lange Zeit stabil. Und ich setze 20, 50 und 1000 Neuronen in 2 Schichten - geht sofort nach unten, oder irgendein Chaos, obwohl die trainierte Periode sogar aufgereiht ist. Ich habe auch 30 Schichten mit 10 Neuronen ausprobiert - dasselbe Ergebnis. Ich habe 3 Neuronen in 2 Schichten platziert - stabil)))).

Setzen Sie es auf die Real, ich werde es mir ansehen.

 
Andrej Dik:

Versuchen Sie es mit 2 Schichten und reduzieren Sie die Anzahl der Neuronen in den Schichten auf 1 in jeder Schicht.

vor der weißen vertikalen Linie - Muster, danach - oos

je mehr Neuronen - desto größer die Wahrscheinlichkeit einer Anpassung (mehr Freiheitsgrade), versuchen Sie, die Anzahl der Neuronen zu reduzieren, solange das Neuron zumindest einigermaßen vernünftige Ergebnisse liefern kann.

Das heißt, je klarer die Informationen in den Eingaben und je gröber das Netz, desto besser.

Ich bin es leid zu sabbern, es ist zu schön.

Für welche Zeitspanne gilt das? Was ist die geheime Technologie?

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