Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2260

 
fxsaber:

Wie lange wurde das Offensichtliche ignoriert...

seit dem Boxplots-Artikel längst ignoriert)

 
Maxim Dmitrievsky:

seit dem Boxplots-Artikel längst ignoriert)

Dann hätte der offensichtliche abendliche Skalierer, der seit vielen Jahren im Besitz von Aktien ist, schon vor langer Zeit auffliegen müssen. Der ganze Markt ist voll von ihnen. Ihr Verkaufsumsatz auf dem Markt beläuft sich auf Millionen ($) pro Jahr.

 
fxsaber:

Dann hätte der offensichtliche Abendhändler, der seit Jahren an der Börse festhält, schon vor langer Zeit auffliegen müssen. Der ganze Markt ist voll von ihnen. Ihr Umsatz auf dem Markt geht in die Millionen ($) pro Jahr.

Ich habe nicht die Kapazität, eine MO für Zecken zu erstellen. Diese Art von Dingen würde wie Supergewinne weggeschnappt werden. Und es handelt sich eher um eine positionelle TS

Ich glaube, dass es auf dem Markt nicht so rosig aussieht, wenn man genau hinsieht. Es gibt ein paar relativ gute in der Spitze, und das war's
 
ein unterhaltsames Thema - eine umgekehrte TC vom Signalmarkt mit MO. Es ist eigentlich ganz einfach.
 
Maxim Dmitrievsky:
ist ein cooles Thema - eine umgekehrte TC mit einem Signal Mart mit MO. Es ist eigentlich ganz einfach.

Die geschlossenen Gruppen/Signale der Markterzeugnisse sind nicht aus der Luft gegriffen.

 
fxsaber:

Geschlossene Gruppen/Signale von Marktprodukten entstehen nicht aus dem Nichts.

Aber der umgekehrte Weg ist schon schwieriger. Mit MO auf Logik. Fast unmöglich, man kann sich nur annähern

MO kann nur durch ein anderes, stärkeres MO gebrochen werden
 
  1. Das Marktprodukt von Interesse wird im Tester - einem automatischen Durchlauf einer großen Anzahl von Eingangsvektoren - getestet.
  2. Für jeden haben wir aus der tst-Datei (Format offen) Angebote und Eingabevektoren übernommen.
  3. Und dann füllen wir diese Datenbank mit einer Menge anderer "Indikatoren" in den Punkten der Geschäfte.
  4. In der ersten Hälfte der Datenbank unterrichten wir, in der zweiten Hälfte kontrollieren wir.
Alle vier Punkte können auf Wunsch vollständig automatisiert werden.


Ich bezweifle, dass ein MO in der Lage wäre, einen solchen TS umzugestalten: Er sieht dem aktuellen TS in der Vergangenheit am ähnlichsten. Und wenn statistisch gesehen eine weitere Bewegung in eine bestimmte Richtung zu erwarten ist, dann setzen wir ein Zeichen.

Wenn vorher der Einfachheit halber die Suche nach ähnlichen Segmenten nicht auf der Preisreihe, sondern auf einer transformierten Preisreihe durchgeführt wird, werden z.B. ZigZags oder Balken durch die binäre Logik ersetzt: up(0)/down(1). Dann wird die Reengineering-Aufgabe für MO recht komplex.

 
fxsaber:
  1. Das Marktprodukt von Interesse wird im Tester - einem automatischen Durchlauf einer großen Anzahl von Eingangsvektoren - getestet.
  2. Für jeden haben wir aus der tst-Datei (Format offen) Angebote und Eingabevektoren übernommen.
  3. Und dann füllen wir diese Datenbank mit einer Menge anderer "Indikatoren" in den Punkten der Geschäfte.
  4. In der ersten Hälfte der Datenbank unterrichten wir, in der zweiten Hälfte überprüfen wir.
Auf Wunsch können alle vier Punkte vollständig automatisiert werden.

Ja. In Python ist es ein Märchen. Aber für die Ticks braucht es viel Code-Optimierung, weil es zu langsam ist. Das Haupthindernis ist das Training des Klassifikators, alles andere ist Unsinn. Aber diese Verlangsamung kann nur durch leistungsfähige Hardware vermieden werden, alle Modelle sind ohnehin in C.

Array-Handling - auch mit C-Geschwindigkeit. Geringe Gemeinkosten in Form von Python fs und das war's
 
Maxim Dmitrievsky:

weil es langsam ist.

Denn es ist nicht nötig, Frontalangriffe durchzuführen. Der Vorteil liegt nicht bei denjenigen, die komplexe Modelle erstellen können, sondern bei denjenigen, die sehr schnell hämmern können: um Größenordnungen schneller als der Rest.

 
fxsaber:

Denn es ist nicht nötig, Frontalangriffe durchzuführen. Der Vorteil ist nicht, wer komplexe Modelle erstellen kann, sondern wer sehr schnell hämmern kann: um Größenordnungen schneller als der Rest.

Hm... statt tausend Hämmern ein gutes modernes Modell

komplexe Modelle sind ein großer Vorteil, aber um sie zu erreichen, muss man einige Jahre seines Lebens aufwenden, die man bereits erfolgreich verbracht hat