Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2780
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Hier gibt es keine einfachen Wege.
Systeme sind deterministisch, stochastisch und unsicher, die sich zu verschiedenen Zeitpunkten stochastisch, deterministisch oder gemischt verhalten.
Die Finanzmärkte werden als unsicher eingestuft, weil die Quelle der Stochastik Menschen sind, deren Verhalten nicht vorhersehbar ist. Der Strom völlig zufälliger Menschen in der U-Bahn wird beispielsweise durch die Theorie des Massendienstes perfekt beschrieben, alles kann berechnet werden. Wenn man aber einen Luftballon aufstechen lässt und "Bombe" ruft, entsteht Chaos, und nichts ist mehr berechenbar. Auf den Märkten ist das neu, es gibt keine Ansätze, keine Wissenschaft, und die Panik wird administrativ unterdrückt.
Der stochastische Teil der Finanzmärkte wird ebenfalls in zwei Arten unterteilt: stationär und nicht-stationär. Stationär ist perfekt berechenbar, es gibt im Prinzip keine Wissenschaft. Es gibt Finanzmärkte, auf denen Modelle für stationäre Märkte funktionieren. Ich habe ARIMA-Modelle für das US-Finanzministerium gesehen - sie funktionieren perfekt.
Aber im Allgemeinen sind die Finanzmärkte nicht stationär, es gibt etwas Vorgefertigtes, aber es stellt sich sehr schnell heraus, dass es nicht klar ist, was zu tun ist - das ist Wissenschaft. Aber was wir wissen, ist absolut verrückte Mathematik, die sich in zwei Arten unterteilt:
Es gibt keinen einfachen Weg, außerdem wird man immer an etwas hängen bleiben (Nachrichten), an das man nicht einmal herankommt. Auch wenn es keine Neuigkeiten gibt - es ist nicht möglich, alle Probleme zu lösen, d.h. einen stabilen, profitablen TS in jedem der oben genannten Ansätze zu erstellen.
Wenn Sie mit TA Erfolg haben, dann spucken Sie auf alles andere. MO, wie auch GARCH, ist für Jahre.
Danke für die systematische Darstellung der Informationen.
Ja, ich habe viel Zeit auf meine eigene Systematisierung von Wellen verwendet. Viele Leute verstehen dieses Thema nicht, aber es funktioniert immer wieder. Dann bin ich zu OHLC übergegangen. Auch dort habe ich eine Menge interessanter systematischer Informationen gefunden. Der Rest sind Kleinigkeiten in der Vereinheitlichung und Bildung von TS. Die MO ist interessant in Bezug auf weitere Erkenntnisse und das Aufzeigen der Gesetzmäßigkeiten der Märkte, genauer gesagt der Ergebnisse der Weltwirtschaft in Form von Charts. Da gibt es so viele interessante Dinge, ich kann es gar nicht sagen. Sieht das denn niemand? Es gibt niemanden, mit dem man ernsthaft darüber diskutieren kann. )))))))
Ich danke Ihnen für die systematische Darstellung der Informationen.
Ja, ich habe viel Zeit auf meine eigene Systematisierung von Wellen verwendet. Viele Leute verstehen dieses Thema nicht, aber es funktioniert immer wieder. Dann habe ich mich mit OHLC beschäftigt. Auch dort habe ich eine Menge interessanter systematischer Informationen gefunden. Der Rest sind Kleinigkeiten in der Vereinheitlichung und Bildung von TS. Die MO ist interessant im Hinblick auf weitere Erkenntnisse und die Offenlegung der Regelmäßigkeiten der Märkte, genauer gesagt der Ergebnisse der Weltwirtschaft in Form von Charts. Da gibt es so viele interessante Dinge, ich kann es gar nicht sagen. Sieht das denn niemand? Es gibt niemanden, mit dem man ernsthaft darüber diskutieren kann. ))))))
Es ist eine Sache, es zu sehen, und eine andere, den Code zu schreiben/anzupassen.
Zum hundertsten Mal, durch den Grad der informationellen Verbindung
Ist die gegenseitige Information dafür geeignet?
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html
Bei klassischen Systemen besteht das Problem in der unzureichenden Flexibilität, bei MO in der übermäßigen Flexibilität. Es ist notwendig, Daten auszuwählen und beides neu zu trainieren. Selbst der Stichprobenumfang und die Trainingshäufigkeit sind +- gleich. Nur MO erfordert ein Vielfaches an Leistung und eine "Black Box". Bei Onyx haben sie 2010 alles ins Netz gesteckt, seitdem sind die Kapazitäten um Größenordnungen gewachsen, aber immer noch da.
Warum graben alle so tief, wenn doch alles an der Oberfläche, auf den Karten steht?
Natürlich gibt es keine perfekte Konstanz der genauen Orte, zum Beispiel Preisumkehrungen. Es wird sie nie geben. Aber die Vorhersagbarkeit des Kursverhaltens geht dadurch nicht verloren. Die Genauigkeit kann sinken, aber nicht die Vorhersagbarkeit. Es gibt zusammenhängende Modelle von Märkten und es gibt kein Entrinnen aus ihnen ...
Warum gräbt jeder in der Tiefe, wenn alles an der Oberfläche, in den Charts steht?
Natürlich gibt es keine perfekte Konstanz der genauen Orte für Kursumkehrungen. Das wird es nie geben. Aber die Vorhersagbarkeit des Kursverhaltens geht dadurch nicht verloren. Die Genauigkeit kann sinken, aber nicht die Vorhersagbarkeit. Es gibt zusammenhängende Modelle von Märkten, und es gibt kein Entrinnen aus ihnen ...
Ich bin generell für den manuellen Handel ... Sie können anfangen, mit Pantoffeln zu werfen.
Ich bin generell für den manuellen Handel..... Sie können anfangen, Hausschuhe zu werfen.
Ich habe es verstanden. Ich bin fertig. Ich bin fertig. Ich bin fertig. Ich gehe die Pantoffeln holen.)
Ist die gegenseitige Information dafür geeignet?
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_selection.mutual_info_classif.html
Ja, auch bekannt als Korrelation des 21. Jahrhunderts.
oder http://www.exploredata.net/Ja, es ist eine Korrelation aus dem 21.
Oder http://www.exploredata.net/.Was ist besser? diese Option oder die in scikit-learn?
https://minepy.readthedocs.io/en/latest/python.html
Was ist besser: das hier oder das in Scikit-Learn?
https://minepy.readthedocs.io/en/latest/python.html
beide sind gut, minepy ist fortgeschrittener, ich habe es vor langer Zeit benutzt, ich erinnere mich nicht an die Unterschiede.
Ich unterstütze nicht wirklich den Ansatz, aus einem Haufen bedeutungsloser Merkmale mittels gegenseitiger Information auszuwählen, eher für eine schnelle Bewertung von TC-Normen.
Ich würde sogar versuchen, es in einen Optimierer einzubauen, als Teil eines kombinierten Optimierungskriteriums für diejenigen, die durch Genetik rasen.