Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 622
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(Tengo un intradía). Tengo un intradía.
Si te tomas un día o más, no necesitas ni vaso ni cinta en absoluto. Para 10 operaciones al día no puedo prescindir de él.
No sé cómo hacerlo en Forex).
No puedes, Yuri. Pues las funciones de densidad de probabilidad son tales que hay que trabajar en Forex con volúmenes de muestra superiores a 10.000. De hecho, en las agendas. La distribución formada por incrementos es estable e infinitamente divisible. Por eso mucha gente, cuando ve la fractura del mercado, se apresura a operar en minutos y deja el mercado más pobre que un ratón de iglesia.
En cambio yo no hago muchas operaciones en el mercado diario, aunque tu método es absolutamente correcto y por fin hoy me he asegurado de ello (¿entiendes lo que digo? - No voy a contarlo con detalle).
Nunca, Yuri. Las funciones de densidad de probabilidad son tales que hay que trabajar en Forex con volúmenes de muestra superiores a 10.000. De hecho, en las agendas. La distribución que se forma por incrementos es estable e infinitamente divisible. Por eso mucha gente, cuando ve la fractura del mercado, se apresura a operar en minutos y deja el mercado más pobre que un ratón de iglesia.
Por el contrario, no veo muchas ofertas en el mercado diario, aunque tu método es absolutamente correcto y por fin hoy me he asegurado de ello (¿entiendes lo que digo? - No voy a contarte los detalles, mejor hazlo tú mismo).
Yo, para mí, considero un comercio a corto plazo (diario o más) como un callejón sin salida. Creo que el comercio a corto plazo es una opción sin salida, e incluso tengo una justificación mal formulada para ello).
Utilizaré sólo minutos, y sólo intradía intercalado con scalping.
Esto es para el mercado. No puedo decir nada claro sobre el Forex. Pero parece que la gente tiene éxito con los pips. Por lo que sé, la mayoría de las estrategias que funcionan son métodos de scalping o de cierre tanto en acciones como en forex.
Me pregunto por qué no Python? ¿Probablemente la misma R? No lo entiendo.
No voy a hablar por Michael, él es capaz de argumentar su elección, pero puedo adivinar que probablemente porque python y R son lenguajes de alto nivel, son como un matlab o "matemáticas" más que lenguajes propiamente dichos, son muy chulos para familiarizarse con ellos, pero en producción cuando hay que luchar con algoritmos exclusivos, no hay posibilidad, es como ganar la fórmula 1 en un scooter.
Sí, es cierto. Como hay tanta ansia de conocimiento, se toma la clasificación y se estudia desde arriba lo que parece encajar.
Una cosa es el número de publicaciones de estudiantes en githab y artículos de científicos principiantes, otra cosa es lo que utilizan las empresas de inversión serias (bancos, hedge funds, etc.) para codificar algoritmos de machine learning, la muestra de "top" está sesgada hacia los primeros, ya que los segundos no publicitan qué y cómo lo hacen, salvo en la parte superior o incluso para distraer y llevar a un elegante callejón sin salida.
No voy a hablar por Michael, él es capaz de argumentar su elección, pero puedo adivinar que probablemente porque python y R son lenguajes interpretativos de alto nivel, son como matlab o "matemáticas" más que lenguajes propiamente dichos, está muy bien para el estudio, pero en producción cuando tienes que luchar con algoritmos exclusivos, no hay posibilidad, es como ganar la fórmula 1 en un scooter.
Ya lo he olvidado, ¿era Jave? Así que Java también es una especie de lenguaje interpretado: se compila a un código no maquinal y se ejecuta en una JVM.
Python, al igual que Java, también se compila y se ejecuta de forma similar en una máquina virtual. Python tiene la ventaja de que es como un lenguaje de scripting, todas las librerías ya están en C++ compilado. Y son las vastas bibliotecas las que tienen valor en Python, no el propio Python. R también es un lenguaje de scripting y todo el trabajo principal se realiza mediante paquetes en C++ compilado.
En general, Java es bastante lento. No se parece en nada a la Fórmula 1). No sé por qué le gusta tanto). En cuanto a mí, si la estrategia no es scalping pipsqueak, no hay necesidad de vencer a nadie, el rendimiento no juega un papel en absoluto.
En cuanto a Michael, es su elección. Estamos hablando de idiomas).
SZZY He visto en alguna parte una comparación del rendimiento de los algoritmos de MO para diferentes idiomas. Java y Python están cerca.
Ahora bien, ¿pueden darme algunos enlaces o explicaciones? :) Puedo hacer uno para forex
Me interesan los resultados concretos, no las suposiciones.
He encontrado de todo en Internet sobre el comercio de herramientas de cotización.
Debería buscar el paquete VAR, VECM, vars, tiene referencias como siempre. Límites de entrada en SETAR
Enganchado, pero google para ayudar - la literatura y las aplicaciones específicas ....
Si superas el margen, tal vez lo compartas. Es tan bello sin esparcir, que es difícil apartar los ojos.
Buscando VAR, VECM, el paquete vars, y en él, como siempre, las referencias. Límites de entrada por SETAR
Enganchado, pero google para ayudar - la literatura y las aplicaciones específicas ....
Si superas el margen, tal vez lo compartas. Sin la propagación, es tan hermosa que es difícil apartar los ojos de ella.
Gracias, echaré un vistazo. Algo extraño: el diferencial para la negociación por parejas nunca ha parecido ser un problema
AAA... es regresión autorregresiva+múltiple... más o menos... interesante, puedo hacerlo yo mismo. Ya hablaré de ello más adelante.
Yo, así que a corto plazo (días y más) lo considero un callejón sin salida. E incluso hay una justificación mal formulada para ello).
Sólo minutos, y sólo intradía intercalado con scalping.
Esto es para el mercado. No puedo decir nada claro sobre Forex. Pero parece que la gente tiene éxito con los pips. Y, por lo que sé, la mayoría de las estrategias que funcionan son métodos de scalping o de cierre tanto en acciones como en Forex.
El gráfico de la derecha es la "memoria". Sólo desaparece en incrementos >=17 pips. Y el intervalo de confianza para +-17 pips es aproximadamente el 99,5% de esta distribución o 28.900 ticks. Este es el volumen que se debe negociar. Todos los demás casos no son más que casos especiales de esta gigantesca distribución y conducen claramente a un fracaso.
Una vez más, observe la distribución de los incrementos para el par USDJPY:
El gráfico de la derecha es la "memoria". Sólo desaparece en incrementos >=17 pips. Y el intervalo de confianza para +-17 pips es aproximadamente el 99,5% de esta distribución o 28.900 ticks. Este es el volumen que se debe negociar. Todos los demás casos no son más que casos especiales de esta gigantesca distribución y conducen a una pérdida.
No voy a hablar por Michael, él mismo es capaz de argumentar su elección, pero puedo adivinar que probablemente porque python y R son lenguajes interpretativos de alto nivel, son como matlab o "maths" más como una interfaz a un conjunto de bibliotecas, como una línea de comandos, que los lenguajes en sí, es muy fresco para aprender, pero en la producción cuando se necesita luchar con algoritmos exclusivos, no hay posibilidad, es como ganar la fórmula 1 en un scooter
Una cosa es el número de publicaciones de estudiantes en githab y artículos de científicos principiantes, otra cosa es lo que las empresas de inversión serias (bancos, fondos de cobertura, etc.) utilizan para codificar algoritmos de aprendizaje automático; la selección "top" está sesgada hacia lo primero, ya que lo segundo no anuncia lo que hace, o incluso distrae y lleva a un elegante callejón sin salida.
Hay que mirar siempre a la raíz, como nos enseñaron los clásicos.
Y la velocidad de R es una gran cuestión.
Hay un intérprete en la superficie. Una cosa con clase cuando se investiga. Según mi experiencia, no es necesario un depurador. Pero la velocidad parece querer mejorar. Pero eso es sólo la apariencia, vayamos al fondo del asunto.
Matices de velocidad.
1. Si se toma cualquier paquete de R con capacidad de cálculo, R está escrito sólo para llamar a las bibliotecas, que utilizan bibliotecas Fortran y C. Se eligió la velocidad máxima y es dudoso que pueda superarse.
2. Además, para los que vienen de C. R es un lenguaje matricial que carece del concepto de escalar. Y la biblioteca de Intel está detrás de las operaciones vectoriales y matriciales. Además, el código R en sí mismo es muy amplio por eso.
3. La carga de todos los núcleos y procesadores del ordenador es la norma con el conjunto de herramientas correspondiente.
4. Desarrollado en R funciona perfectamente en el esquema "servidor-cliente".
5. Puedes escribir un programa muy robusto en R que pueda manejar cualquier condición excepcional. El concepto de na norma con las herramientas adecuadas.
6. R y Cpp se llevan muy bien, la comunicación está bien documentada, así que si consigues escribir un programa grande en R (lo cual es muy difícil porque está lleno de código ya hecho) siempre puedes reescribir todas o algunas partes estrechas en Cpp