Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1453

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govich:

Las caras parecen ser las mismas, pero las preguntas y respuestas son... lo mismo... es como el día de la marmota)))

ZZ está al 80% de nuevo...

Una persona poco sofisticada sospecharía algún tipo de conspiración, o un problema con su propia torre.

Parece que esta es la 3 ª o incluso 4 ª "ola" sobre la misma cosa, no puedo decir con certeza como más de 2 / 3 puestos no han leído.

¿QUÉ ESTÁ PASANDO CHICOS?

Así que esto sólo demuestra que los habituales ya tienen sus opiniones formadas y cada uno va en su propia dirección, y cada dirección es correcta. Salvo la ZZ que también puede ser correcta si la usas sin errores, pero seguro que los que la usan hacen algo mal. En mi opinión, por supuesto. Y cuando empiezas a usarlo correctamente, obtienes resultados drásticamente erróneos y el mundo como que cae en un color equivocado, porque no veo una gran ventaja en el uso de ZZ. Ni en la salida, ni en la entrada.
Y sobre lo mismo, no estoy de acuerdo y arriba ya he escrito que he hecho ya que, en los últimos 100 posts, son las únicas ideas que se han expresado y que se pueden asumir. Directamente, sin transformación. Ahora dame algunos ejemplos de ideas expresadas en este centenar que se podrían probar aparte de las mías.
Bueno, ¿quién es útil aquí? Eso es todo .... Mientras tanto, lo que he expresado está fundamentalmente fundamentado. En desarrollo, he inventado un nuevo método de optimización, o más bien su organización.....
 
Maxim Dmitrievsky:

Hablando de inglés, no sé qué hacéis todos los nubats, pero los científicos siguen investigando el movimiento browniano fraccionario para modelar la volatilidad. Todavía no hay métodos más precisos para describir los movimientos del mercado en el mundo. Es decir, desde Black y Scholes hasta las investigaciones más recientes.

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

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

Hasta ahora todo lo que veo de ti es una discusión sobre las predicciones del color de las velas, los zigzags y otras tonterías de parvulario

Hay un paquete yuima para R que tiene todas estas cosas - Browniana fraccionada, vuelos de Levy, etc. Hay un libro sobre ello que puede ser útil al menos por la bibliografía.

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

No es fantástico, en cuanto a ZZ, no lo discuto, es fácil conseguir el 95%, pero no sirve de nada, me refiero a la fantástica calidad del 65% de predicción del cambio de precio futuro puro, sin la mezcla del pasado, de la que depende directamente el ASR.

En cuanto a los chicos de la tercera edad, en algún lugar de los salvajes de la rama sugirieron para probar en SB, tomar SB en lugar de precio y ver cómo acuracie y todo el resto será, si es claramente más de 55%, entonces, obviamente, en algún lugar es un desastre, porque SB no puede predecir mucho más del 50%, pero con ZZ que el precio que SB es igualmente "cool" predijo, ¿qué significa? ¿Que el SB puede ser negociado?

1. Si es fácil, pon un ejemplo concreto con números, si sabes hacerlo.

2. No es necesario aconsejar ("tómalo", "mira") hazlo tú mismo y demuestra tu afirmación con ejemplos concretos. Y la referencia a los "hermanos mayores" ... Podrías haber escrito simplemente: "Me lo dijo un hombre".

Hay demasiados charlatanes inteligentes.

 
mytarmailS:

¡Vladimir, hola!

¿Cómo va el guión que te envié, has probado a experimentar con él? ¿Quizá has desarrollado la idea y el enfoque de regresión?

En un mensaje privado.

 
Andrey Dik:

Prueba con 2 capas y reduce el número de neuronas en las capas, hasta 1 en cada capa.

antes de la línea vertical blanca - muestra, después - oos

cuantas más neuronas - más probabilidad de ajuste (más grados de libertad), intente reducir el número de neuronas siempre que la neurona pueda llegar a resultados al menos algo sensatos.

Es decir, cuanto más clara sea la información en las entradas y en la malla más áspera, mejor.

Hombre, tienes razón.
 
Ivan Butko:
Hombre, tienes razón.


¿Los resultados han mejorado?
 
Aleksey Nikolayev:

Hay un paquete yuima para R que tiene todas estas cosas - Browniana fraccionada, vuelos de Levy, etc. etc. Hay un libro sobre ello que puede ser útil, al menos por la bibliografía.

gracias, hay algunos modelos inéditos al final, lo leeré.

 
Maxim Dmitrievsky:

Gracias, hay algunos modelos inéditos al final, voy a leer

Hay muchas cosas ahí. Por ejemplo - procesos de Poisson compuestos, que Alexander de la rama TP inventa y nunca inventa)

 
Andrey Dik:


¿han mejorado los resultados?

La dispersión (amplitud de los dientes de sierra) del equilibrio ha aumentado ligeramente, la frecuencia de las transacciones ha disminuido, pero hacia adelante repite su estabilidad durante bastante tiempo. Y he probado con 20, 50 y 1000 neuronas en 2 capas - inmediatamente se va al fondo, o algún tipo de caos, aunque el período entrenado es la línea plana hacia arriba. También probé con 30 capas de 10 neuronas - lo mismo. He colocado 3 neuronas en 2 capas - stable)))).

Ponlo en el real, lo comprobaré

 
Andrey Dik:

Prueba con 2 capas y reduce el número de neuronas en las capas, hasta 1 en cada capa.

antes de la línea vertical blanca - muestra, después - oos

cuantas más neuronas - más probabilidad de ajuste (más grados de libertad), intente reducir el número de neuronas siempre que la neurona pueda llegar a resultados al menos algo sensatos.

Es decir, cuanto más clara sea la información de las entradas y más áspera la malla, mejor.

Estoy cansado de babear, es demasiado hermoso.

¿En qué tiempo? ¿Cuál es la tecnología secreta?

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