Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1594
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Todo el mundo es tan inteligente que da miedo.
Pero tal vez alguien sea condescendiente desde la altura de su ego y le explique al pobre dekhanin las verdades comunes...
Supongamos que hemos encontrado que alguna serie es condicionalmente estacionaria a lo largo de 100 barras, es decir, tenemos una ventana determinada de 100 barras
en la siguiente barra desplazamos la ventana y vemos que la serie vuelve a ser estacionaria durante 100 barras y luego otra vez y otra vez... y, digamos, en la barra 17 después de "la detección de estacionariedad" vemos que la serie ya no es estacionaria, es decir, "de repente" ha perdido su estacionariedad
Sin embargo, podemos suponer que si hubiéramos tomado la serie con la longitud de ventana no de 100 barras sino de 118 barras (100+17+1), esta serie seguiría siendo estacionaria
una pregunta para nosotros van: ¿por qué dentro de estas 17 barras no podemos operar de MO+SCO a MO, o aún más de MO+-2*SCO a MO?
nos preguntamos: "¿en qué barra" se debe estimar la estacionariedad - la serie de 100 barras (en la ventana móvil) o la serie de 117 barras (17 barras desde la "detección de estacionariedad" hasta el "fin de estacionariedad" + 100 barras hacia atrás)?
Todo el mundo es tan inteligente que da miedo.
Pero tal vez alguien sea condescendiente desde la altura de su ego y le explique al pobre dekhanin las verdades comunes?
Supongamos que hemos encontrado que alguna serie a lo largo de 100 barras es condicionalmente estacionaria, es decir, tenemos una determinada ventana de 100 barras
en la siguiente barra desplazamos la ventana y vemos que la serie vuelve a ser estacionaria durante 100 barras y luego otra vez y otra vez... y, digamos, en la barra 17 después de "la detección de estacionariedad" vemos que la serie ya no es estacionaria, es decir, "de repente" ha perdido su estacionariedad
Sin embargo, podemos suponer que si hubiéramos tomado la serie con la longitud de ventana no de 100 barras sino de 118 barras (100+17+1), esta serie seguiría siendo estacionaria
la pregunta para nosotros: ¿por qué dentro de esas 17 barras no podemos operar de MO+SCO a MO, o aún más de MO+-2*SCO a MO?
La pregunta es: ¿"sobre quién" evaluar la estacionariedad - utilizando la serie de 100 barras (sobre la ventana móvil) o utilizando la serie de 117 barras (17 barras desde la "detección de estacionariedad" hasta el "fin de estacionariedad" + 100 barras de vuelta)?
1. Puedes hacerlo. Pero la mayoría de las veces, operar en una serie estacionaria consiste en abrir una operación en el límite superior o inferior de la canadiense para volver a la MO o al límite opuesto. Si se viola la estacionariedad, su posición en la frontera será negativa debido a la expansión de la varianza. La pérdida superará cualquier beneficio acumulado.
2. Busca en Google la cuestión de la suficiencia del volumen de selección. Por lo que recuerdo depende de la función de distribución
1. Puedes hacerlo. Pero la mayoría de las veces, operar en una serie estacionaria consiste en abrir una operación en el límite superior o inferior de la canadiense para volver a la MO o al límite opuesto. Si se rompe la estacionariedad, su posición en la frontera será negativa debido a la expansión de la varianza. La pérdida superará cualquier beneficio acumulado.
2. Busca en Google la cuestión de la suficiencia del volumen de selección. Por lo que recuerdo, depende de la función de distribución
1. Sé que puedo, pero alguien aquí argumentó recientemente que las series estacionarias no son predecibles
en cuanto a la pérdida, estrictamente hablando, no lo es, pero si encuentras una "manera de combatirla", puedes aumentar drásticamente la rentabilidad
2. Google no ayudará aquí desde la palabra "en absoluto". La cuestión es muy sencilla. ¿Qué serie utilizar para estimar la estacionariedad: la de longitud constante o la de alargamiento?
Y cada uno puede tener su propia "estacionalidad" inherente
¿Dónde está la fuente de los "grandes datos"?
¿Existe una base de datos?
Constrúyelo tú mismo, ¿cómo si no? Pon un escritor en tus vds/vps y disfruta de la vida en un año más o menos.
Puedes, por supuesto, y comprar, pero será caro y definitivamente no todo lo que se te ocurra. Y toda la cuestión está en los datos aún "no pisoteados", y no en algo que todo el mundo tiene y todo el mundo utiliza para el mismo propósito.
1. Sé que puedo, pero alguien aquí argumentó recientemente que las series estacionarias no son predecibles
en cuanto a la pérdida, estrictamente hablando, no lo es, pero si encuentras una "forma de combatirla", puedes aumentar drásticamente la rentabilidad
2. Google no ayudará aquí desde la palabra "en absoluto". La cuestión es muy sencilla. ¿Qué serie utilizar para evaluar la estacionariedad, una de longitud constante o una de alargamiento?
Y cada uno de ellos puede tener su propia "estacionalidad" inherente.
1. Deberías escribirle al que argumentó eso.
1а. ¿Ha encontrado una "manera de luchar"? Si es así, compártelo con Alexander A_K.
2. Una vez más, la suficiencia o el tamaño óptimo de la muestra. Google
1. Deberías escribir a la persona que lo reclamó.
1а. ¿Ha encontrado una "manera de luchar"? Si es así, compártelo con Alexander A_K.
2. Una vez más, la suficiencia o el tamaño óptimo de la muestra. Google
Este es un gráfico
el proceso que reconoce "de 1000" ))) la línea con un paso en el centro es MO, un paso cuando el proceso ya no es estacionario en la ventana de desplazamiento, aunque vemos signos de esto incluso antes
la 5ª fila azul es la MO variable (dependiendo de cómo se cuente la longitud de la fila)
2 filas por encima y por debajo son más o menos 1-2 RMS de la MO
¿y qué vemos? el proceso vuelve de todos modos y ya no le importa que sea "no estacionario"
aquí hay otro gráfico
Por supuesto, también puede ser así
todo el tiempo que estamos "parados".
luego la "no estacionalidad", un paso y voilá.
podemos esperar el regreso de nuevo
Este es un gráfico
el proceso que reconoces "de 1000" ))) la línea con un paso en el centro es la MO, un paso cuando el proceso ya no es estacionario en la ventana de desplazamiento, aunque vemos signos de ello incluso antes
la 5ª fila azul es la MO variable (dependiendo de cómo se cuente la longitud de la fila)
2 filas por encima y por debajo son más o menos 1-2 RMS de la MO
¿y qué vemos? el proceso vuelve de todos modos y ya no le importa que sea "no estacionario"
aquí hay otro gráfico
Por supuesto, también puede ser así
todo el tiempo que estamos "parados".
luego "no estacionario", un paso y voilá.
podemos esperar a que vuelva de nuevo.
También hay rendimientos para los procesos no estacionarios (por ejemplo, SB)
La estacionariedad (por definición) es:
1) la constancia de la expectativa
2) constancia de la dispersión
3) Dependencia del ACF de una diferencia de tiempo solamente
¿Cómo se comprueba exactamente todo esto?
Las devoluciones también se producen para los procesos no estacionarios (por ejemplo, SB)
La estacionariedad (por definición) es:
1) la constancia de la expectativa
2) constancia de la dispersión
3) Dependencia del ACF de una diferencia de tiempo solamente
¿Cómo se comprueba exactamente?
aquí hay un gráfico
reconocerá el proceso "a partir de 1000" ))) la línea con un paso en el centro es la MO, un paso cuando el proceso ya no es estacionario en la ventana de desplazamiento, aunque vemos signos de ello incluso antes
la 5ª fila azul es la MO móvil (depende de cómo se cuente la longitud de la fila)
2 filas por encima y por debajo son más o menos 1-2 RMS de la MO
¿Y qué vemos? El proceso vuelve de todos modos y no le importa que ya sea "no estacionario".
aquí hay otro gráfico
Por supuesto, puede ser así.
todo el tiempo que estamos "parados"
luego "inestable", un paso, y voilá.
podemos esperar el regreso de nuevo.
no hay que operar cambiando los modos, hay que cambiar las estrategias cuando cambian. Si se trata de scalping, habrá cientos de operaciones para cada uno. La tarea consiste en cambiar de estrategia a tiempo, es decir, detectar el cambio de modo lo antes posible, o incluso predecirlo.
si resuelves este problema, el Grial está definitivamente en tu bolsillo