Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2118

 
mytarmailS:

¿Qué?

Nada, coges dos mas y una martingala... por un tiempo.

 
Maxim Dmitrievsky:

Está bien, toma dos mas y una martingala... por un tiempo...

¿qué tiene eso que ver?

 
Alexander_K:

Preciosas fotos. Tal vez este sea el aspecto del Grial en una proyección desde un espacio de N dimensiones...

O una soga al cuello, en el espacio multidimensional ))

 
Maxim Dmitrievsky:

O una soga al cuello, en el espacio multidimensional ))

:))))

Interesantes comentarios aquí:

https://smart-lab.ru/blog/658290.php

Машинное обучение в трейдинге - насколько эффективен подход?
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  • smart-lab.ru
Не в коем случае не хочу оскорбить людей, кто занимается ML. Наличие кандидатской или пр. международных сертификатов могут говорить что-либо о человеке? Это нужно для трудоустройства и чтобы пускать пыль в глаза тем, кто платит деньги. Тоже самое касается и мира сомелье, где сертификаты WSET ничего не стоят и любой гик-сноб уделает по матчасти...
 
Alexander_K:

:))))

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bueno no hay enlaces a ninguna investigación, solo a este foro... lo cual es frustrante

 
Maxim Dmitrievsky:

Bueno, no hay referencia a ninguna investigación, sólo a este foro... lo cual es frustrante

Allí argumenta de forma bastante razonable que la red neuronal por sí misma es incapaz de encontrar patrones en las series temporales del mercado. Por desgracia, estoy de acuerdo con eso. El fallo radica en la no estacionariedad tanto de la varianza como de la expectativa. El vínculo clave son los desplazamientos significativos constantes de la expectativa con respecto a 0 para cualquier muestra de incrementos.

Por lo tanto, es importante identificar las secciones estacionarias y operar sólo con ellas.

1. Intentaré recopilar los datos de cada hora dentro de un día, pegarlos y ver si los tramos horarios son estacionarios antes del Año Nuevo.

2. Un tal Demko, en su día, sostuvo que la estacionaria es la serie de precios ABIERTA para las barras compuestas por 100 ticks (barras equivalentes). He visto su investigación - sí, parece que tiene razón.

3. Warlock también hizo el preprocesamiento de los datos.

Aunque no uso MO, deseo sinceramente a los enfermos de este hilo buena suerte y beneficios. Me preocupa, por así decirlo.

 
Alexander_K:

Sostiene, de forma bastante razonable, que la red neuronal por sí misma es incapaz de encontrar patrones en las series temporales del mercado. Por desgracia, estoy de acuerdo con eso. El fallo radica en la no estacionariedad tanto de la varianza como de la expectativa. El vínculo clave son los desplazamientos significativos constantes de la expectativa con respecto a 0 para cualquier muestra de incrementos.

Por lo tanto, es importante identificar las secciones estacionarias y operar sólo con ellas.

1. Intentaré recopilar los datos de cada hora dentro de un día, pegarlos y ver si los tramos horarios son estacionarios antes del Año Nuevo.

2. Un tal Demko, en su día, argumentó que la estacionaria es la serie de precios ABIERTA para las barras que constan de 100 ticks (barras de tantamount). He visto su investigación - sí, parece que tiene razón.

3. Warlock también hizo el preprocesamiento de los datos.

Aunque no uso MO, deseo sinceramente a los enfermos de este hilo buena suerte y beneficios. Estoy preocupado, por así decirlo.

La razón principal de los problemas de los operadores no es estacionaria/no estacionaria, pueden improvisar una serie con las mismas características estadísticas que las series financieras y la misma no estacionaria pero es fácil hacer un grial de ella. La predicción del precio no es el objetivo, para poder operar necesitamos predecir el retorno futuro, la serie de retorno es cuasi estacionaria, si se alinea con la volatilidad estacional. Pero los futuros retornos se predicen muy mal, muy mal y no tiene nada que ver con la no estacionariedad, qué tiene que ver con nada, si estuviera en el precio acumulado, sería un patrón obvio como la volatilidad estacional, pero no está ahí, así que ¿por qué seguir hablando de ello?

 
kapelmann:

La estacionariedad/no estacionariedad no es la causa de todos los problemas de los operadores, podemos improvisar una serie con las mismas características estadísticas que la serie financiera, la misma no estacionaria, pero de la que es fácil hacer un grial. La predicción del precio no es el objetivo, para poder operar necesitamos predecir el retorno futuro, la serie de retorno es cuasi estacionaria, si se alinea con la volatilidad estacional. Pero el retorno futuro se predice muy mal, muy mal y no tiene nada que ver con la no estacionariedad, qué tiene que ver con nada, si estuviera en el precio acumulado, sería una pauta obvia como la volatilidad estacional, pero no lo es y entonces ¿por qué seguir hablando de ello?

Erm... Entonces, ¿por qué las MO no tienen estadísticas positivas? Porque la ACF de una serie de incrementos del mercado no es 0 y por lo tanto debe ser predecible. Obviamente, porque no se cumple la segunda condición de predictibilidad según Kolmolgorov: no hay constancia de la expectativa para ninguna muestra de datos. ¿Qué pasa?

 
Alexander_K:

Sostiene, de forma bastante razonable, que la red neuronal por sí misma es incapaz de encontrar patrones en las series temporales del mercado. Por desgracia, estoy de acuerdo con eso. El fallo radica en la no estacionariedad tanto de la varianza como de la expectativa. El vínculo clave son los desplazamientos significativos constantes de la expectativa con respecto a 0 para cualquier muestra de incrementos.

Por lo tanto, es importante identificar las secciones estacionarias y operar sólo con ellas.

1. Intentaré recopilar los datos de cada hora en un día antes de Año Nuevo, pegarlos y ver si los gráficos horarios son estacionarios.

2. Un tal Demko, en su día, argumentó que la estacionaria es la serie de precios ABIERTA para las barras que constan de 100 ticks (barras equívocas). He visto su investigación - sí, parece que tiene razón.

3. Warlock también hizo el preprocesamiento de los datos.

Aunque no uso MO, deseo sinceramente a los enfermos de este hilo buena suerte y beneficios. Preocupado, por así decirlo...

He leído en algún sitio que las garrapatas están adelgazando y que están en diferentes cantidades para todas las empresas de corretaje. Algunos tienen 100 ticks por minuto, otros tienen 300. En las cuentas de demostración rara vez vienen. Por ejemplo un broker tiene 1 proveedor de liquidez y cotizaciones, el otro tiene 3 y el otro los combina.
En algo inestable de una empresa de corretaje a otra, es imposible hacer algo estable.

 
Alexander_K:

Sostiene, de forma bastante razonable, que la red neuronal por sí misma es incapaz de encontrar patrones en las series temporales del mercado. Por desgracia, estoy de acuerdo con eso. El fallo radica en la no estacionariedad tanto de la varianza como de la expectativa. El vínculo clave son los desplazamientos significativos constantes de la expectativa con respecto a 0 para cualquier muestra de incrementos.

Por lo tanto, es importante identificar las secciones estacionarias y operar sólo con ellas.

1. Intentaré recopilar los datos de cada hora dentro de un día, pegarlos y ver si los tramos horarios son estacionarios antes del Año Nuevo.

2. Un tal Demko, en su día, argumentó que la estacionaria es la serie de precios ABIERTA para las barras que constan de 100 ticks (barras equívocas). He visto su investigación - sí, parece que tiene razón.

3. Warlock también hizo el preprocesamiento de los datos.

Aunque no uso MO, deseo sinceramente a los enfermos de este hilo buena suerte y beneficios. Preocupado, por así decirlo...

Mi opinión es que no es una cuestión de estacionalidad sino de regularidad. No hay patrones. Si añades patrones a una serie aleatoria, entonces MO empieza a funcionar bruscamente

pero lamentablemente el smradlab no sabe lo que es la regularidad, por lo que mencionan la estacionariedad %)