Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2636

 
como quieras
 
Aleksey Nikolayev #:

No hay nada práctico en los intentos inútiles de multiplicar las entidades más allá de lo necesario. Esta tercera área de actividad no es ni teoría ni práctica, sino cháchara vacía.

No hay más que volatilidad, movimiento direccional y búsqueda de oportunidades para destacar lo segundo en medio de las fluctuaciones de lo primero.

En los mercados hay un tiempo abstracto, así como un precio abstracto y, en consecuencia,regularidades abstractas.

Esto es difícil de percibir en una comprensión bidimensional del mundo en la carta. Hay que mirar más ampliamente.

 
Aleksey Nikolayev #:

No hay nada práctico en los intentos inútiles de multiplicar las entidades más allá de lo necesario.

¿No es eso lo que ocurre en este hilo desde hace un año?)
 

¿Es realmente tan difícil hacer un 2% al día o incluso una hora a mano?

O es más rentable construir una máquina de imprimir dinero durante décadas, lo siento TCSMO con un 2% al año.

Al fin y al cabo, el tiempo es dinero).

 
secret #:
¿No es eso lo que ocurre en este hilo desde hace un año?)

Debido a la falta de moderación significativa, hay un montón de entidades que no conocen el tema (como se indica en el primer post del hilo), pero quieren deciralgo. Usted y su compatriota han dejado su huella.

 
Aleksey Nikolayev #:

Debido a la falta de moderación significativa, hay un montón de entidades que no conocen el tema (como se indica en el primer post del hilo), pero quieren deciralgo. Usted y su compatriota han dejado su huella.

Buena suerte en este interminable viaje).
 
Piensa en características como los incrementos, pero más informativos. Por ejemplo, encuentre el precio medio de todo el historial y deduzca el resto. Se desea que la dispersión sea lo más grande posible, pero dentro de un rango conocido por los nuevos datos.

La diferenciación fraccionaria funciona así (máxima dispersión cuando se mantiene la estacionariedad), pero quiero algo nuevo.

Tal vez unas "líneas de pendiente" del tiempo y restar de ellas los precios, los decibelios, la f del tiempo, cualquier tipo de turbidez, siempre que se cumplan las condiciones de estacionariedad y máxima dispersión.
 

Supongamos que hemos encontrado patrones que se producen periódicamente y que acompañan a un determinado movimiento de precios una vez que se producen.

¿Ha investigado alguien la relación entre la frecuencia de aparición de un patrón y el acontecimiento posterior?

Estamos hablando de grupos de probabilidad, si es que existe tal término.

Supongamos que podemos esperar que si un patrón no ha aparecido durante mucho tiempo, habrá un movimiento de precios predecible (concomitante) después de que se produzca, y luego habrá un desvanecimiento, porque el patrón se ha hecho visible para todos y ha eliminado así las ineficiencias del mercado.

Creo que el desarrollo de métricas para evaluar estos estados transitorios a lo largo del tiempo (desde las predicciones más probables hasta las más negativas) puede ayudar a encontrar y seleccionar dichos patrones, y un modelo que pueda dar cuenta de ello puede resultar bastante eficaz.

Estoy trabajando en esta dirección, pero me falta el aparato matemático y los conocimientos teóricos.

 
secret #:
Buena suerte en este interminable viaje)

Saludos a ti también, y largo camino ya sabes)

 
Aleksey Vyazmikin #:

Supongamos que hemos encontrado patrones que se producen periódicamente y que acompañan a un determinado movimiento de precios una vez que se producen.

¿Ha investigado alguien la relación entre la frecuencia de aparición de un patrón y el acontecimiento posterior?

Estamos hablando de grupos de probabilidad, si es que existe tal término.

Supongamos que podemos esperar que si un patrón no ha aparecido durante mucho tiempo, habrá un movimiento de precios predecible (concomitante) después de que se haya producido, y luego habrá un desvanecimiento, ya que el patrón se ha hecho visible para todos y ha eliminado así las ineficiencias del mercado.

Creo que el desarrollo de métricas para evaluar estos estados transitorios a lo largo del tiempo (desde una predicción más probable hasta una igualmente probable o incluso negativa) puede ayudar a encontrar y seleccionar dichos patrones, y un modelo que pueda dar cuenta de ello puede resultar bastante eficaz.

Estoy trabajando en esta dirección, pero me faltan aparatos matemáticos y conocimientos teóricos.

Sólo puedo trabajar con patrones muy simples, como el movimiento después de la ruptura de un vértice. En el sentido de que debe haber suficientes para que la frecuencia sirva como una buena estimación de la probabilidad.

Según mis observaciones, cuando el marcado de patrones está totalmente formalizado, las ineficiencias del mercado (en el sentido de ser diferentes de la SB) pasan a tener poca importancia. Convencionalmente hablando, dentro de la extensión. Existe un deseo natural de hacer más complejo el diseño del patrón, pero esto suele conducir a un tamaño de muestra reducido y a resultados inestables.