Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2994

 
Aleksey Nikolayev #:

Para mí, de lo que se trata siempre es de buscar desviaciones del precio con respecto a la SB. La econometría difiere de la estocástica financiera en la modelización del tiempo, discreto en la primera y continuo en la segunda, lo que da lugar a matemáticas bastante diferentes, pero la esencia es la misma.


Voy leyendo libros poco a poco. No veo tal enfoque entre la gente.)))))) La idea es clara, pero en presencia de la incertidumbre es imposible predecir el tiempo de vida de un estado. Más todos los métodos de estimación de precios justos y actuales son voceados. Y este enfoque es comprensible por lo menos.

 
mytarmailS #:
Una pregunta para los moderadores, administradores...

¿Puedo escribir un artículo utilizando Jap. R o es tabú?

R ya no está soportado. No hay futuro

Actualización ¿Por qué enseñar R en 2023?

El autor es un soñador
Mi siguiente consejo no será para los aspirantes a la universidad, estudiantes y graduados, sino para aquellos que están decidiendo ahora cambiar su trayectoria profesional. Les recomiendo que comiencen su andadura específicamente con el análisis de datos en R. Y conviértete en analista en tu sector. Quizá en tu misma empresa. De esta manera tendrás dos enormes ventajas: conocimiento de herramientas modernas y potentes para el análisis de datos y amplia experiencia en la industria (lo que en el extranjero se llama conocimiento específico del dominio y se considera una enorme ventaja para los analistas). Así adquirirás experiencia y nuevos conocimientos, y tu carrera se desarrollará activamente.
Зачем учить R в 2023 году?
Зачем учить R в 2023 году?
  • 2023.03.21
  • habr.com
Всем привет, я Дмитрий Володин, Analytics Engineer из TrafficStars. Сегодня я хочу немного порефлексировать на тему спроса на R и целесообразности его изучения. Текст будет выражать личный опыт и мнение, я не буду проводить аналитическую работу по сравнению средних зарплат и количества вакансий на разных языках. Скорее поделюсь своими мыслями...
 
Valeriy Yastremskiy #:

Enseño R)))) y python))))))

es mejor aprender una cosa

 
Aleksey Nikolayev #:

Para mí, lo importante siempre es buscar desviaciones del precio con respecto a la SB. La econometría difiere de la estocástica financiera en la modelización del tiempo, discreto en la primera y continuo en la segunda, lo que da lugar a matemáticas bastante diferentes, pero la esencia es la misma.

He aquí un ejemplo bastante estándar de dicha búsqueda dentro de la econometría artículo1 y artículo2. El planteamiento está exactamente relacionado con la búsqueda de estacionariedad (en el precio de los activos o el diferencial), es decir, se supone que la estacionariedad sólo es posible a veces y se define como una desviación de una SB más típica, en lugar de ser una propiedad constante como en el estudio de las señales en DSP.

En el caso de la estocasticidad, es difícil dar un ejemplo sencillo pero significativo. Mi trabajo sobre las lagunas puede servir de pista en este sentido, porque la distribución que allí se estudia es más fácil de considerar en tiempo continuo. Y si suponemos la dependencia de esta distribución de algunas características, podemos desarrollar la idea en la dirección de la MO.

En mi opinión, la piedra angular son los intervalos de confianza. Para 10 barras se puede obtener fácilmente una desviación de SB, pero el error será enorme. Para 10000 el error es pequeño, pero durante este tiempo todo ha tenido tiempo de cambiar 100 veces y de media se obtiene la SB.
 
Aleksey Vyazmikin #:
¿Alguien ha probado a hacer convoluciones de series temporales?

¿Convoluciones con qué?

 
Rorschach #:

¿Rollos de qué?

Indicadores vecinos.

 
Rashid Umarov #:

El autor es un fantasioso.

¿curiosidad por qué?

 
mytarmailS #:

¿Preguntándose qué?

Acabo de citar

 
Rashid Umarov #:

Cité

No he podido sacar nada fantástico o fantasioso de tu cita, ni del propio artículo.

 
mytarmailS #:

No he podido extraer nada fantástico o fantasioso de tu cita, ni del propio artículo.

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