Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3101
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Y, lo que quiero - si no para entrenar el modelo tan duro, al menos para detectar de antemano, tal vez probabilísticamente, la sección de cambio de un cambio positivo en el segmento cuántico de la probabilidad de un resultado favorable a uno negativo.
Aquí está pensando en el objetivo aquí, la muestra ya se está formando.
Si representamos el porcentaje de delta de resultados positivos y negativos en el segmento cuántico durante un mes como +1/-1, el gráfico ya tiene esta imagen, y ya parece más interesante.
¿Cuál es la pregunta, esa es la respuesta, no te lamentes.
Hay algún corte de mierda cuántica que está funcionando mal en algún lugar, ¿qué hacer. promedio de sus señales dados los nuevos datos en los que funcionó mal, por lo que no funciona tan mal allí, pero no tan bien en los datos anteriores tampoco.
¿Cuál es la pregunta, esa es la respuesta, no te arrepientas
Promediar, restar y dividir :)
De todas formas, tal y como yo lo entiendo, ¿estás sugiriendo cambiar el objetivo en el sitio donde está la señal "mala"?
Alexei Nikolaev en blogs sobre R implementado un modelo del juego Café, o la victoria de la minoría, similar en términos de mercado, si la posición del jugador está en una sociedad con menos participantes, gana (en el café, de acuerdo con la fecha, los jugadores que vinieron en el día con el menor número de visitantes ganar, y con un gran número de visitantes perder), pero esto es demasiado simple modelo, en la vida real todavía hay un montón de tipos de jugadores, que van desde el estado y otros grandes jugadores y pequeños jugadores, que son un gran número. El modelo ni siquiera está creado a grandes rasgos todavía)
Pero los gráficos allí son incluso muy similar a la deambulación de garrapatas.
El modelo SB en la fijación de precios es una variante básica, limitante, que aparentemente nunca sucede en la realidad, como un análogo de la física - un gas ideal. Este modelo se obtiene bajo dos condiciones - a) un gran número de participantes; b) independencia absoluta de sus estrategias de negociación de otros participantes. Está claro que la segunda condición es difícil de cumplir, por lo que podemos investigar cómo influirán las desviaciones del modelo SB si, por ejemplo, hay varios grupos (clusters) de participantes con estrategias diferentes en el mercado. O alguna parte de los participantes tiene información privilegiada. Es imposible ganar dinero con el SB puro por definición, sólo se puede ganar dinero con las desviaciones del mismo.
Personalmente, no le veo ninguna utilidad al modelo SB.
No aporta nada, no destaca las buenas propiedades, no suprime las malas propiedades, no simplifica.
Sí, el gráfico se parece a los precios, ¿y qué?
Por supuesto, el modelo SB en sí no sirve de mucho, sólo es útil cuando se diagnostican desviaciones del modelo.
Llamo estacionariedad al término econométrico habitual: constancia de la media y la varianza. Los mercados naturalmente no tienen tal, no son un "monumento". Se elimina la heteroscedasticidad, el resto se acerca a SB.
En general, el tipo de distribución dice poco sobre la previsibilidad. Se trata de un juego matemático, alejado del comercio. Añade algo de esponjosidad a la cotización que cubra el diferencial. O una vuelta constante a la media en determinados momentos del día. El diferencial no cambiará y será posible ganar dinero. A grandes rasgos, esto y cosas por el estilo pueden llamarse ineficiencia. Para ello, escribir algoritmos teniendo en cuenta el hecho de que no se puede predecir todo, y no es necesario. Yo no diría que existe tal maldición, sólo que hay herramientas realmente eficientes de las que no se puede sacar nada.
Imho por supuesto, pero si usted construye modelos de precios con desviaciones comprensibles de la SB, entonces usted puede entonces, por ejemplo, generar cotizaciones artificiales sobre esta base, incluso durante mil años. Luego en esta cotización aprender con la ayuda de MO para determinar los lugares donde había desviaciones, y luego tratar de hacer lo mismo en las cotizaciones reales. Otra posibilidad.
Por supuesto, el modelo SB en sí no sirve de mucho, sólo es útil cuando se diagnostican (encuentran) desviaciones de este modelo.
En cuanto a los modelos de mercado, creo que inicialmente deberíamos crear algún tipo de juego en línea, como un RPG con un clan-estado avanzado, donde cada clan tenga su propia moneda, donde haya un mercado real, y ver cómo cambian los precios en función de los acontecimientos del mundo. Anteriormente, tal portatype podría ser el segundo gobernante, donde había un mercado y al menos dos monedas. Usted puede por lo menos hacer el seguimiento de los cambios en los precios medios de los recursos sobre su base y luego añadir allí la emulación de las operaciones - con la historia de las cotizaciones. En general, según mis sensaciones, las leyes de la economía funcionan allí, hay inflación, hay activos caros ilíquidos, hay necesidad de venta rápida, hay necesidad de mano de obra, y operaciones de conversión. Es decir, de lo que se trata es de investigar la economía y la influencia de un mercado de intercambio organizado en los cambios de precios (se necesitarán varios servidores, donde haya y donde no haya intercambio). Creo que ahí se pueden identificar patrones y hacer predicciones basadas en el análisis del desarrollo del mundo del juego.
Y, todo vendrá a la importancia de indicadores tales como la balanza comercial, la oferta monetaria, el coste laboral, el PIB per cápita, la tasa de interés (hay en el juego y este mecanismo), las órdenes para la producción de equipos....
El tema es interesante, pero financieramente costoso.
Los modelos simplificados, sin investigar los globales, no darán una comprensión del mercado, por lo que hay que ir de lo complejo a lo simple.
Imho por supuesto, pero si usted construye modelos de fijación de precios, en los que hay claras desviaciones de la SB, entonces usted puede entonces, por ejemplo, sobre esta base, generar cotizaciones artificiales, incluso durante mil años. A continuación, en esta cotización aprender con la ayuda de MO para determinar los lugares donde había desviaciones, y luego tratar de hacer lo mismo en las cotizaciones reales. Alternativa.