Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3126

 
Sólo tienes que ejercitar tus habilidades matemáticas dentro de los límites de una clase de preescolar de último curso y contar el número de colas)
 
Maxim Dmitrievsky #:

kozul inferens para amas de casa

estudiar mejor para valientes y cobardes :)

Sólo hay que combinar las ideas de inferencia causal con las ideas de San Sanych sobre la estabilidad. A continuación, el Grial es inevitable 🤑.

Pero no es seguro)

 
Maxim Dmitrievsky #:

kozul inferens para amas de casa

estudiar mejor para valientes y cobardes :)

Maxim, ya has aprendido firmemente que la cola debe menear al perro ))))

Sigue convenciendo a los demás. Ya he tenido bastante. Adiós.

 

Me he dado cuenta de algo interesante.

Todo el mundo sabe acerca de la deriva de datos. Estamos acostumbrados a patear sólo los predictores, pero decidí ver lo que sucede con la estrategia en sí con el tiempo.

Tomé los datos de una estrategia que da una señal de entrada en el cruce de 23.6% del ATR(3) diario.

Entonces, hice los cálculos en cada mes:

- Número de todas las señales

- Número de señales positivas (1)

- Porcentaje de señales positivas de todas las señales(TP)

Suavicé la serie numérica resultante con una media móvil con un valor de 6.

Así, lo que tenemos.

En el primer gráfico podemos ver que el número de todas las señales de la estrategia básica va creciendo con el tiempo.


Diagrama 1.

En el segundo gráfico, podemos ver que el número de señales positivas de la estrategia básica crece con el tiempo, pero a un ritmo más lento.


Gráfico 2.

En el tercer gráfico, vemos que el porcentaje de señales rentables sobre el total de señales se estanca.


Gráfico 3.

Probablemente, se puede observar una dinámica similar en las divisiones (cortes Q) de predictors....

 
Aleksey Vyazmikin #: Gráfico 1.

En el segundo gráfico, vemos que el número de señales positivas de la estrategia básica aumenta con el tiempo, pero a un ritmo menor.


¿Cuál es la conclusión? ¿Que el mercado se vuelve más eficiente con el paso de los años? ¿O el modelo está perdiendo eficiencia?
 
Aleksey Nikolayev #:

Solo hay que combinar las ideas de inferencia causal con las ideas de San Sanych sobre estabilidad. Entonces el Grial es inevitable 🤑.

Pero eso no es exacto)

Sobre todo cuando no quieren enunciar la esencia del proceso de determinación de la estabilidad
 
Uladzimir Izerski #:

Maxim, ya has aprendido que la cola mueve al perro ))))

Sigue convenciendo a los demás. Se acabó. Adiós.

Ojalá lo hubieras hecho de inmediato, porque está sufriendo, pobre hombre.
 
Forester #:
¿Cuál es la conclusión? ¿Que el mercado se vuelve más eficiente con el paso de los años? ¿O que el modelo pierde eficiencia?

Creo que, dada la estrategia, podemos concluir provisionalmente que el mercado ha empezado a cambiar de tendencia con más frecuencia intradía.

La cuestión es si hay factores en la historia que simplemente se han vuelto más frecuentes ahora, y entonces tal vez puedan predecirse o incluso trazarse como un aumento lineal del sesgo de probabilidad.

O se trata de acontecimientos completamente nuevos (combinaciones de indicadores predictores) que no se han visto antes.

Una cosa es evidente: necesitamos otra forma de construir un modelo que tenga en cuenta la dinámica de la situación. Entonces podremos intentar explicar el cambio de probabilidad del segmento cuántico debido a la aparición/refuerzo de otros factores, e intentar predecir estos otros factores de antemano. En otras palabras: es necesario comprender qué ha cambiado y si este cambio puede predecirse, y además tener en cuenta estos cambios en el modelo final.

 
Aleksey Vyazmikin #:

Creo que dada la estrategia, podemos concluir provisionalmente que el mercado ha empezado a cambiar de tendencia intradía.

La cuestión es si hay factores en la historia que justo ahora están apareciendo con más frecuencia, y entonces tal vez se pueden predecir, o si hay un crecimiento lineal en el sesgo de probabilidad en absoluto.

O se trata de eventos completamente nuevos (combinaciones de indicadores predictores), que no se han visto antes.

Una cosa es evidente: necesitamos otra forma de construir un modelo que tenga en cuenta la dinámica de la situación. Entonces podremos intentar explicar el cambio de probabilidad del segmento cuántico debido a la aparición/refuerzo de otros factores, e intentar predecir estos otros factores de antemano. En otras palabras: es necesario comprender qué ha cambiado y si este cambio puede predecirse, y además tener en cuenta estos cambios en el modelo final.

¿Qué estamos negociando?

¿Tendencias?

¿Patrones?

¿Estadísticas de incrementos a través de garches?

Primero hay que decidir, y luego sacar conclusiones.

 
Otra vez los Garchies.