Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1452
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Creo que es una reedición de cosas que leí hace unos 6-7 años, pero es sobre el trading de volatilidad, un par de veces me pregunté cómo simular el trading de opciones a través de órdenes regulares - no pude encontrar nada
Esto es relativamente nuevo, por lo que sé. Aunque los planteamientos no son nuevos en principio. El ejemplo en python está fechado aproximadamente cuando se propuso el método. La gente tiene conferencias allí
La volatilidad en bruto es relativamente nueva, por lo que sé. El ejemplo de Python es más o menos cuando se propuso el método. La gente tiene conferencias allí.
No, la volatilidad aproximada se busca en Google y en artículos de 2014, pero no importa, estamos hablando de la negociación a través de derivados financieros, ¿no?
No, la volatilidad aproximada se busca en Google y en artículos de 2014, pero no importa, estamos hablando de operar a través de derivados, ¿no?
no tienes que hacerlo, las opciones son operaciones de volatilidad, pero puedes usar strats para el spot.
Hay esencialmente 2 estrategias - reversión de la media y ruptura de la volatilidad. Creo que tenemos que pensar en cómo aplicar uno de ellos.
PD sí, el artículo del archivo se publicó en 2014
¿Has estado leyendo demasiada ficción?
haha
Aleksey Vyazmikin:
La segunda estrategia con el resultado 0,65 - no es una fantasía, la decisión allí se hace sólo después del 1, pero es posible identificar el 1 en el 23% de los casos y correctamente identificado en el 65% de estos 23%. Tenga en cuenta que los riesgos son alrededor de 1 a 1,3 al abrir una posición, pero están parcialmente cubiertos por la red de arrastre - el saldo será lo suficientemente ondulado (la equidad o el equilibrio no hace ninguna diferencia debido a las paradas razonables).
No discuto que sea fantástico como para ZZ, es fácil conseguir un 95% pero es inútil, me refiero a un 65% de predicciones de movimiento de precios puramente futuros sin mezcla del pasado que afecta directamente a la ASR.
Hermanos mayores en el comercio, en algún lugar de la selva de la rama sugirió para probar en el SB, tomar el precio en lugar de SB y ver lo que será akurasi y todo lo demás, si claramente más de 55%, entonces, obviamente, en algún lugar una mierda, porque SB no puede predecir mucho más del 50%, pero con ZZ que el precio que SB igualmente "cool" predijo, ¿qué significa eso? ¿Que el SB puede ser negociado?No necesariamente, las opciones son operaciones de volatilidad, pero se pueden aplicar las estrategias al contado
Hay esencialmente 2 estrategias - reversión de la media y ruptura de la volatilidad. Creo que tenemos que pensar en cómo aplicar uno de ellos.
PD sí, el artículo del archivo se publicó en 2014
Todavía tengo mucho tiempo para leer tus enlaces, sigo atrayendo a q-learning, tengo mucho que leer
no se como aplicar la valatilidad al spot, lo mejor que puedo ofrecer son simples rejillas))
no puedo leer tus enlaces, sigo metido en el aprendizaje de q, necesito leer mucho
no sé cómo aplicar el trading de valatilidad al spot, lo más que puedo ofrecer es simples rejillas )))
sobre el cunilingüismo Sutton, Barto. Tengo la versión antigua del libro en ruso, la nueva está sólo en inglés y se puede encontrar en google. El nuevo con ejemplos en python.
sobre el cunilingüismo de Sutton, Barto. La versión antigua del libro está en ruso, la nueva sólo está en inglés en google. El nuevo tiene ejemplos en python.
Sí, descargado, leído un montón de cosas.
SZY: Excavé los ejemplos en CNTK en la red, parece que es fácil de hacer LSTM en C#, un problema, Microsoft perezoso, incluso en la página oficial de CNTK me envían a estudiar la API de Python, como este tutorial, utilizar allí también
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
Sí descargado, leer mucho, y la necesidad de comprobar este kuni también ))))
ZS: hay ejemplos de CNTK en la red, parece que no es difícil hacer LSTM en C#, un problema, la pereza de Microsoft, incluso en la página pública de CNTK mandan a estudiar la API desde Python, dicen que aquí hay un manual, úsalo ahí también
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
tienen algún tipo de iliquidez, no sé quién la utiliza
probar con 2 capas y reducir el número de neuronas en las capas, hasta 1 en cada capa.
antes de la línea vertical blanca - muestra, después - oos
cuantas más neuronas - más probabilidad de ajuste (más grados de libertad), intente reducir el número de neuronas siempre que la neurona pueda llegar a resultados al menos algo sensatos.
Es decir, cuanto más clara sea la información de las entradas y más áspera la malla, mejor.
¡Vladimir, hola!
¿Cómo te va con el script que te envié, has probado a experimentar con él? Tal vez hayas desarrollado la idea y el enfoque de regresión