Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1589
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No, es una dependencia, una dependencia constante).
La detección se puede intentar con MO
Esta es la pregunta correcta, no hay que hacer nada, esperar a que aparezca una muestra estadísticamente significativa, cualquier acción en tal situación sería para la buena suerte si no hay ningún insider.
La estacionariedad es la INDEPENDENCIA de la MO, la varianza y la función de distribución respecto al tiempo.
¿Y qué métodos de MO determinan el "cambio de mercado"?
Hay una muestra - construir un modelo - construir un TS - pequeño beneficio en cada operación - "cambio de mercado" - gran pérdida, anulando todo el beneficio. ¿Y ahora qué?
P.D. La dependencia constante, ¿es algo de la filología?
Colegas, hola a todos,
Siento una pregunta tan tonta, pero ¿funciona el evento OnBookEvent en el probador de MT5? Estoy intentando probarlo, pero no entra en un bucle por alguna razón y parece que se ignora. Pero en teoría las cotizaciones cambian en la revisión del mercado. HMM...
no
En nuestro caso, sólo es posible trabajar de forma significativa con la no estacionariedad, que de una forma u otra se reduce a la estacionariedad. Estacionariedad a trozos, modelos autorregresivos, etc.
La razón principal es que siempre se conoce una sola realización del proceso. Por ejemplo, si tomamos el reconocimiento de voz, allí cualquier palabra la podemos decir tantas veces como queramos. Las cotizaciones de un instrumento concreto en un intervalo de tiempo concreto están en una única variante. Por cierto, es probablemente la razón de la distinción difusa del proceso aleatorio de sus realizaciones para muchas personas aquí.
Conociendo una mezcla de distribuciones, es posible crear varias realizaciones mediante modelos generativos
No sé si sirve de algo, pero puedes comprobar adicionalmente el TC.
Es divertido ver cómo la gente se burla de la buena (no) estacionariedad estadística, implicando cualquier cosa menos la relativa persistencia en el tiempo de la distribución.
Si es necesario ser estrictos, podemos asumir que estamos hablando de la falta de estacionariedad en el sentido amplio de los logaritmos de los rendimientos, por ejemplo.
La estacionariedad es la INDEPENDENCIA de la MO, la varianza y la función de distribución respecto al tiempo.
No, abre un libro de texto y refresca la memoria, la estacionariedad es la ESTABILIDAD de la distribución a lo largo del tiempo, es decir, cuando el IR, la varianza y otros momentos permanecen constantes, no cambian.
¿Y qué métodos de MO determinan el "cambio de mercado"?
Diferentes, redes neuronales, madera, etc.
Apareció una muestra - construyó un modelo - construyó un TS - pequeño beneficio en cada operación - "cambio de mercado" - gran pérdida anulando todo el beneficio. ¿Y ahora qué?
Y si determina que el mercado va a cambiar, desactiva la operación y no tiene pérdidas.
P.D. La dependencia constante, ¿es algo de filología?
No, es la misma dependencia que cualquier otra y = const
Y si determina que el mercado está cambiando, desactivará la operación y no tendrá pérdidas.
pero es posible que ya esté en una operación, y no sólo en una operación, sino en una reducción, que, si el mercado hubiera sido el mismo, habría sido sustituida por un beneficio, pero como ya no es el caso, puede haber cero posibilidades de salir de la reducción
No, abre un libro de texto y refresca la memoria, la estacionariedad es ESTABILIDAD DE LA DISTRIBUCIÓN EN EL TIEMPO, es decir, cuando la MO, la varianza y otros momentos permanecen constantes, no cambian.
Diferentes, redes neuronales, maderas, etc.
Y si se determina que el mercado va a cambiar, se desactiva la operación y no se obtienen pérdidas.
No, es la misma dependencia que cualquier otra y = const
Una constante es una constante, es decir, un valor constante. Y una dependencia es un valor variable. La dependencia constante es un galimatías.
Un cambio en el mercado es un cambio en las características de la probabilidad, casi siempre la varianza. Cualquier operación en un mercado estacionario es cuando se abre una operación en el límite del canal y se cierra cuando se alcanza un determinado nivel o el límite opuesto. Un cambio de mercado se produce cuando un operador abre una operación en la frontera de un canal y ésta se vuelve negativa, ampliando el canal a un tamaño anormal.
La pérdida es mayor que el beneficio
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En más de 1.500 páginas se habla del aprendizaje matemático que supone intentar convertir un comedero en una lavadora.
Si es necesario ser estrictos, podemos considerar la falta de estacionariedad en un sentido amplio para los logaritmos de los retornos, por ejemplo.
Este artículo lo leí hace unos 5 años, es interesante, pero no hay mucha información adicional, el autor está haciendo algo con OHLC para hacer una métrica más "conveniente" de la volatilidad, en principio no es nuevo, en el clásico de Dacorogna "An introduction to high-frequency finance" allá por el siglo pasado se recomienda tomar valores absolutos medios de los rendimientos, no valores RMS, como medida de la volatilidad. La predictibilidad de la volatilidad es también un hecho conocido. Depende de dos factores, la estacionalidad y la inercia, que explican el 95% de su influencia. Pero aunque alineemos los rendimientos (logarítmicos) según la volatilidad no dará nada, necesitamos un signo para operar, y no afecta a la distribución de ninguna manera.
Por ejemplo, si se toma un ruido gaussiano, es obvio que no se pueden predecir las siguientes utilizando las muestras anteriores, independientemente de la estacionariedad, pero si se ordena esa serie, por ejemplo, lo que no cambiará la distribución pero la hará completamente predecible, entonces se puede jugar con la volatilidad dinámica dentro de un amplio rango y hacerla no estacionaria, pero aún fácilmente predecible.
Una constante es una constante, es decir, un valor constante. La dependencia es una cantidad variable. La dependencia constante es un galimatías.
No se lo digas a los matemáticos))