Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2337

 
elibrarius:
¿Limpiar la propia matriz? Algunos coeficientes de covarianza cambiarán un poco. ¿Qué hará?

Los datos deben estar limpios de ruido.

datos a través de la matriz, dará menos sobreajuste

He excavado un montón de cosas increíbles encima, aún no he tenido tiempo de estudiarlas.

 
Maxim Dmitrievsky:

datos a través de la matriz, dará menos sobreajuste

cavó un montón de otras cosas impresionantes además de ésta, no tuvo tiempo de estudiarla todavía

No soy fuerte en Python. Pero no he visto nada en el código (secciones 2.6 - 2.8), donde los datos mismos son corregidos por la matriz denoising.
 
elibrarius:
No soy bueno en Python. Pero no he visto nada en el código (secciones 2.6 - 2.8), donde los datos mismos son corregidos por la matriz denotada.

Todavía no he entrado en detalles, aquí hay una descripción mucho más clara

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

Sección dematrices de covarianza/correlación para la eliminación del ruido y el tono

esto es probablemente más adecuado para las estrategias de cartera

Risk Estimators — portfoliolab 0.2.0 documentation
  • hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com
Risk is a very important part of finance and the performance of large number of investment strategies are dependent on the efficient estimation of underlying portfolio risk. There are different ways of representing risk but the most widely used is a covariance matrix. This means that an accurate calculation of the covariances is essential for...
 
Con esto la gente de R se revuelve, mientras que python es el lenguaje perfecto para la investigación. Menos mal que no he sucumbido
 
Maxim Dmitrievsky:

Todavía no he mirado en detalle, aquí hay una descripción más clara

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

Matriz de covarianza/correlación de la eliminación del ruido y de la entonación

esto es probablemente más adecuado para las estrategias de cartera

Tampoco he visto aquí ninguna corrección de los datos.
Tampoco veo aquí ninguna corrección de datos).

 
elibrarius:

Tampoco he visto aquí ninguna corrección de los datos en sí.
Aparentemente parecía).

Obviamente, hay una transformación inversa a esta. De lo contrario, no tiene sentido

 
Artículo del ventilador del Prado aplicado https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
  • dou.ua
Всем привет! Так получилось, что я уже около семи лет занимаюсь машинным обучением. В последние несколько из них я как исследователь и CTO Neurons Lab часто работаю с финансовыми данными в рамках проектов, связанных с инвестиционным менеджментом и алгоритмическим трейдингом. Чаще всего клиенты приходят с текущими стратегиями, которые нужно...
 
Maxim Dmitrievsky:

Obviamente, hay una transformación inversa a esta. De lo contrario, no tiene sentido

No se puede ver en el código(
Tal vez sólo están dejando de lado los instrumentos correlacionados (después de la de-noising) de la cartera... siguen hablando de carteras.
 
elibrarius:
No lo veo en el código(
Tal vez sólo eliminan los instrumentos correlacionados (después de la de-noising) de la cartera... Siguen hablando de carteras.

Creo que todo se llama filtrado aglomerativo. No puedo decir nada sin estudiar el tema, pero es interesante :)

los códigos en su libro son copias de documentos arxiv
 
Mikhail Mishanin:
Artículo aplicado al aficionado del Prado https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/

Sí, pero no hay filtro