Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 270
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
¿por qué todo el mundo está tan obsesionado con los modelos? ¿por qué nadie habla de los signos? ¿por qué nadie habla de la no estacionalidad? ¿Por qué nadie intenta resolver estos problemas? ¿Por qué nadie piensa en lo que impulsa los precios?
Si se utiliza un estocástico, no importa el modelo que se utilice, ya sea un KNN habitual o la red profunda más sofisticada,la precisión será del 51-53%, independientemente de su profundidad. ¿De qué sirven estos modelos si la información es una porquería? No, pero el 95% de la atención va a los modelos, para mí personalmente los modelos son la última etapa del sistema, y es sólo el 2% del trabajo
Y otra cosa es cuando el modus operandi se aplica a grandes cantidades de datos, donde el análisis algorítmico (mediante fórmulas directas) es muy difícil o incluso imposible. Pero aquí, en general, sólo se estropean las combinaciones de estocadas acopladas a machcs, por lo que la pregunta "¿por qué?" no es especialmente relevante aquí.
¿por qué todo el mundo está tan obsesionado con los modelos? ¿por qué nadie habla de los signos? ¿por qué nadie habla de la no estacionalidad? ¿por qué nadie intenta resolver estos problemas? ¿por qué nadie piensa en lo que impulsa los precios? ¿por qué?
Tienes una idea equivocada del hilo en el que estás.
Mira mis posts, y no sólo los que dicen que el principal problema está en la extracción de datos. Incluso te he dado una cifra para la distribución de la intensidad de trabajo, más del 70% para la minería de datos.
Además, afirmé y sigo afirmando que la elección del modelo tiene poco efecto en el resultado final.
Además, yo y otros foristas citamos algoritmos específicos que permitirían separar el conjunto original de predictores del ruido. Al hacerlo, se argumenta que sin predictores de ruido el modelo NO ES RECOMENDABLE.
Todo esto está disponible en este hilo.
PS.
No se tuvo en cuenta la no estacionariedad porque se consideran modelos de clasificación, no modelos de regresión, y el efecto de la no estacionariedad en el rendimiento de los modelos de clasificación no está del todo claro.
¿por qué todo el mundo está tan obsesionado con los modelos? ¿por qué nadie habla de los signos? ¿por qué nadie habla de la no estacionalidad? ¿por qué nadie intenta resolver estos problemas? ¿por qué nadie piensa en lo que impulsa los precios? ¿por qué?
Si introduces estocástico no importa el modelo que utilices .....
La no estacionariedad no significa no predictibilidad, significa que los estadísticos simples como la expectativa y la varianza derivan, ni siquiera se analiza la regularidad de esta deriva, si derivan, no son estacionarios. En el contexto de MO, la no estacionariedad no es un problema, la no estacionariedad es un problema para los sistemas construidos en las suposiciones, la constancia a trozos de la expectativa y la variación. MO puede utilizar la expectativa y la variación de la ventana como características, pero es una parte muy pequeña de las características y los errores de estas características pueden ser parcialmente eliminados. El principal problema radica en las rápidas reacciones del mercado a la nueva información, que no está determinada por las características disponibles, la única esperanza está en los "heraldos" difusivos y relacionados, cuando aparecen ciertos patrones de comportamiento de los participantes antes de que se anuncie la noticia. Es decir, debido a la acción de la información privilegiada, el mercado es más predecible.
¿Por qué necesitas un estocástico? De hecho la diferencia entre el estocástico MO y el momentum estándar no es grande, no tiene sentido utilizar algo más que el momentum, como una simple ventana de expectativa de los retornos. Mira lo que se utiliza en los modelos econométricos convencionales(AR, ARMA, GARCH, ...Solo hay rendimientos, variaciones y mezclas de rendimientos, eso es momentáneo y no es desde el punto de vista de la simplicidad, pero como todo este rollo con "un indicador ideal" sobre todo en el contexto del alisado que no se quedaría atrás, parecen alquimistas intentando hacer una piedra filosofal o motor eterno, son unos fanáticos ignorantes. Pero los indicadores no sólo suavizan, por ejemplo los "niveles" pueden ser una de las características más importantes, me refiero a los niveles que vemos con nuestros ojos en el gráfico, donde la gente coloca los stops. Intente formalizar y programar este signo y compruebe su importancia estadística.
La no estacionariedad no significa no predictibilidad, indica que los estadísticos simples como la expectativa y la varianza derivan, ni siquiera se analiza la regularidad de esta deriva, si derivan entonces es no estacionariedad. En el contexto de MO, la no estacionariedad no es un problema, la no estacionariedad es un problema para los sistemas construidos en las suposiciones, la constancia a trozos de la expectativa y la variación. MO puede utilizar la expectativa y la variación de la ventana como características, pero es una parte muy pequeña de las características y los errores de estas características pueden ser parcialmente eliminados. El principal problema radica en las rápidas reacciones del mercado a la nueva información, que no está determinada por las características disponibles, la única esperanza está en los "heraldos" difusivos y relacionados, cuando aparecen ciertos patrones de comportamiento de los participantes antes de que se anuncie la noticia. Es decir, debido a la acción de la información privilegiada, el mercado es más predecible.
...
¿Qué?
La no estacionariedad no significa no predictibilidad, indica que los estadísticos simples como la expectativa y la varianza derivan, ni siquiera se analiza la regularidad de esta deriva, si derivan entonces es no estacionariedad. En el contexto de MO, la no esta cionariedadno es un problema, la no estacionariedad es un problema para los sistemas construidos en las suposiciones, la constancia a trozos de la expectativa y la variación. MO puede utilizar la expectativa y la variación de la ventana como características, pero es una parte muy pequeña de las características y los errores de estas características pueden ser parcialmente eliminados. El principal problema radica en las rápidas reacciones del mercado a la nueva información, que no está determinada por las características disponibles, la única esperanza está en los "heraldos" difusivos y relacionados, cuando aparecen ciertos patrones de comportamiento de los participantes antes de que se anuncie la noticia. Es decir, debido a la acción de la información privilegiada, el mercado es más predecible.
1. No estacionariedad = varianza igual a infinito. ¡"Drift" es rompedor!
2. Resaltado en rojo: abastecido de palomitas y cerveza. ¡Espero que el espectáculo prediga el rango de precios por los métodos de MO!
1. No estacionariedad = dispersión igual a infinito. ¡"Drift" es rompedor!
2. Resaltado en rojo: abastecido de palomitas y cerveza. ¡Espero que el espectáculo prediga el rango de precios por los métodos de MO!
En realidad, no nos interesa su apoyo a los productores de cerveza y palomitas.
Aquí nos interesan las reflexiones sobre la identificación de problemas en el mercado y su solución. no en general, sino a la hora de decidir las posiciones.
Para mí hay dos problemas de este tipo:
1. Inestabilidad en la predicción del SIGNIFICADO (EVALUACIÓN) del cociente
2. Sobreaprendizaje al predecir la dirección del movimiento del kotir.
Al hacerlo, MO puede nombrar no sólo el problema, sino también discutir la herramienta de resolución de problemas, además de justificar la exactitud del resultado obtenido.
¿Qué?
¿Qué tiene de malo?
1. No estacionariedad = dispersión igual a infinito. ¡"Drift" es rompedor!
2. Resaltado en rojo: abastecido de palomitas y cerveza. ¡Espero que el espectáculo prediga el rango de precios por los métodos de MO!