Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 358

 
Yuriy Asaulenko:
Tengo que ser más específico. Puedo dar dos respuestas opuestas).


¿De dónde sacas dos respuestas?

Regla general:

  • en series estacionarias la predicción es la misma que en datos históricos
  • las series no estacionarias no se pueden predecir sin un esfuerzo previo
Hay ARMA, hay ARIMA que puede predecir series no estacionarias, pero este tipo de no estacionariedad es muy raro. Hay ARCH, hay un montón de diferentes GARCHs - todos los cuales tienen en cuenta diferentes tipos de no estacionariedad en aras de ser capaz de predecir el movimiento futuro.


¿Puede NS predecir series no estacionarias? En caso afirmativo, ¿qué tipos de no estacionariedad?

 
Yuriy Asaulenko:

Aun nuevo máximo (probablemente un mínimo) le sigue un nuevo máximo; sí, yo también he pasado por eso, los gráficos me resultan familiares. Simulas -y no hay nada- que está vacío. Tal vez tengas suerte.


Esto es en el caso de las series no persistentes (antipersistentes).

Y en el caso de la persistencia (sostenida), a un nuevo máximo le sigue otro

El problema es que la MA se redibuja mucho en un periodo bajo, es decir, no se puede aplicar. Y si lo tomamos por n-barras hacia atrás la señal ya estará perdida.

 
Maxim Dmitrievsky:


El problema es que la MA está muy sobredimensionada en un periodo bajo, es decir, no se puede aplicar. Si lo retiras por n-barras la señal ya estará perdida.

el otro día jugando con MAs (no es sencillo, pero es oro)) - Filtros de tercer orden. Las 12 MAs tienen un retraso de grupo de 4 min. Ni siquiera hablemos de las EMAs y otros estándares, el desfase se sale de la escala.

En general, deberíamos utilizar líneas de regresión para alejarnos de las MA. Pero los retrasos en los cálculos son grandes allí. Si tenemos en cuenta los ticks durante 1 minuto, será fatal.

 
SanSanych Fomenko:
¿Alguien sabe la respuesta a la pregunta: cómo tratan las NS las entradas no estacionarias?
A la red neuronal no le importa si es estacionaria, no estacionaria o no. No hay ninguna diferencia. Especialmente cuando se trata de la clasificación
 
Vladimir Perervenko:
A la red neuronal no le importa si es estacionaria, no estacionaria o si no hay series temporales. No hay ninguna diferencia. Especialmente cuando se trata de la clasificación.
Eso es lo que quería decir como una de las respuestas).
 
Vladimir Perervenko:
A la red neuronal no le importa si es estacionaria, no estacionaria o si no hay series temporales. No hay ninguna diferencia. Especialmente cuando se trata de la clasificación
Es muy conveniente que las entradas y salidas estén limitadas por el rango de valores.
 
Combinador:
es muy deseable que las entradas y salidas estén restringidas a un dominio de valores.
Estas cuestiones deben abordarse incluso antes de entrar en la NS. En general, la NS no consume datos en bruto.
 
Vladimir Perervenko:
A la red neuronal no le importa si es estacionaria, no estacionaria o si no hay series temporales. No hay ninguna diferencia. Especialmente cuando se trata de la clasificación.

Entonces, la cuestión de la reconversión profesional está en pleno apogeo.
 

Ni siquiera sé si tengo que hacerlo mejor, 20.000% en 2,5 meses a precios de apertura en 5 minutos si tengo suerte... dejas $1k y preordenas un Bentley. Si tienes mala suerte, no es gran cosa).


 
Maxim Dmitrievsky:

Ni siquiera sé si tengo que hacerlo mejor, 20.000% en 2,5 meses a precios de apertura en 5 minutos si tengo suerte... dejas $1k y preordenas un Bentley. Si no tiene suerte, es una pequeña pérdida).

Deletréalo)). Quiero, si no un Bentley, por lo menos un Peugeot con automático).