Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 648
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Hay al menos dos series temporales en cointegración.
Pero no son todos.
Estas series no son estacionarias.
Pero eso no es todo.
Estas series no estacionarias deben conectarse de forma que el resultado sea estacionario.
Las decisiones de negociación se toman en base a esta serie ESTACIONARIA y así se garantiza la posibilidad misma de previsión.
¿Y yo? :) No estoy seguro de la estacionaria, no he hecho ninguna prueba, pero se parece.
parece que está presente... ¿sabes cómo construir splits rápidos en MT-ha y mirar las colas? R no es una sugerencia )))
¿o solo dickey-fuller?
¿Y yo? :) No estoy seguro de la estacionariedad, no he hecho ninguna prueba... pero parece que
parece que está presente... ¿sabes cómo construir splits rápidos en MT-ha y mirar las colas? R no es una sugerencia )))
¿O sólo dickey-fuller?
Vuelve a leer lo que he escrito: DOS filas.
DickeyFuller - por supuesto.
Sólo hablo de las R. Tengo respeto por el pitón. Todo lo demás es un juego de caja de arena: no tengo tiempo para ello.
Entonces, tenemos que determinar si hay alguna memoria... ¿está determinada por las colas?
No sé hacer colas, esa es la especialidad de los que saben hacer garch. Sólo hay un par de personas en este foro que lo entienden del todo :)
Usted puede tomar su modelo favorito (por ejemplo gbm) y tratar de encontrar los parámetros del modelo de manera que el entrenamiento con k-fold crossvalidation daría resultados R2>0. Tome un par de docenas de valores pasados, usándolos para predecir el siguiente (objetivo), y la ventana deslizante para hacer una tabla de entrenamiento completo.
En cualquier dato aleatorio, el resultado de R2 nunca será superior a cero. Si consigues un resultado positivo significa que puedes predecir los próximos valores a partir de los pasados, tienes memoria.
Sólo hablo de R. Tengo respeto por el pitón. Todo lo demás es un juego de caja de arena: no tengo tiempo para ello.
))
Vuelve a leer lo que he escrito: DOS filas.
DickieFooler - por supuesto.
Sólo hablo de R. Tengo respeto por el pitón. Todo lo demás es un juego de caja de arena: no tengo tiempo para ello.
hay 2 filas, escribí que las filas cointegradas (2 pares de divisas)
no distrae entonces ))No puedo hacer colas, esa es la especialidad de los capaces garch. Sólo hay un par de personas en este foro que lo entienden del todo :)
Usted puede tomar su modelo favorito (tengo gbm por ejemplo) y tratar de encontrar los parámetros del modelo para que el entrenamiento con k-fold crossvalidation daría resultados R2>0. Tome un par de docenas de valores pasados, usándolos para predecir el siguiente (objetivo), y la ventana deslizante para hacer una tabla de entrenamiento completo.
En cualquier dato aleatorio, el resultado de R2 nunca será superior a cero. Si funciona, es posible predecir los próximos valores basándose en los valores pasados, y la memoria está ahí.
Pero si hay un efecto Arco, no es seguro que vuelva enseguida... y la varianza es variable... pero en fin, analicémoslo )
Hay 2 filas, escribí que las filas cointegradas (2 pares de divisas)
no distrae ))A juzgar por la foto, sólo hay eurusd, ¿cuál es el segundo?
A juzgar por la imagen, sólo hay eurusd, ¿cuál es el otro?
gpbusd en este caso, pero en realidad cualquiera, da igual
Lo que pasa con el ruido es que ni siquiera hay que predecirlo) se desvía de la media - pronto volverá... pero si hay un efecto arco, no es seguro que vuelva enseguida... y la varianza es variable, pero bueno, vamos a investigarlo)
¿Por qué? Para la fundamentación de un algoritmo, que garantiza que volverá.
Es necesario construir dos o más series temporales (dos pares) de forma especial.
gpbusd en este caso, y esencialmente cualquiera, no hace ninguna diferencia
Gran discusión, como un higo en el bolsillo.
¿Y cómo has juntado estos dos pares, cuál es el residuo?