L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 557
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L'exercice avec garch m'a donné un modèle étonnant.
je n'ai aucune idée de la période à laquelle cela correspond. cela peut être dû aux sessions commerciales ou à la dépendance des jours de la semaine... ou bien ils sont flottants et ne sont pas liés à l'heure de la transaction.
c'est-à-dire que le prix n'a pas changé, c'est-à-dire que je ne veux pas faire de commerce avec eux).
et de quelle période s'agit-il ? nous devons voir ce qui en est la cause - peut-être s'agit-il des sessions de négociation, ou de la dépendance de jour... ou ils flottent et ne sont pas liés au moment de la négociation
c'est-à-dire qu'il s'avère qu'arima devrait fonctionner avec de telles cotations si la tendance est soustraite... et la tendance devrait être définie séparément en utilisant МАшка 6).
C'est H1.
Voici juste les incréments. Les intervalles sont le week-end. C'est ainsi que xts dessine et ces valeurs ne sont pas dans le fichier
Voici les valeurs absolues des incréments, c'est-à-dire agrandies, tirées du graphique supérieur
PS.
arima ne fonctionnera pas car :
En conséquence, le test avec H0 : l'absence d'effet ARCH sera rejeté.
il s'avère que la simple NS au-delà des limites de l'échantillon d'entraînement fonctionne plutôt mal (va vers une constante tangente hyperb.)... dans le cas de la régression, c'est-à-dire pas beaucoup mieux que la RF
article très illustratif
https://habrahabr.ru/post/322438/
En particulier pour Maksim, j'ai étudié les travaux de Richard Feynman.
C'est ce qu'il a écrit dans les années 60 :
Il a exhorté tous et chacun, petits et grands, intelligents et stupides, bref tous en rang - à travailler avec les fonctions de probabilité des prix, et non avec le prix lui-même. :)))
Spécialement pour Maxim, j'ai cherché les écrits de Richard Feynman.
C'est ce qu'il a écrit dans les années 60 :
Et il a exhorté tous et chacun, petits et grands, intelligents et stupides, bref tous en rang - à travailler avec les fonctions de probabilité des prix, et non avec le prix lui-même. :)))
C'est logique :) Ma situation actuelle est la suivante : un NS apprend à prédire l'événement le plus probable (il n'existe pas de prédiction à 100%), tandis que l'autre apprend à négocier sur ces probabilités.
Le problème réside probablement dans le nombre de transactions... J'aimerais en faire plus, mais la qualité commence à en pâtir...
Je veux plus, mais la qualité commence à en souffrir.
C'est logique :) ma situation actuelle est la suivante : un NS apprend à prédire l'événement le plus probable (la probabilité de 100 % n'existe pas), tandis que l'autre apprend à négocier sur ces probabilités.
je pense que le problème réside dans le nombre de métiers. j'en veux plus, mais la qualité commence à en souffrir
О ! C'est ce qui semble aller dans la bonne direction !
Je souffre d'un manque d'offres dans mon modèle - eh bien, je m'ennuie à mourir.
Mais si vous parvenez à combiner quantité et qualité des transactions, je serai le premier à m'inscrire à votre signal, car travailler avec des probabilités est la bonne méthode. Bonne chance !
О ! Cela semble être une bonne direction !
Je souffre actuellement d'un manque de métiers dans mon modèle - eh bien, je m'ennuie à mourir.
Mais si vous parvenez à combiner quantité et qualité des transactions, je serai le premier à m'abonner à votre signal, car travailler avec des probabilités est la bonne méthode. Bonne chance !
Théoriquement, cela semble impossible sans une sorte de conseils d'initiés ou la recherche de conditions de marché spécifiques (distributions ?) qui existent actuellement, comme SanSanych me l'a montré.
mais voyons voir, merci :)
R.Feynman, dans ses calculs des amplitudes des probabilités de transitions de l'état A à l'état B, utilisait comme entrée la quantité suivante :
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
où
X(t) est la valeur actuelle,
X(t-1) - valeur précédente
deltaT - temps entre X(t) et X(t-1).
Peut-être ces mêmes données devraient-elles être utilisées en Nouvelle-Zélande ?
R.Feynman, dans ses calculs des amplitudes des probabilités de transitions de l'état A à l'état B, utilisait comme entrée la quantité suivante :
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
où
X(t) est la valeur actuelle,
X(t-1) - valeur précédente
deltaT - temps entre X(t) et X(t-1).
Peut-être que ce sont les données dont vous avez besoin pour rentrer dans le SN ?
mais vous pouvez essayer, généralement on utilise le log(x(t)/x(t-n))
mais j'ai aussi d'autres prédicteurs avec des périodes différentes (lags)
vous pouvez prendre un temps exponentiel bien sûr... comme vous l'avez dit, mais cela nécessite beaucoup d'historique
mais vous pouvez essayer, généralement on utilise le log(x(t)/x(t-n))
mais j'ai aussi d'autres prédicteurs avec des périodes différentes (lags)
vous pouvez prendre un temps exponentiel bien sûr... comme vous l'avez dit, mais cela demande beaucoup d'histoire.
Feynman travaillait avec des quanta et deltaT-->0. Dans notre cas, il s'agit du temps entre les ticks.
Quelque chose me pousse à m'intéresser à la NS aussi... Pas bon... Je vais peut-être recommencer à travailler sur une théorie :))))
Feynman travaillait avec des quanta et deltaT-->0. Dans notre cas, il s'agit du temps entre les ticks.
Je commence à m'intéresser à la NS aussi... Pas bon... Je vais à nouveau développer une théorie :))))
Eh bien, s'il y a quelque chose à enseigner, pourquoi pas :)