L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 634
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Oh je ne sais pas, je ne fais pas ce genre de datasatanisme, peut-être que des satanistes plus avertis me le diront :D
En ce qui concerne l'économétrie. En général, cette discipline est apparue relativement récemment. Je l'ai appris vers 2006. On m'a envoyé un livre en anglais, et je l'ai traduit, mais vous savez quelle douleur c'est de lire un livre traduit par un traducteur en 2006. Ce livre est spécialisé dans le marché des porte-paroles. Le type qui me l'a donné à l'époque gérait un fonds assez important et vivait en Europe, à Paris je crois, mais ce n'est pas le sujet. J'ai été surpris par le fait que je l'ai tapé dans Google et que j'ai obtenu beaucoup de liens, mais un seul en russe. Ne voulons-nous pas accepter cette discipline en principe ? ???.
V.P. Nosko
Économétrie
est dans ma bibliothèque.
V.P. Nosko
Économétrie
est dans ma bibliothèque.
Non... celui-là était juste pour le picage des stocks, je vais essayer de le trouver maintenant......
Nah... celui-là était spécifiquement pour le picage des actions, je vais essayer de le trouver maintenant......
Mec, l'économétrie est une science, pas plusieurs).
Je ne peux pas le télécharger, il ne correspond pas au format. Je pense qu'il peut être téléchargé de toute façon......
Analyse des séries chronologiques financières 2005
Je ne peux pas le télécharger, il ne correspond pas au format. Je pense qu'il peut être téléchargé de toute façon......
Analyse des séries chronologiques financières 2005
http://www.lcs.poli.usp.br/~ablima/livros/Analysis%20of%20financial%20time%20series%20Tsay.pdf
ça ?
université de tsay
même dans ce vieux livre vieux de 10 ans, il y a des modèles qui n'ont pas encore été utilisés ici et qui ont peu de chances de l'être :D quel progrès pouvons-nous parler... vous devez créer un institut de recherche et faire des conférences.
Je suggère l'Australie
Je n'ai sélectionné que les entrées qui ont une entropie négative et une entropie proche de zéro. L'apprentissage a commencé à aboutir aux mêmes paramètres de modèle avec une cohérence enviable.
De manière surprenante, à un moment donné, lorsqu'on ajoute une valeur, l'entropie devient brusquement négative. A quoi cela peut-il être dû ? ? ???
Si nous supposons que la valeur positive est une mesure de l'incertitude, tandis que la valeur négative est une mesure de l'ordre, alors nous sélectionnons les lectures du réseau avec une valeur d'entropie minimale, mais je pense qu'un indice trop important dans la zone négative n'est pas bon non plus. C'est pourquoi il y a deux variantes ici, soit pour choisir un réseau avec l'entropie la plus basse, soit celui dont l'entropie est la plus proche de zéro.....
J'attends des commentaires sur ce billet et, surtout, une explication sur les raisons de cette situation. Théories d'hypothèses, etc. Je vous en serais reconnaissant. Merci !!!!
Michael, absolument dubitatif, avance néanmoins obstinément vers son but. :))))
Une fois encore, la non-entropie est une mesure de l'ordre, une mesure de lacomplexité de la structure.
Si vous voulez tout savoir sur l'avenir à un moment donné, c'est-à-dire prédire, vous devez réduire le processus à un processus markovien. Rendez la non-entropie --> 0.
Si vous ne pouvez pas réduire un processus non-markovien à un processus markovien par des pseudo-états, surveillez simplement la valeur de l'entropie nEG et ne travaillez que lorsqu'elle --> 0. Dès qu'elle commence à augmenter, vous arrêtez de faire des prévisions, car vous êtes face à une structure très complexe avec une "mémoire".
Encore une fois, une question. Il existe huit modèles NS. Au signal actuel, les entropies des sorties NS sont les suivantes
5,875787568 -5,702601649 5,066989592 9,377441857 7,41065367 1,401022575 4,579082852 5,119647925
Lequel voulez-vous ? Le rouge ? parce qu'il a une entropie négative ou le bleu ? il est plus proche de zéro. Je dirai que ces deux modèles regardent dans des directions différentes, mais nous savons que le temps dira qui avait raison..... Au final, l'un d'entre eux gagnera. Qui y pense ?
Michael, absolument dubitatif, avance néanmoins obstinément vers son but. :))))
Une fois encore, la non-entropie est une mesure de l'ordonnancement, une mesure de lacomplexité de la structure.
Si vous voulez tout savoir sur l'avenir à un moment donné, c'est-à-dire prédire, vous devez réduire le processus à un processus markovien. Rendez la non-entropie --> 0.
Si vous ne pouvez pas réduire le processus non-markovien au processus markovien en introduisant des pseudo-états, vous devez simplement surveiller la valeur de la nagentropie et ne travailler que lorsqu'elle --> 0. Dès qu'elle commence à augmenter, vous arrêtez de faire des prédictions, car vous avez touché une structure très complexe avec de la "mémoire".
Avec votre aide, nous allons le comprendre :-) Autrement dit, si j'ai bien compris, vous devez sélectionner les entrées qui sont proches de zéro d'un côté et de l'autre. N'est-ce pas ?