L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1000
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Je ne suis pas très familier avec le sujet. Je voudrais comprendre - est-il possible que la déstratification avec ARFIMA soit utile pour un changement de tendance brutal (haut ou bas) ?
Non.
Nous devons modéliser tout ce qui précède. En particulier, on peut considérer le problème du comportement ultérieur du modèle après un pic.
Il est plus difficile de répondre à la question de savoir ce qu'ils font ici. Habitude.
Une autre raison est probablement le manque de choix, même sur les forums anglais avec des thèmes similaires sur les doigts d'une main à compter, où plus de 1 poste par jour, un elitetrader, et là aussi la liquidité a chuté, pic algotrader craze était quelque part en 2010, maintenant les gens ont compris que la balle est seulement le fromage dans une souricière, et tourner les systèmes analytiques, comme ceux qui reconnaissent de nouvelles particules dans le LHC, est pour les unités, pas pour la plupart. Mais ici, c'est amusant et diversifié, comme à Babylone, comme un bouillon primordial, mais qui ne sombre pas dans le chaos grâce à la modération.
Au fait, l'héritage de Mandelbrot est l'éconophysique.
Ils ont leurs propres formules et méthodes là-bas, mais je ne les ai pas étudiées. Postulé comme un remplacement de la théorie obsolète du marché efficient.
Les racines de l'économophysique se trouvent dans les travaux des classiques.Benoit Mandelbrot a découvert en 1965 que la dynamique des séries financières (fluctuations des prix à la bourse) est absolument la même à petite et à grande échelle de temps : il est presque impossible de déterminer à partir du graphique d'une telle série, si elle représente les fluctuations des prix pendant une heure, un jour ou un mois. Mandelbrot a appelé cette propriétéauto-similarité et les objets qui la possèdentfractales. La physique est très active dans la recherche de processus ayant de telles propriétés et les méthodes d'analyse développées permettent souvent (mais malheureusement pas toujours) de détecter des anomalies dans le comportement des séries financières - les précurseurs de chutes ou de reprises brutales des prix. Le mathématicien françaisLouis Bachelier, dans sa"Théorie de la spéculation", au tout début du XXe siècle, a tenté de décrire la dynamique des séries financières par analogie avec le mouvement brownien - mouvement chaotique des molécules dans un liquide ou un gaz. Les modèles modernes généralisant cette approche génèrent des processus fractals, qui ressemblent statistiquement à des séries financières réelles. Nombre de ces modèles sont basés sur la théorie des systèmes dynamiques chaotiques - des équations qui produisent unedynamique complexe, parfois presque impossible à distinguer d'un processus aléatoire - développée dans les années 1970 et 1990. L'éconophysique moderne utilise d'autres outils puissantsde la physique théorique- par exemple,l'intégrale du continuum, un outil essentielde la mécanique quantique et de lathéorie quantique des champs. Mais la tendance la plus en vogue aujourd'hui est sans doute celle desjeux évolutifs, qui simulent directement les activités d'innombrablesinvestisseurs suivant certaines préférences et certains principes.
Aujourd'hui, une série presque régulière de réunions sur l'éconophysique comprend : le séminaire derecherche sur l'éconophysique du Nikkei, et les symposiums de l'APFA, de l'ESHIA et du Colloque sur l'éconophysique.
L'article du wiki anglais m'a paru un peu plus logique. Il semble que la théorie des jeux et les simulations de type Monte Carlo y soient les principales méthodes. Mon attitude à leur égard est double : d'une part, je suis partiellement d'accord avec votre scepticisme et celui de fxsaber à propos de Monte Carlo (dans les commentaires de mon article), mais d'autre part, je serais intéressé par des modèles de marché simples basés sur des jeux et conduisant à des séries de prix non stationnaires. Il est également intéressant de noter que ces méthodes peuvent servir de passerelle entre l'analyse technique et l'analyse fondamentale. Je ne peux pas dire que tout cela va nécessairement aider dans le trading, mais il est possible d'obtenir certains modèles, dont les paramètres peuvent être mis à jour au moyen de MO.
J'ai lu quelque part que la théorie des jeux, jusqu'à récemment, n'avait que peu d'applications dans la théorie financière, mais qu'elle progresse maintenant. J'aimerais en savoir plus à ce sujet.
L'article sur le wiki anglais m'a paru un peu plus logique. Il semble que les principales méthodes utilisées soient la théorie des jeux et la simulation de Monte Carlo. Mon attitude à leur égard est double : d'une part, je suis partiellement d'accord avec votre scepticisme et celui de fxsaber concernant Monte Carlo (dans les commentaires de mon article), mais d'autre part, je serais intéressé de voir des modèles de jeu simples du marché conduisant à des séries de prix non stationnaires. Il est également intéressant de noter que ces méthodes peuvent servir de passerelle entre l'analyse technique et l'analyse fondamentale. Je ne peux pas dire que tout cela va nécessairement aider dans le trading, mais il est possible d'obtenir certains modèles, dont les paramètres peuvent être mis à jour au moyen de MO.
J'ai lu quelque part que la théorie des jeux, jusqu'à récemment, n'avait que peu d'applications dans la théorie financière, mais qu'elle progresse maintenant. J'aimerais en savoir plus à ce sujet.
Pour moi, la théorie des jeux pour le marché s'est développée en RL (les bases dans mon article), où la matrice de paiement est remplacée par une matrice de transition ou une politique d'agent stochastique paramétrée. Tout ceci est bien sûr pertinent tant que la stratégie de marché ne change pas. La base en est toujours la théorie fractale appliquée au marché, en particulier la modélisation par la fonction de Weierschrass-Mandelbrot, comme mentionné ci-dessus et d'autres analogues. Je n'ai pas encore essayé de modéliser ces 2-là ensemble, mais j'ai quelques idées sur la façon de faire des choses intéressantes. Je n'ai pas étudié l'économophysique en profondeur et je ne sais pas comment elle se développe, à en juger par les rares informations sur Internet - presque aucune :)
Ce sont les graphiques que nous obtenons après avoir aminci de façon exponentielle le tick BP. Comme vous pouvez le constater, la variance est pratiquement constante de jour comme de nuit.
Pour cela, il suffit de prendre une fenêtre de calcul de la dispersion d'une taille d'un jour. L'éclaircissement n'a aucun effet ici. Si vous saviez comment faire des tests d'histoire, ce serait devenu évident depuis longtemps.
Pour moi, la théorie des jeux pour le marché est développée en RL (les bases dans mon article), où la matrice de paiement est remplacée par une matrice de transition ou une politique d'agent stochastique paramétrée. Tout cela est pertinent, bien sûr, tant que la stratégie de marché ne change pas. La base en est toujours la théorie fractale appliquée au marché, en particulier la modélisation par la fonction de Weierschrass-Mandelbrot, comme mentionné ci-dessus et d'autres analogues. Je n'ai pas encore essayé de modéliser ces 2-là ensemble, mais j'ai quelques idées sur la façon de faire des choses intéressantes. Je n'ai pas étudié l'éconophysique plus en profondeur et je ne sais pas comment elle se développe, à en juger par les rares informations sur Internet, c'est presque impossible :)
RL est l'apprentissage par renforcement ?
Des modèles de jeu directement liés au marché seraient intéressants. Par exemple, on pourrait essayer de simuler le processus de couverture des positions des traders par les courtiers. Peut-être existe-t-il des modèles persistants de comportement des prix (en raison du décalage inévitable entre l'accumulation de l'asymétrie et sa couverture). Tout cela a probablement été calculé il y a longtemps, cependant.
L'article anglais ne mentionne pas du tout Mandelbrot pour une raison quelconque. Je peux le mettre là-dedans.)