L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 1452
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Je pense qu'il s'agit d'une réimpression d'un ouvrage que j'ai lu il y a 6 ou 7 ans, mais il traite du trading de volatilité. Je me suis demandé à plusieurs reprises comment simuler le trading d'options par le biais d'ordres réguliers, mais je n'ai rien trouvé.
C'est relativement nouveau, pour autant que je sache. Bien que ces approches ne soient pas nouvelles dans leur principe. L'exemple sur python date approximativement de l'époque où la méthode a été proposée. Des gens y tiennent des conférences
La volatilité brute est relativement nouvelle, pour autant que je sache. L'exemple du Python correspond à peu près au moment où la méthode a été proposée. Des gens y tiennent des conférences.
Non, la volatilité grossière est googlée et les articles de 2014, mais peu importe - nous parlons du trading via des produits financiers dérivés, non ?
Non, la volatilité grossière est googlée et les articles de 2014, mais peu importe - nous parlons du trading via les produits dérivés, non ?
vous n'êtes pas obligé de le faire, les options sont des opérations de volatilité, mais vous pouvez utiliser des strats pour le spot.
Il y a essentiellement 2 stratégies - la réversion moyenne et la rupture de la volatilité. Je pense que nous devons réfléchir à la manière d'appliquer l'une d'entre elles.
PS : oui, l'article dans les archives a été publié en 2014.
Tu as lu trop de fiction ?
haha
Aleksey Vyazmikin:
La deuxième stratégie avec le résultat 0.65 - n'est pas une fantaisie, la décision y est prise seulement après le 1, mais il est possible d'identifier le 1 dans 23% des cas et correctement identifié dans 65% de ces 23%. Notez que les risques sont d'environ 1 à 1,3 lors de l'ouverture d'une position mais qu'ils sont partiellement couverts par le chalut - le solde sera assez ondulé (l'équité ou le solde ne fait aucune différence en raison des stops raisonnables).
Je ne dis pas que c'est fantastique comme pour ZZ, il est facile d'obtenir 95%, mais c'est inutile. Je veux dire que c'est une fantastique qualité de 65% de prévision de l'évolution purement future des prix sans mélange du passé qui affecte directement l'ASR.
Anciens frères dans le commerce, quelque part dans les régions sauvages de la branche a suggéré de tester sur le SB, prendre le prix au lieu de SB et voir ce qui sera akurasi et tout le reste, si clairement plus de 55% alors évidemment quelque part est un gâchis, parce que SB ne peut pas prédire beaucoup plus de 50%, mais avec ZZ que le prix que SB également "cool" prédit, ce qui signifie ? Que SB peut être échangé ?Pas nécessairement, les options sont des opérations sur la volatilité, mais vous pouvez appliquer les stratégies au comptant.
Il y a essentiellement 2 stratégies - la réversion moyenne et la rupture de la volatilité. Je pense que nous devons réfléchir à la façon d'utiliser l'un d'entre eux.
PS : oui, l'article dans les archives a été publié en 2014.
j'ai encore beaucoup de temps pour lire vos liens, je continue à être attiré par le q-learning, j'ai beaucoup de choses à lire
je ne sais pas comment appliquer le trading de valatilité au spot, le mieux que je puisse faire est de proposer de simples grilles ;)))
je n'arrive pas à lire vos liens, je me laisse entraîner dans le q-learning, il faut que je lise beaucoup
je ne sais pas comment appliquer le trading de valatilité au spot, le plus que je puisse offrir est de simples grilles ;)))
sur le cunnilingualisme Sutton, Barto. J'ai l'ancienne version du livre en russe, la nouvelle est seulement en anglais sur google. Le nouveau avec des exemples en python.
sur le cunnilingualisme par Sutton, Barto. L'ancienne version du livre est en russe, la nouvelle est uniquement en anglais sur google. Le nouveau contient des exemples en python.
Oui, téléchargé, lu beaucoup de choses.
SZY : J'ai creusé les exemples sur CNTK dans le réseau, il semble qu'il n'est pas difficile de faire LSTM en C#, un problème, Microsoft paresseux, même sur la page officielle CNTK ils m'envoient à étudier l'API de Python, ils disent voici un manuel, utiliser là aussi
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
Oui téléchargé, lu beaucoup, et besoin de vérifier ce kuni aussi ))))
ZS : il ya des exemples de CNTK dans le réseau, il semble qu'il n'est pas difficile de faire LSTM en C #, un problème, Microsoft paresseux, même sur la page publique CNTK ils envoient à l'étude API de Python, ils disent ici un manuel, utiliser là aussi
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
ils ont une sorte d'illiquidité, je ne sais pas qui l'utilise.
Essayez 2 couches et réduisez le nombre de neurones dans les couches, jusqu'à 1 dans chaque couche.
avant la ligne verticale blanche - échantillon, après - oos
plus il y a de neurones, plus la probabilité d'ajustement est grande (plus de degrés de liberté), essayez de réduire le nombre de neurones tant que le neurone peut donner des résultats au moins un peu sensés.
En d'autres termes, plus les informations contenues dans les entrées sont claires et plus le maillage est grossier, mieux c'est.
Vladimir, bonjour !
Où en êtes-vous avec le script que je vous ai envoyé, avez-vous essayé de l'expérimenter ? Peut-être avez-vous développé l'idée et l'approche de régression ?