L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1625
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Y.I. Zhuravlev. Méthodes mathématiques de prévision
Je l'ai déjà publié ici... Conférence très intéressante
J'en ai déjà posté un ici... Conférence très intéressante.
Ils disent, si ce n'était que des données, faisons les calculs. Je me demande si les données disponibles publiquement feraient l'affaire, le chômage, les stocks de pétrole et d'autres choses du calendrier.
Ils disent, s'ils avaient toutes les données, nous les calculerions. Je me demande si les données disponibles publiquement feraient l'affaire, le chômage, les stocks de pétrole et d'autres choses du calendrier.
Je ne pense pas.
Y.I. Zhuravlev. Méthodes mathématiques de prévision
Merci, le rapport est intéressant. Des approches similaires fonctionnent bien dans les modèles de "jeu de l'homme avec la nature", ce qui est le point soulevé au début du rapport. Le marché, pour l'essentiel, est un "jeu de personnes". La différence réside dans la nature de l'incertitude : dans le premier cas, elle est "bonne" - probabiliste - et dans le second, elle est "mauvaise" - purement ludique.
Il est évident que le fait de disposer de données fiables permet de faire des prédictions assez précises sur certains phénomènes. Une autre chose est lorsqu'il s'agit de travailler avec une informativité incomplète. Lorsqu'un certain nombre de données importantes ne sont tout simplement pas disponibles ou ne sont pas connues pour le moment. C'est ce qui se passe réellement sur les marchés, lorsque chaque participant travaille dans son propre champ d'informativité sur telle ou telle cotation. Juste une idée...
C'est vrai, mais il existe aussi une variante de critique banale, par exemple, lorsqu'un ensemble de données de 50 échantillons))).
C'est vrai, mais il existe aussi une variante de critique triviale, par exemple lorsqu'un ensemble de données de 50 échantillons))))
Ce qui décrit 2 mois de citations sans le bruit contre lequel vous vous battez tous ici. Ouais, ouais... nous savons... je suis passé par là :-)
Ou pas, pas que... Je suis Yura, n'est-ce pas ?
Ou pas. Alimentons le réseau avec des données minute pour qu'il soit sous notre surveillance.
Merci, c'est un rapport intéressant. Des approches similaires fonctionnent bien dans les modèles de "jeu de l'homme avec la nature", ce qui est le point de départ du rapport. Le marché, pour l'essentiel, est un "jeu de personnes". La différence réside dans la nature de l'incertitude: dans le premier cas, elle est "bonne" - probabiliste - et dans le second, elle est "mauvaise " - purement ludique.
Il me semble que la probabilité est à la fois la probabilité...
Le problème est une mauvaise expérience avec le marché lorsque les données expérimentales sont extraites, en termes simples, des statistiques de transactions ou autre...
La structure fractale du marché n'est pas prise en compte, personne n'y pense, alors qu'elle est évidente et explique beaucoup de choses.
Ce que tout le monde fait, c'est comme se tenir au bord de la mer et mesurer les vagues avec une règle, en croyant naïvement que la vague suivante aura la même taille en centimètres)) absurdité.
Ce qui décrit 2 mois de citations à l'exclusion du bruit que vous combattez tous ici. Oui, oui... savoir ... Je suis passé par là :-)
Ah..., eh bien, si vous ne faites pas de bruit, et même si vous tapez sur "vector machine Reshetov", alors oui, ce sera bon, l'essentiel étant d'avoir plus de fonctionnalités, plus le rapport entre les fonctionnalités et le nombre d'échantillons est élevé, plus c'est cool !
Avec patience, attendez votre flux !
Ou pas. Alimentons le réseau avec des données infimes pour qu'il fonctionne pour dix mille personnes, et pensons ensuite "Pourquoi ne fonctionnent-ils pas pour nous ?
En effet, il y a beaucoup de fous, dix mille n'est qu'un avant-goût, certains piverts essaient de se mettre un million de points dans la bouche ! Il y a aussi des tics et des lunettes...