L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2337

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
Nettoyer la matrice elle-même ? Certains coefficients de covariance vont changer un peu. Que va-t-il faire ?

Les données doivent être nettoyées du bruit.

données à travers la matrice, donnera moins d'overfit

J'ai creusé un tas de trucs géniaux en plus de ça, je n'ai pas encore eu le temps de les étudier.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

données à travers la matrice, donnera moins d'overfit

a creusé un tas d'autres trucs géniaux en plus de celui-ci, je n'ai pas encore eu le temps de les étudier.

Je ne suis pas fort en Python. Mais je n'ai rien vu dans le code (sections 2.6 - 2.8), où les données elles-mêmes sont corrigées par la matrice de débruitage.

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
Je ne suis pas bon en Python. Mais je n'ai rien vu dans le code (sections 2.6 - 2.8) où les données elles-mêmes sont corrigées par la matrice débruitée.

Je ne suis pas encore entré dans les détails, voici une description plus claire

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

SectionMatrice de covariance/corrélation du débruitage et du détonage

cette solution est probablement plus adaptée aux stratégies de portefeuille

[Maxim Dmitrievsky]

Avec ce R, les gens s'agitent, alors que Python est le langage parfait pour la recherche. C'est une bonne chose que je n'ai pas succombé

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Je ne l'ai pas encore examiné en détail, mais voici une description plus claire.

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

Matrice de covariance/corrélation du débruitage et du détonage

cette solution est probablement plus adaptée aux stratégies de portefeuille

Je n'ai vu aucune correction des données ici non plus.
Je ne vois pas non plus de correction de données ici).

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

Je n'ai vu aucune correction des données elles-mêmes ici non plus.
Apparemment, c'était le cas).

Il y a évidemment une transformation inverse à cela. Sinon, il n'y a pas de raison

[Mikhail Mishanin]

Article sur les fans du Prado appliqué https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Évidemment, il y a une transformation inverse à cela. Sinon, il n'y a pas de raison

Je ne vois pas dans le code(
Peut-être qu'ils suppriment simplement les instruments corrélés (après débruitage) du portefeuille... ils continuent à parler de portefeuilles.

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:
Je ne le vois pas dans le code(
Peut-être qu'ils suppriment simplement les instruments corrélés (après débruitage) du portefeuille... Ils n'arrêtent pas de parler de portefeuilles.

Je crois que ça s'appelle le filtrage agglomératif. Je ne peux rien dire sans étudier le sujet, mais c'est intéressant :)

les codes dans son livre sont des copies de papiers arxiv

[Maxim Dmitrievsky]

Mikhail Mishanin:
Article sur les fans du Prado appliqué https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/

oui, mais le filtrage n'est pas là