L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2994

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

Eh bien, personne, personne ici n'écrit à R bots.

Enfin, si c'est une idée, je vote pour.

J'apprends R))) et python)))))

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:

Oh, allez, ce n'est pas comme si les méthaquats étaient intéressés. Ils ont d'autres cibles.

Vous pouvez y bloguer sur les idées, si les quotas n'aiment pas ça.

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev #:

Pour moi, il s'agit toujours de rechercher des écarts de prix par rapport au SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.

Je lis les livres lentement. Je ne vois pas une telle approche parmi les gens.)))))) L'idée est claire, mais en présence d'incertitude, il est impossible de prédire la durée de vie d'un état. L'idée est claire, mais en présence d'incertitude, il est impossible de prédire la durée de vie d'un état. Et cette approche est au moins compréhensible.

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:
Une question aux modérateurs, administrateurs...

Puis-je écrire un article en utilisant Jap. R ou est-ce tabou ?

R n'est plus supporté. Il n'y a pas de futur

Mise à jour Pourquoi enseigner R en 2023 ?

L'auteur est un rêveur

Mon prochain conseil ne s'adresse pas aux candidats à l'université, aux étudiants et aux diplômés, mais à ceux qui décident aujourd'hui de changer de carrière. Je vous recommande de commencer votre parcours par l'analyse de données en R. Et de devenir analyste dans votre secteur d'activité. Peut-être même dans votre entreprise actuelle. De cette façon, vous aurez deux avantages considérables : la connaissance d'outils modernes et puissants pour l'analyse de données et une large expérience de l'industrie (ce qu'on appelle à l'étranger la connaissance spécifique d'un domaine et qui est considérée comme un énorme avantage pour les analystes). Vous pourrez ainsi acquérir de l'expérience et de nouvelles connaissances, et votre carrière évoluera activement.

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

Je suis R teaching)))) et python))))))

il est préférable d'apprendre une seule chose

[Rorschach]

Aleksey Nikolayev #:

Pour moi, il s'agit toujours de rechercher des écarts entre le prix et le SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.

Voici un exemple assez classique d'une telle recherche dans les articles 1 et 2 de l'économétrie. L'approche est exactement liée à la recherche de la stationnarité (dans le prix des actifs ou le spread) - c'est-à-dire que la stationnarité est supposée n'être possible que parfois et est définie comme un écart par rapport à un SB plus typique, plutôt que comme une propriété constante comme dans l'étude des signaux en DSP.

Pour la stochasticité, il est difficile de donner un exemple simple mais significatif. Mon article sur les écarts peut servir d'indice dans cette direction, parce que la distribution étudiée est plus facile à considérer en temps continu. Et si nous supposons la dépendance de cette distribution par rapport à certaines caractéristiques, nous pouvons développer l'idée dans la direction de la MO.

A mon avis, la pierre angulaire est l'intervalle de confiance. Pour 10 barres, on peut facilement obtenir un écart par rapport à SB, mais l'erreur sera énorme. Pour 10000, l'erreur est faible, mais pendant cette période, tout a eu le temps de changer 100 fois et, en moyenne, vous obtenez le SB.

[Rorschach]

Aleksey Vyazmikin #:
Quelqu'un a-t-il essayé de faire des convolutions de séries temporelles ?

convolutions avec quoi ?

[Aleksey Vyazmikin]

Rorschach #:

Des rouleaux de quoi ?

Indicateurs voisins.

[mytarmailS]

Rashid Umarov #:

L'auteur est un fantaisiste.

curieux de quoi ?

[Rashid Umarov]

mytarmailS #:

se demander quoi ?

Je viens de citer