L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3102
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En ce qui concerne les modèles de marché, je pense que nous devrions d'abord créer une sorte de jeu en ligne, comme un RPG avec un État-clan avancé, où chaque clan a sa propre monnaie, où il y a un vrai marché, et observer comment les prix changent en fonction des événements dans le monde. Auparavant, un tel portatype pouvait être le second dirigeant, où il y avait un marché et au moins deux monnaies. Vous pouvez au moins surveiller l'évolution des prix moyens des ressources sur sa base et y ajouter l'émulation des transactions - avec l'historique des cotations. En général, selon mon sentiment, les lois de l'économie fonctionnent ici, il y a de l'inflation, il y a des actifs chers illiquides, il y a un besoin de vente rapide, il y a un besoin de main d'œuvre, et des opérations de conversion. En d'autres termes, il s'agit d'étudier les aspects économiques et l'influence d'un marché organisé sur les variations de prix (plusieurs serveurs seront nécessaires - là où il y a une bourse et là où il n'y en a pas). Je pense qu'il est possible d'identifier des modèles et de faire des prédictions basées sur l'analyse du développement du monde du jeu.
Et, tout se jouera sur l'importance d'indicateurs tels que la balance commerciale, la masse monétaire, le coût du travail, le PIB par habitant, le taux d'intérêt (il existe dans le jeu et ce mécanisme), les commandes pour la production d'équipements....
Le sujet est intéressant, mais financièrement coûteux.
Les modèles simplifiés, sans recherche sur les modèles globaux, ne permettent pas de comprendre le marché - il faut donc aller du complexe au simple.
Bien sûr, mais si vous construisez des modèles de tarification dans lesquels il y a des écarts clairs par rapport au SB, vous pouvez alors, par exemple, sur cette base, générer des cotations artificielles, même pour un millier d'années. Ensuite, sur cette cotation, on apprend, à l'aide de MO, à déterminer les endroits où il y a eu des écarts, et on essaie ensuite de faire la même chose sur des cotations réelles. Autre possibilité.
Moyenne, soustraction et division :)
En général, si je comprends bien, vous proposez de changer la cible sur la section où le signal est "mauvais" ?
C'est ce qu'a dit Alexei Nikolaev.
Quels sont les effets des écarts par rapport à la cb ? S'il s'agit d'un autre processus stochastique, il est également aléatoire. Le caractère aléatoire ne s'arrête pas au SB, il ne fait que commencer.
En fait, il s'agit probablement d'une recherche d'inefficacité du marché.
Je voulais dire qu'il existe une telle approche dans la science officielle, car j'ai déjà entendu exactement les mêmes réflexions au sujet de la comparaison avec le SB
Je me demandais s'il existait des techniques établies.
Voici une esquisse.
à gauche, un graphique réel de l'euro m5
à droite les ticks du SB (somme cumulée) convertis en m5
Du moins, oui, si vous essayez d'égaliser par le biais du modèle.
Cela peut améliorer les résultats en formation, mais pas en application, si le premier graphique (avec une cible modifiée) apparaît plus souvent dans l'historique que le second. Mais je dois faire en sorte que les deux tracés soient égaux pour que le modèle les sépare et passe de l'un à l'autre, c'est-à-dire qu'en théorie il devrait y avoir une caractéristique catégorielle.
Cela peut améliorer les résultats en formation, mais pas en application, si le premier graphique (avec la cible modifiée) apparaît plus souvent dans l'historique que le second. Mais je dois faire en sorte que les deux courbes soient égales, afin que le modèle les sépare et passe de l'une à l'autre, c'est-à-dire qu'en théorie, il devrait y avoir une caractéristique catégorielle.
On peut inventer beaucoup de choses au fur et à mesure. Ensuite, on ajoutera quelque chose d'autre, et ainsi de suite à l'infini.
Bien sûr, il n'y a pas de limite à la perfection !
Bien sûr, il n'y a pas de limite à la perfection !