Régression bayésienne - Est-ce que quelqu'un a fait un EA en utilisant cet algorithme ? - page 25
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Merci beaucoup, sensei, pour la générosité avec laquelle vous avez partagé, avec moi, un inexpérimenté, de précieux grains de vérité ...
Un "expert" s'est présenté...
C'est ce que je fais pour vivre, alors je me fous de l'attitude des théoriciens, surtout des incompétents).
Et la question la plus importante : y a-t-il un résultat ? :)
Vérifiez.
Plus précisément sur le modèle - l'erreur de prédiction hors échantillon est d'environ 30%. Le meilleur est ada. Pas beaucoup plus mauvais que la forêt aléatoire et le SVM. Mais pour obtenir un tel résultat, j'ai d'abord dû apprendre à sélectionner les prédicteurs. En général, 70 % sont consacrés à la préparation des prédicteurs (data mining), 10 % au modèle et le reste à l'estimation des performances. Mais ce n'est pas un conseiller expert - c'est juste un modèle, mais un modèle qui n'a pas la propriété de surentraînement et qui ne dépend pas de la stationnarité ou de la non-stationnarité des données d'entrée.
Une fois de plus, en essayant de lire quelque chose sur le sujet, j'arrive à la conclusion - quel cauchemar.
Tout commence donc par la stationnarité. Quelle est la définition correcte de la stationnarité ?
J'ai trouvé celui-ci :
Стационарность — свойство процесса не менять свои характеристики со временем.
De quelles caractéristiques spécifiques parlez-vous ?
Je continue à lire :
La stationnaritéd'un processus aléatoire signifie que ses modèles de probabilité restent constants dans le temps. Nous considérons généralement deux types de stationnarité : la stationnarité au sens étroit, lorsque les distributions à dimension finie sont invariantes par rapport aux décalages temporels, et la stationnarité au sens large, lorsque seules lesattentes mathématiquesne dépendent pas du temps. L'application pratique de la stationnarité est basée sur le fait que pour un processus stationnaire, les caractéristiques de tout échantillon aléatoire et de la population générale coïncident.
Qu'est-ce que c'est ? -"lorsque les distributions à dimensions finies sont invariantes par rapport aux décalages temporels". De quel type de distribution à dimension finie s'agit-il ? Et invariante, est-elle censée être constante, c'est-à-dire ne pas changer ? Et qu'entendez-vous par stationnarité ?
Au sens large : espérance mathématique indépendante du temps. Et alors ? De toute évidence, selon cette définition, les données du marché ne sont pas stationnaires. Et quel est l'intérêt de parler de données stationnaires (bien sûr avec cette définition). Avec de telles données, il est élémentaire de faire un profit, ouvert à l'attente mathématique quand il décline... Sauf que personne n'a fait une attente constante ici.
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Voici l'astuce : on tire à pile ou face. Nous enregistrons les résultats de deux manières :
1. Têtes +1. Pile -1. Nous avons quelque chose comme ceci : 1,1,-1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1.
2. Faites le total. Nous avons quelque chose comme ceci : 0,1,2,1,2,3,2,1,0,1,2.
Dans le premier cas, l'espérance est constante, alors que dans le second cas, elle ne l'est pas. Ainsi, dans le premier cas, les données sont stationnaires, et dans le second cas, elles sont non stationnaires. Donc, comme dans le premier cas, vous avez la possibilité de faire des bénéfices et dans le second cas, vous n'en avez pas ? Et ni dans le premier, ni dans le second, il n'y a de possibilité de prendre un bénéfice.
Alors à quoi sert toute cette agitation autour de la stationnarité ?
J'en arrive à la conclusion que la stationnarité n'est un indicateur de rien.
J'en viens à la conclusion que la stationnarité n'est un indicateur de rien.
Maintenant, imaginons une seconde que la première ligne puisse être échangée...
Vous pouvez tout imaginer. Supposons que nous ouvrions sur l'écart par rapport à l'espérance. Nous en avons un, à vendre. La valeur suivante est à nouveau 1, à nouveau 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1. Enfin, 0 et -1. Il semblerait qu'il s'agisse d'un bénéfice. Mais en fait, le prix a évolué vers le haut et avec le chiffre -1, il n'y a pas de profit. Il s'avère que l'oscillateur est aussi bon que l'oscillateur.
Dans ce cas, il n'était pas nécessaire d'analyser, parce qu'au départ, une pièce était offerte et peu importe comment vous la transformez, vous ne ferez pas de profit.
OK, l'instrument négocié est la différence entre deux futures de dates de livraison différentes. C'est plus clair ? Oui, c'est irréaliste car les fluctuations ont une cloche très étroite.
Mais si l'instrument négocié est la différence entre un contrat à terme du CME et un contrat à terme du Moex, la cloche est plus large et il s'agit d'un profit réel pour les traders avancés à haute fréquence.
L'EURCHF est encore plus terre à terre, à l'époque où la banque centrale suisse rattachait le franc à l'euro. Seul l'homme le plus paresseux n'a pas échangé cette chose.