Utilisation des réseaux neuronaux dans le trading - page 30
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Je ne vous cacherai même pas la dure vérité et vous dirai, comme un artiste à un artiste, que l'économétrie moderne ne dispose d'aucune méthode pour prédire les séries non stationnaires. Seulement et exclusivement les stationnaires et les non-stationnaires qui peuvent être réduits à une forme stationnaire.
Nous devons définir l'objet avec lequel nous travaillons. Où les spécialistes des réseaux neuronaux trouvent-ils cette définition ? Avec quoi travaillent-ils ? Avec des couches, des perseptrons ?
La prémisse : nous observons la réalisation d'un processus instable, généralement intéressant pour les 30-50 dernières observations au maximum.
Ensuite, nous décidons ce que nous échangeons. La plupart des gens négocient une tendance. Nous observons et voyons la tendance et nous pensons que la tendance sera dans le futur et que le passé n'a rien à voir avec cela. Nous croyons simplement et le passé n'est qu'un modèle à suivre.
C'est la prémisse initiale.
Et puis il y a les nuances.
Eh bien, c'est facile !
Les NS travaillent avec les données entrantes, les données sortantes et le réseau lui-même.
20-30 observations ne sont pas suffisantes même pour une autorégression conventionnelle, sans parler de NS.
Si vous utilisez NS, il n'y a pas de "tendances".
C'est tout ce dont vous ne parlez pas, NS.
C'est facile !
Les NS travaillent avec les données entrantes, les données sortantes et le réseau lui-même.
20-30 observations ne sont pas suffisantes même pour une autorégression ordinaire, sans parler de NS.
Si vous utilisez NS, il n'y a pas de "tendances".
C'est tout ce dont vous ne parlez pas, NS.
Pas vraiment. Outre les ARIMA, il existe des FARIMA. Dans les modèles d'espace d'état sans aucune réduction. Modèles GARCH..... Beaucoup de choses ont changé au cours des dix dernières années. Voir la liste des paquets R, qui non seulement travaillent avec la non-stationnarité, mais ont aussi un code prêt à l'emploi.
Tu m'embrouilles encore ! Tu essaies toujours de m'embrouiller !
Je ne me souviens pas du FARIMA, mais le GARCH fonctionne certainement avec des séries stationnaires - je crois savoir qu'il introduit une condition de stationnarité nécessaire et que la variance inconditionnelle du processus est constante.
Vous voulez peut-être dire IGARCH ?
Tu m'embrouilles encore ! Tu essaies toujours de m'embrouiller !
FARIMA Je ne me souviens pas.
FARIMA est ARIMA avec intégration fractionnelle. Synonyme de Hearst, longues queues.
GARCH en est un bon exemple. Le résidu simulé a une variance variable dans plusieurs sens. L'écart du résidu de la simulation GARCH est généralement plus petit que l'écart - négligeable.
Peut-être que je ne comprends pas quelque chose.
Nous classons en modèles . Nous pensons qu'un tel modèle émergera sûrement à l'avenir et que nous pourrons utiliser ces connaissances pour faire des prédictions. N'est-ce pas ?
Sur quelle base ? Qui a prouvé qu'il y aura une telle tendance, ou qu'elle sera légèrement ou fortement modifiée ?
Je pense que si nous apprenons au réseau à reconnaître la lettre "a" écrite à la main, il est absolument certain que cette lettre sera présente à l'avenir, car elle existe dans la langue et si, à l'avenir, la plupart des gens commencent à écrire avec leurs pieds, il y aura toujours un "a", mais l'écriture changera et le réseau devra peut-être être formé davantage. Il parle de stationnarité.
Les citations sont en principe un processus non stationnaire, c'est-à-dire qu'il existe une sorte de déviation en permanence, différente à différents moments, qui est comparable (supérieure) à la partie stationnaire. C'est là le problème - la non-stationnarité de l'original : des lettres russes aujourd'hui et des lettres chinoises demain. Il faut chercher la réalité objective que les lettres reflètent. Et c'est ce que les réseaux neuronaux ne font pas.
Je pense que vous ne comprenez pas. Je pense que vous avez tout mélangé. Les modèles en tant que tels ont été, sont et seront toujours là. Le premier livre que j'ai lu était sur l'AT. Et c'était un doc datant de 1990 environ. Toutes les figures qui y sont décrites sont encore présentes. Et la plupart des figures de l'analyse technique peuvent être appelées des modèles. En outre, la "première-seconde" vague (l'impulsion du marché) n'est pas un modèle ? Avec une évolution vers un troisième. Ou pas un développement. Ou, par exemple, "impulse-bounce-impulse-bounce" - le papillon de Gartley. Je veux dire, regarde le graphique en ce moment, il y a beaucoup de papillons. Et Gartley a décrit ce modèle en 1935. D'une manière générale, l'existence de motifs ne peut certainement pas être inquiétée avant longtemps.
Sauf que je ne suis pas sûr que les motifs doivent être classés. J'ai fait une expérience avec un perceptron à une couche sur la reconnaissance de modèles simples. Le perceptron apprend rapidement et les reconnaît tous. Et, bien sûr, le motif des flotteurs. Le Perceptron n'en est pas gêné. Il s'avère donc que la classification des modèles n'est pas vraiment nécessaire. Mais il est peut-être nécessaire de classer l'"environnement" des modèles. Vous pourriez alors découvrir que la classe de "voisinage" des mêmes modèles diffère selon les endroits et que cette différence devrait avoir une incidence. Mais ce sont des spéculations. Nous devrions vérifier...
Nous devons définir l'objet avec lequel nous travaillons. Où les spécialistes des réseaux neuronaux trouvent-ils cette définition ? Avec quoi travaillent-ils ? Avec des couches, des perseptrons ?
La prémisse : nous observons la réalisation d'un processus instable, généralement intéressant pour les 30-50 dernières observations au maximum.
Ensuite, nous décidons ce que nous échangeons. La plupart des gens négocient une tendance. Nous observons et voyons la tendance et nous pensons que la tendance sera dans le futur et que le passé n'a rien à voir avec cela. Nous croyons simplement et le passé n'est qu'un modèle à suivre.
C'est le postulat de départ.
Et puis il y a les nuances.
J'ai vu la phrase. Il y a longtemps. J'ai aimé. Je ne me souviens pas de la source. "Dans le futur, ce sera pareil, mais différent."
Je pense que vous ne comprenez pas. Je pense que vous avez tout mélangé. Les modèles en tant que tels ont été, sont et seront toujours là. Le premier livre que j'ai lu était sur l'AT. Et c'était un documentaire datant de 1990. Toutes les figures qui y sont décrites sont encore présentes. Et la plupart des figures de l'analyse technique peuvent être appelées des modèles. En outre, la "première-seconde" vague (l'impulsion du marché) n'est pas un modèle ? Avec un développement dans un troisième. Ou pas un développement. Ou, par exemple, "impulse-bounce-impulse-bounce" - le papillon de Gartley. Je veux dire, regarde le graphique en ce moment, il y a beaucoup de papillons. Et Gartley a décrit ce modèle en 1935. Quoi qu'il en soit, il n'y a certainement pas lieu de s'inquiéter de l'existence de motifs pendant longtemps encore.
Mais je ne suis pas sûr que les motifs doivent être classés. J'ai fait une expérience avec un perceptron à une couche sur la reconnaissance de modèles simples. Pepper apprend rapidement et les reconnaît ensuite tous. Et, bien sûr, le motif des flotteurs. Le Perceptron n'en est pas gêné. Il s'avère donc que la classification des modèles n'est pas vraiment nécessaire. Mais il est peut-être nécessaire de classer l'"environnement" des modèles. Vous pourriez alors découvrir que la classe de "voisinage" des mêmes modèles diffère selon les endroits et que cette différence devrait avoir une incidence. Mais ce sont des spéculations. Nous devons vérifier...
La "tête et les épaules" sont et seront. Ainsi que d'autres milliers de motifs connus en AT et qui doivent encore être trouvés avec (ou sans) NS. Mais dites-moi, quelle est la probabilité que si l'épaule droite "tête et épaules" est cassée, alors le prix va baisser, et encore plus précisément, quel est l'intervalle de confiance de la direction vers le bas ?
En économétrie - l'intervalle de confiance des prévisions est la question de base. Et lorsque vous essayez de répondre à cette question, la non-stationnarité apparaît, et avec elle un grand nombre de problèmes qui ne peuvent pas être résolus par la NS, car ils n'ont rien à voir avec la classification.
Les modèles sont enseignés pendant 18 heures et font l'objet d'un crédit, la question principale étant : comprenez-vous que les modèles ne peuvent pas être utilisés en trading ?
Ainsi, je n'ai pas de choses mélangées, mais elles se trouvent dans les étagères, du moins dans celle-ci.