L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 648
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Ci sono almeno due serie temporali in cointegrazione.
Ma non sono tutti.
Queste serie non sono stazionarie.
Ma non è tutto.
Queste serie non stazionarie devono essere collegate in modo tale che il risultato sia stazionario.
Le decisioni di trading sono prese sulla base di questa serie STAZIONARIA e quindi la possibilità stessa di previsione è garantita.
E io? :) Non sono sicuro della stazionarietà, non ho fatto nessun test, ma sembra simile.
sembra che sia presente... sai come costruire spaccature rapide in MT-ha e guardare le code? R non un suggerimento )))
o posso semplicemente usare Dickey-Fuller?
E io? :) Non sono sicuro della stazionarietà, non ho fatto nessun test... ma sembra che
sembra che sia presente... sai come costruire spaccature rapide in MT-ha e guardare le code? R non un suggerimento )))
O solo dickey-fuller?
Rileggete quello che ho scritto: DUE file.
DickeyFuller - naturalmente.
Sto discutendo solo di R. Ho rispetto per il pitone. Tutto il resto è un gioco sandbox - non ho tempo per questo.
Quindi, dobbiamo determinare se c'è una memoria... è determinata dalle code?
Non so fare le code, quella è la specialità di chi sa fare il garch. Ci sono solo un paio di persone su questo forum che ci capiscono qualcosa :)
Puoi prendere il tuo modello preferito (per esempio gbm) e cercare di trovare i parametri del modello in modo che l'allenamento con k-fold crossvalidation dia risultati R2>0. Prendi un paio di dozzine di valori passati, usandoli per prevedere il prossimo (target), e la finestra scorrevole per fare un'intera tabella di allenamento.
A qualsiasi dato casuale il risultato di R2 non sarà mai superiore a zero. Se funziona, significa che potete prevedere i prossimi valori da quelli passati, avete memoria.
Sto solo discutendo di R. Ho rispetto per il pitone. Tutto il resto è un gioco sandbox - non ho tempo per questo.
))
Rileggete quello che ho scritto: DUE file.
DickieFooler - naturalmente.
Sto solo discutendo di R. Ho rispetto per il pitone. Tutto il resto è un gioco sandbox - non ho tempo per questo.
ci sono 2 righe, ho scritto che le righe cointegrate (2 coppie di valute)
non distrae allora ))Non posso fare le code, quella è la specialità dell'abile garch. Ci sono solo un paio di persone su questo forum che ci capiscono qualcosa :)
Puoi prendere il tuo modello preferito (per esempio gbm) e cercare di trovare i parametri del modello in modo che l'allenamento con k-fold crossvalidation dia risultati R2>0. Prendi un paio di dozzine di valori passati, usandoli per prevedere il prossimo (target), e la finestra scorrevole per fare un'intera tabella di allenamento.
A qualsiasi dato casuale il risultato di R2 non sarà mai superiore a zero. Se funziona, è possibile prevedere i prossimi valori sulla base dei valori passati, e la memoria è lì.
Ma se c'è un effetto Arch, non è sicuro che tornerà subito... e la varianza è variabile... ma comunque, analizziamola)
Ci sono 2 righe, ho scritto che le righe cointegrate (2 coppie di valute)
non distrae ))A giudicare dalla foto, c'è solo eurusd, qual è il secondo?
A giudicare dalla foto, c'è solo eurusd, qual è l'altro?
gpbusd in questo caso, ma in realtà qualsiasi, non fa differenza
La cosa del rumore è che non c'è nemmeno bisogno di prevederlo) si discosta dalla media - tornerà presto... ma se c'è un effetto arco, non è detto che torni subito... e la varianza è variabile, ma va bene, esaminiamola)
Perché? Per la giustificazione di un algoritmo, che garantisce il suo ritorno.
È necessario costruire due o più serie temporali (due coppie) in un modo speciale.
gpbusd in questo caso, ed essenzialmente qualsiasi, non fa differenza
Grande discussione, come un fico in tasca.
E come avete messo insieme queste due coppie, qual è il residuo?