L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 837

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SanSanych Fomenko:

GARCH è chiamato, a differenza dell'apprendimento automatico, mainstream nei mercati finanziari (insieme alla cointegrazione e ai portafogli).

I modelli tengono conto di un mucchio di sfumature statistiche degli incrementi, comprese le code spesse e la memoria lunga alla Hurst.

Per esempio, c'è una pubblicazione sulla scelta dei parametri dei modelli GARCH su TUTTI i titoli, inclusi nell'indice S&P500!

Ci sono molte pubblicazioni sull'applicazione nel Forex. Il toolkit è molto ben sviluppato. Per esempio il pacchetto rugarch.

Qui è un articolo di wikipedia sulla volatilità frattale, non è rugarch ma un analogo di qualche tipo.

garch è difficile per il mio ts, amo quando tutto conta velocemente
 
Il salto feroce di Misha manca.... Il Graal lo ha portato via e l'anima sofferente è persa....
 
Prima farò una previsione di volatilità e poi penserò a cosa farne :)
 
Maxim Dmitrievsky:

A proposito della previsione della volatilità. Diciamo che prevedere la volatilità è molto più facile che prevedere la quotazione stessa

E ci sono anche tutti i tipi di modelli come https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_switching_multifractal

Cosa dà, come usarlo correttamente, qualcuno ci ha mai fatto qualcosa?

Bene, ok, la volatilità è stata prevista, cosa succede?

Ho provato tutte le strategie forex che ho controllato e le ho limitate in base alla volatilità. Soglia più alta o più bassa, non mi ha dato nulla.

Ho molti buoni affari a bassa volatilità e buoni affari ad alta volatilità. Non posso determinarli con volatilità.

 
forexman77:

Bene, OK la volatilità prevista, cosa ti dà?

Tutte le strategie forex che ho testato, ho cercato di limitarle in base alla volatilità. Soglia più alta o più bassa, non mi ha dato nulla.

Ho molti buoni affari a bassa volatilità e buoni affari ad alta volatilità. Non posso separarli secondo la volatilità.

Cerco di seguire le orme dei corifei) hanno scritto che bisogna prevedere la volatilità

 
Maxim Dmitrievsky:

Sto cercando di seguire le orme dei corifei )) hanno scritto che si dovrebbe prevedere la volatilità

Pensi che l'impalcatura sia utile? Forse proverò a studiarla in futuro?

 
forexman77:

Come pensi che l'impalcatura sia utile in qualche modo, probabilmente cercherò di esplorarla in futuro?

Aspettate l'articolo sulle impalcature, arriverà presto.

Per quanto riguarda la volatilità, può essere usata per cambiare modalità di TS, a seconda del bue.

E se anche la volatilità può essere prevista, allora il forex può passare ad un'altra modalità prima, senza un ritardo.

Questo è il modo in cui l'ho capito

 
Ildottor Trader:

Ecco un esempio anche con vtreat,

Generalmente si tratta di una pre-elaborazione dei dati, ma può essere usata come una stima di ogni predittore rispetto all'obiettivo. Non mi piace che il pacchetto non tenga conto delle interazioni tra predittori, usate il codice solo se avete bisogno di stimare i predittori uno alla volta rispetto all'obiettivo.

library(vtreat)


#designTreatmentsC  подходит только для классификации с двумя классами
treatmentsC <- designTreatmentsC(dframe = forexFeatures,
                                 varlist=colnames(forexFeatures)[-ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с предикторами (тут - все кроме последней колонки)
                                 outcomename = colnames(forexFeatures)[ncol(forexFeatures)], #названия  колонок с таргетом (тут - последняя колонка)
                                 outcometarget = "1") #текст  или цифра одного из классов
#обработка,  сортировка результата
treatmensC_scores <- treatmentsC$scoreFrame[order(treatmentsC$scoreFrame$sig),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[!duplicated(treatmensC_scores$origName),]
treatmensC_scores <- treatmensC_scores[,c("origName","sig")] 
treatmensC_scores$is_good <- treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)
treatmensC_scores #вывод на экран таблички результатов. Лучшие предикторы вверху таблицы. Чем оценка sig меньше тем лучше. Желательно (колонка is_good==TRUE) чтоб sig была меньше чем 1/nrow(forexFeatures), всё что больше - плохо

Sperimentato con vtreat.

Ecco una matrice di risultati
[,1] [,2]
[1,] 5 8.12444537234629e-196
[2,] 1 1.98504271239423e-144
[3,] 7 2.36022454522949e-109
[4,] 11 5.68901830573741e-102
[5,] 4 6.60631002751930e-96
[6,] 10 2.95535252032342e-73
[7,] 3 2.43324301115409e-71
[8,] 9 4.51329770717951e-67
[9,] 6 3.11264518399281e-37
[10,] 2 5.77058632985908e-13
[11,] 12 3.76158923428915e-12
[12,] 8 8.18815163303239e-01

Formula

 treatmensC_scores$sig <= 1/nrow(forexFeatures)

Non seleziona molto bene. Per esempio, manca il 3° dal basso dopo aver ordinato l'input con sig=5.77e-13 a 1/nrow(df)=2e-4. Ed è rumoroso e incasina l'allenamento.
Cioè dovremmo stringere la selezione di diversi ordini di grandezza. E sarebbe auspicabile farlo automaticamente.

 
elibrarius:

Sperimentato con vtreat.

Ecco la matrice dei risultati
[,1] [,2]
[1,] 5 8.12444537234629e-196
[2,] 1 1.98504271239423e-144
[3,] 7 2.3602245454522949e-109
[4,] 11 5.68901830573741e-102
[5,] 4 6.60631002751930e-96
[6,] 10 2.95535252032342e-73
[7,] 3 2.43324301115409e-71
[8,] 9 4.51329770717951e-67
[9,] 6 3.11264518399281e-37
[10,] 2 5.77058632985908e-13
[11,] 12 3.76158923428915e-12
[12,] 8 8.18815163303239e-01

Non raccoglie molto bene. Per esempio, manca il 3° dal basso dopo l'ordinamento dell'input con sig=5.77e-13 a 1/nrow(df)=2e-4. Ed è rumoroso e incasina l'allenamento.
Cioè dovremmo stringere la selezione di diversi ordini di grandezza. E sarebbe meglio farlo automaticamente.

In generale, uso questo particolare pacchetto per selezionare i predittori. È chiaro che ci sono degli svantaggi, soprattutto l'assenza di interazione di più predittori rispetto a quello di destinazione. Ma nel complesso è sufficiente per la mia ottimizzazione finora... Quindi se ci sono altri pacchetti per la pre-elaborazione dei dati li prenderei volentieri in considerazione...

 
Mihail Marchukajtes:

In generale, uso questo particolare pacchetto per selezionare i predittori. È chiaro che ci sono degli svantaggi, soprattutto la mancanza di interazione di diversi predittori in relazione all'obiettivo. Ma nel complesso è sufficiente per la mia ottimizzazione finora... Quindi se ci sono altri pacchetti per la pre-elaborazione dei dati sarei felice di considerarli...

Bene, Michael, ti sei ripreso dalla tua follia, presto comincerai a valutare il tuo TS in modo sensato e senza fanatismo? :)

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