L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 999

 
Yuriy Asaulenko:
E hanno detto meccanica quantistica. (( Quando è stato R Fourier?

Ehm... Sono caduto per il cappello... Merda, Yuri - basta con gli esami. Perché devo allegare una scansione del mio diploma? Bisogna fidarsi delle persone.

Cos'è questo?

 

EE....

L'operatore raggio-vettore di una particella meccanica quantistica?

Ehm...

 
Yuriy Asaulenko:

Usate davvero queste cose negli algoritmi?

 
SanSanych Fomenko:

Cosa è successo agli effetti ARCH? Di cui ce ne sono più di cento? E di cui non si vede la fine?

Non capisco davvero.
Ancora una volta, la visione della distribuzione è una canzone completamente diversa. I parametri sono stabili, almeno per settimane.
 
Yuriy Asaulenko:
Non capisco davvero.
Ancora una volta, il tipo di distribuzione è una canzone completamente diversa. I parametri sono stabili almeno per settimane.

Apparentemente, il punto è che oltre alle distribuzioni univariate, esistono distribuzioni multivariate reciproche che non sempre vogliono decadere in prodotti di quelle univariate (dipendenza stocastica). Questo porta ad alcuni effetti aggiuntivi. L'x-ARCH multiplo aiuta a tenere conto di questi effetti.

 
Yuriy Asaulenko:
Non capisco davvero.
Ancora una volta, la forma della distribuzione è una canzone completamente diversa. I parametri sono stabili, almeno per settimane.

Il modello GARCH standard consiste di tre parti:

1. Detrending. Usando idealmente la differenziazione frazionaria per comprendere Hurst

2. Modellizzazione della dispersione. Questa non è solo la forma della varianza, ma anche il raggruppamento, il comportamento dopo i salti...

3. modellazione della distribuzione. Questo permette di tenere conto delle code lunghe.

 
SanSanych Fomenko:

Il modello GARCH standard consiste di tre parti:

1. Detrending. Usando idealmente la differenziazione frazionaria per comprendere Hurst

2. Modellazione della dispersione. Questa non è solo la forma della varianza, ma anche il raggruppamento, il comportamento dopo i salti...

3. modellazione della distribuzione. Questo permette di tenere conto delle code lunghe.

SanSanych mi dice dove posso vedere l'implementazione di questo algoritmo?

 
Alexander_K2:

Perché nessuno dei vecchi tempi (Warlock, Toxic, ecc., incluso te ovviamente) lo fa? Non ho mai visto nemmeno un rapporto di MT su uno scambio reale.

Se posso dire così, è perché non stanno facendo trading su MT?

La domanda su cosa fanno qui è più difficile da rispondere. Abitudine. In passato qui (nella comunità di MT) c'era un gruppo di ricercatori davvero cool che erano sempre alla ricerca di compiti interessanti, ed era semplicemente interessante leggerli. Ora è stato sostituito da chiacchieroni come Asaulenko, come Rena o Nikitin. Solo un paio di persone stanno generando contenuti utili. Ma ci sono alcuni che rimangono sul forum per abitudine.

 
SanSanych Fomenko:

1. Detrending. Usando idealmente la differenziazione frazionaria per comprendere Hurst

Non ho molta familiarità con l'argomento. Vorrei capire - è possibile che il detrending con ARFIMA sia utile per un brusco cambiamento di tendenza (in alto o in basso)?

 
Sergej Sergienko:

Puoi dirmi dove posso trovare un'implementazione di questo algoritmo?

Pacchetto Rugarch. Uno dei ...