L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1592
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Non lo so, questa è un'interpretazione complicata. I rimpatriati del mercato sono un mix di diverse distribuzioni, ognuna delle quali può essere stazionaria. Se si separano le mosche dalle cotolette, si può ottenere un buon TS.
Non discuto, probabilmente si può, la questione è quale strada è più breve e più efficiente. Ho letto le prime due dozzine di pagine dell'argomento di AK, ho visto più volte come egli fa tali supposizioni, essenzialmente congetture, che secondo me cancellano l'intero punto della ricerca statistica, come adattare il modello al risultato "giusto". Potrei sbagliarmi perché non so molto oltre all'alta tecnologia e a google) ma finora non mi sono interessato.
I rendimenti del mercato sono una miscela di diverse distribuzioni, ognuna delle quali può essere stazionaria questo è più vicino al corpo, cioè la normale ne fa parte?
Ma mi sembra ancora che qualsiasi distribuzione può essere stazionaria solo fino a quando qualcosa cambia nel mercato - umore, notizie, tendenza, ecc. Se ne tenete conto e imparate a prepararvi, allora ne varrà la pena.
I ritorni di mercato sono una miscela di diverse distribuzioni, ognuna delle quali può essere stazionaria, quale è più vicina al corpo, cioè la normale ne fa parte?
Ma mi sembra ancora che qualsiasi distribuzione può essere stazionaria solo fino a quando qualcosa cambia nel mercato - umore, notizie, tendenza, ecc. Se si tiene conto di questo e si impara a cucinarlo, allora penso che ne valga la pena.
l'algoritmo di clustering stesso li rende più normali, per esempio se è una miscela gaussiana, ci saranno punti selezionati descritti da una gaussiana per ogni cluster, con alcuni outlier
il problema principale è il controllo con i nuovi dati
Signori, potreste suggerire il neurone più graal per il flytipping?
Ho diviso la storia in sezioni, ora ho bisogno di tirare il neurone qui:
Come potete vedere, non c'è davvero alcuna correlazione tra le coppie.
Il pair trading è da sfigati.
Non si dovrebbero trarre conclusioni da un pezzo di storia. Non so quale sia la logica dell'indicatore, ma è facile verificare la relazione - create un predittore per ogni curva e registrate la posizione di questa curva relativamente a tutte le altre curve, in ordine su ogni barra, otterrete 6 predittori con valori da 1-6. Potete provare a impostare un obiettivo per ogni curva (coppia di valute) separatamente - se il prezzo è salito o sceso, o come la sua posizione è cambiata rispetto a una particolare curva o rispetto a tutte le curve e così via - diversi obiettivi qui, e vedere cosa sarà classificato meglio, cosa sarà migliore, e come usarlo nel trading.
Non si dovrebbero trarre conclusioni da un pezzo di storia. Non so quale sia la logica dell'indicatore, ma per controllare la relazione qui è semplice - crea un predittore per ogni curva e registra la posizione di questa curva rispetto a tutte le altre curve, proprio in ordine su ogni barra, otterrai 6 predittori con valori da 1-6. Si può provare a impostare un obiettivo per ogni curva (coppia di valute) - se il prezzo è andato su o giù, o come la posizione della curva contro una curva particolare o contro tutte le curve, e così via - diversi obiettivi qui, e vedere quale sarà il migliore classificato, che cosa sarà meglio, e come utilizzare nel commercio.
È stato suggerito che l'IO può aiutare molto se c'è un processo stazionario
in che modo?
Non è che un processo stazionario può diventare non stazionario, ma che può diventare improvvisamente non stazionario.
È stato suggerito che l'IO può aiutare molto se c'è un processo stazionario
in che modo?
perché la cosa brutta non è che un processo stazionario può diventare non stazionario, ma che può diventare improvvisamente non stazionario
Ancora una volta, la (non) stazionarietà statistica (variabilità della distribuzione temporale) di una o più serie temporali, ha ben poco a che fare con la prevedibilità degli incrementi futuri utilizzando il MO. Il rumore gaussiano è stazionario ma non prevedibile, lo si smista, si aggiunge l'eterocessatività, è prevedibile ma non stazionario.
Il vero problema è nella volatilità del mercato a causa degli sforzi costanti della maggior parte dei partecipanti per superarsi l'un l'altro, a causa di ciò i modelli trovati sulla storia sono di solito già trovati da altri e ci si può aspettare che si invertano, e le "forze della natura", cioè i fondamentali e i vari spostamenti ragtime. È tutto molto complicato.
Ancora una volta, la (non) stazionarietà statistica (variabilità della distribuzione temporale) delle serie temporali è molto debolmente legata alla prevedibilità degli incrementi futuri usando il MO. Il rumore gaussiano è stazionario ma non prevedibile, lo si smista, si aggiunge l'eterocessatività, è prevedibile ma non stazionario.
Il vero problema è nella variabilità del mercato perché la maggior parte dei partecipanti cerca sempre di superarsi a vicenda, per questo i modelli trovati sulla storia sono di solito già trovati da altri e ci si può aspettare che si invertano, e le "forze della natura", cioè i fondamentali e i vari spostamenti di tempo. È tutto molto complicato.
Cosa ti fa pensare che il rumore bianco sia imprevedibile?
Se la serie è stazionaria - non c'è bisogno di usare gli incrementi.
Non puoi applicare nessuna strategia piatta a questo grafico?
Beh, se è (log)returns allora non posso, ovviamente non si tratta di prezzo)))
Ancora una volta - i MO usano solo incrementi perché la serie temporale originale non è stazionaria.
Se la serie fosse stazionaria, non ci sarebbe bisogno di gradienti.
È a questo "Ancora una volta, la (non) stazionarietà statistica (variabilità della distribuzione temporale) delle serie temporali, ha molto poco a che fare con la prevedibilità degli incrementi futuri usando il MO". (с)
Non è bello modificare i tuoi post retroattivamente quando hanno già ricevuto una risposta