L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1713
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signori, state solo cercando un sistema per fare soldi
ma nessuno, assolutamente nessuno, può farlo
Quando gli scienziati vogliono dare un senso a qualche processo complesso....
abbastanza divertente, mi metterò a scavare...
Quando gli scienziati vogliono capire un processo complesso, cercano di decomporlo in componenti più semplici e di analizzarli, ed è per questo che è stata creata l'analisi spettrale. Proviamo a giocare agli scienziati), anche se non di grande successo. Ho capito come scomporre il prezzo in componenti più semplici. La mia decomposizione non ha additività, e questo è male, ma è ancora interessante guardare il prezzo da un'angolazione diversa.
Quindi abbiamo bisogno del prezzo di chiusura e della volatilità (massimi).
Trasformiamo il prezzo in un binario condizionale - se l'aumento del prezzo è superiore a quello precedente, allora "1" se è inferiore, allora "-1".
Codice R
otteniamo un prezzo binario
potete farlo cumulativo e confrontarlo con il prezzo.
Non sembra molto) Ora aggiungiamo la volatilità alla nostra serie
Già meglio...
Idee...
IDEA 1
Così, quasi tutto il "tempo" è determinato dalla volatilità "intra-scheda", non da una direzione "binaria" del prezzo. Il punto è che la volatilità ha una pronunciata stagionalità ed è relativamente facile da prevedere, dobbiamo solo prevedere il prezzo binario, che è più facile nella struttura del prezzo ordinario e poi semplicemente combinare le previsioni e ottenere una previsione completa...
IDEA 2
Tutti gli algoritmi MO adeguati imparano molto male dai prezzi grezzi anche se sono normalizzati perché non hanno ripetitività in serie, probabilmente solo a causa della volatilità che è sempre diversa, se decomponiamo il prezzo in binario e volatilità, normalizziamo la volatilità e li aggiungiamo di nuovo, o non normalizziamo e li diamo in pasto a MO, in teoria dovremmo ottenere una migliore capacità di generalizzazione perché la ripetibilità aumenterà
IDEA 3
Con la decomposizione possiamo smussare i prezzi senza perdere alcun ritardo. Possiamo scomporre il prezzo e interpolare (allungare) la volatilità e il prezzo separatamente e poi sommare
IDEA 4
Possiamo scomporre i prezzi e la volatilità del cluster, cioè ridurre i gradi di libertà del cluster a 10 cluster (stati), cioè standardizzarlo e poi aggiungere di nuovo la volatilità standardizzata.
Il suggerimento di scomporre un processo complesso nelle sue parti costitutive è molto ragionevole. Questo è il modo per farlo. Ma non avete abbastanza elettori. Ci sono molti parametri di mercato, compresi i derivati, che possono essere aggiunti allo studio. Avete uno strumento potente: il MO! Perché non provare a costruire un sistema parametrico coerente e logico, in cui cercare modelli statistici con l'aiuto del MO?
Inizialmente abbiamo 3 parametri tick series, bid asc, tick time. Tutti gli altri parametri sono derivati da questi tre. Diradamento, media. E di molti.
Inizialmente abbiamo 3 parametri di serie tick, bid asc, tick time. Tutti gli altri parametri sono derivati da questi tre. Diradamento, media. E di molti.
Bid, ask, flipper, volumi di domanda e offerta a livelli, OI, stagionalità, tempo di sessione, e molti altri e derivati... è possibile includere parametri fondamentali come il tempo di rilascio delle notizie, l'importanza delle notizie, il tasso di interesse, il comportamento delle coppie parallele nello stesso momento... Se hai intenzione di usare il MO, dovresti usarlo al massimo. Come la canzone "mio padre e mia madre mi hanno insegnato... da esplorare, quindi esplorate!"))
I parametri esterni fondamentali non sono stati considerati qui, poiché il compito di digitalizzarli non è stato ancora risolto, a parte l'importanza delle notizie, che è super-piccola, la presentazione di altre proprietà e parametri di mercato non è stata vista finora, apparentemente ce ne sono alcune in sviluppo da qualche parte, ma non sono in uso. Dalle notizie sull'argomento. L'IA terrà conto delle informazioni sullo stato del paese nemico ed elaborerà la tattica d'azione. Il compito di digitalizzare i dati sullo stato della società, del mercato, del paese, è un compito diverso.
Siamo solo interessati a risolvere un problema interessante, soprattutto quando inizia ad essere risolto.
I parametri esterni fondamentali non sono stati considerati qui, poiché il compito di digitalizzarli non è stato ancora risolto, a parte l'importanza delle notizie, che è super-piccola, la presentazione di altre proprietà e parametri di mercato non è stata vista finora, apparentemente ce ne sono alcune in sviluppo da qualche parte, ma non sono in uso. Dalle notizie sull'argomento. L'IA terrà conto delle informazioni sullo stato del paese nemico ed elaborerà la tattica d'azione. Il compito di digitalizzare i dati sullo stato della società, del mercato e del paese è un altro.
Come si determina quando un problema comincia ad essere risolto?