L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2118

 
mytarmailS:

Cosa?

Niente, si prendono due mas e una martingala... per un po'.

 
Maxim Dmitrievsky:

Va tutto bene, prendi due mas e una martingala... per un po'...

cosa c'entra questo?

 
Alexander_K:

Immagini splendide. Forse questo è l'aspetto del Graal in una proiezione dallo spazio n-dimensionale...

O un cappio intorno al collo, nello spazio multidimensionale ))

 
Maxim Dmitrievsky:

O un cappio intorno al collo, nello spazio multidimensionale ))

:))))

Commenti interessanti qui:

https://smart-lab.ru/blog/658290.php

Машинное обучение в трейдинге - насколько эффективен подход?
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Не в коем случае не хочу оскорбить людей, кто занимается ML. Наличие кандидатской или пр. международных сертификатов могут говорить что-либо о человеке? Это нужно для трудоустройства и чтобы пускать пыль в глаза тем, кто платит деньги. Тоже самое касается и мира сомелье, где сертификаты WSET ничего не стоят и любой гик-сноб уделает по матчасти...
 
Alexander_K:

:))))

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Beh, non ci sono link a nessuna ricerca, solo a questo forum... il che è frustrante

 
Maxim Dmitrievsky:

Beh, non c'è nessun riferimento a nessuna ricerca, solo questo forum... il che è frustrante

Lì sostiene abbastanza ragionevolmente che la rete neurale stessa è incapace di trovare modelli nelle serie temporali del mercato. Ahimè - sono d'accordo con questo. Il difetto sta nella non stazionarietà sia della varianza che dell'aspettativa. Il collegamento chiave è il costante spostamento significativo dell'aspettativa rispetto a 0 per qualsiasi campione di incrementi.

Pertanto, è importante identificare le sezioni stazionarie e commerciare solo su di esse.

1. Cercherò di raccogliere dati per ogni ora in un giorno, incollarli insieme e vedere se le sezioni orarie sono stazionarie prima del nuovo anno.

2. Un certo Demko, una volta, sosteneva che la stazionaria è la serie di prezzi APERTA per barre composte da 100 tick (barre equivalenti). Ho guardato la sua ricerca - sì, sembra avere ragione.

3. Warlock ha fatto anche la pre-elaborazione dei dati.

Anche se non uso il MO, auguro sinceramente a chi soffre in questo thread buona fortuna e profitti. Mi preoccupo, per così dire.

 
Alexander_K:

Sostiene, abbastanza ragionevolmente, che la rete neurale stessa è incapace di trovare modelli nelle serie temporali del mercato. Ahimè - sono d'accordo con questo. Il difetto sta nella non stazionarietà sia della varianza che dell'aspettativa. Il collegamento chiave è il costante spostamento significativo dell'aspettativa rispetto a 0 per qualsiasi campione di incrementi.

Pertanto, è importante identificare le sezioni stazionarie e fare trading solo su di esse.

1. Cercherò di raccogliere dati per ogni ora in un giorno, incollarli insieme e vedere se le sezioni orarie sono stazionarie prima del nuovo anno.

2. Un certo Demko, una volta, sosteneva che la stazionaria è la serie di prezzi APERTA per barre composte da 100 tick (tantamount bars). Ho guardato la sua ricerca - sì, sembra avere ragione.

3. Warlock ha fatto anche la pre-elaborazione dei dati.

Anche se non uso il MO, auguro sinceramente a chi soffre in questo thread buona fortuna e profitti. Sono preoccupato, per così dire.

La ragione principale dei problemi dei trader non è stazionaria/non stazionaria, possono improvvisare una serie con le stesse caratteristiche statistiche della serie finanziaria e la stessa non stazionaria ma è facile farne un graal. La previsione del prezzo non è lo scopo, per fare trading abbiamo bisogno di predire il futuro di ritorno, la serie di ritorno è quasi-stazionaria, se è allineata con la volatilità stagionale. Ma i ritorni futuri sono previsti molto male, molto male e non ha niente a che vedere con la non stazionarietà, cosa ha a che vedere con qualcosa, se fosse sul prezzo cumulativo, sarebbe un modello ovvio come la volatilità stagionale, ma non c'è, quindi perché continuare a parlarne?

 
kapelmann:

La stazionarietà/non stazionarietà non è la causa di tutti i problemi dei trader, possiamo improvvisare una serie con le stesse caratteristiche statistiche della serie finanziaria, la stessa non stazionaria, ma dalla quale è facile fare un graal. La previsione del prezzo non è lo scopo, per fare trading abbiamo bisogno di predire il futuro di ritorno, la serie di ritorno è quasi-stazionaria, se è allineata con la volatilità stagionale. Ma il futuro ritardatario è previsto molto male, molto male e non ha niente a che fare con la non stazionarietà, cosa ha a che fare con qualcosa, se fosse al prezzo cumulativo, sarebbe un modello ovvio come la volatilità stagionale, ma non lo è e quindi perché continuare a parlarne?

Ehm... Perché allora i MO non hanno statistiche positive? Perché l'ACF di una serie di incrementi di mercato non è 0 e quindi dovrebbe essere prevedibile. Ovviamente, perché la seconda condizione di prevedibilità secondo Kolmolgorov non è soddisfatta - non c'è costanza di aspettativa per qualsiasi campione di dati. Cosa c'è che non va?

 
Alexander_K:

Sostiene, abbastanza ragionevolmente, che la rete neurale stessa è incapace di trovare modelli nelle serie temporali del mercato. Ahimè, sono d'accordo. Il difetto sta nella non stazionarietà sia della varianza che dell'aspettativa. Il collegamento chiave è il costante spostamento significativo dell'aspettativa rispetto a 0 per qualsiasi campione di incrementi.

Pertanto, è importante identificare le sezioni stazionarie e fare trading solo su di esse.

1. Cercherò di raccogliere dati per ogni ora in un giorno, incollarli insieme e vedere se le sezioni orarie sono stazionarie prima del nuovo anno.

2. Un certo Demko, una volta, sosteneva che la stazionarietà è la serie di prezzi APERTA per barre composte da 100 tick (barre equitetiche). Ho guardato la sua ricerca - sì, sembra avere ragione.

3. Warlock ha fatto anche la pre-elaborazione dei dati.

Anche se non uso il MO, auguro sinceramente a chi soffre in questo thread buona fortuna e profitti. Preoccupato, per così dire...

Ho letto da qualche parte che le zecche si stanno assottigliando e che sono in quantità diverse per tutte le società di intermediazione. Alcuni hanno 100 ticchettii al minuto, altri 300. Sui conti demo vengono raramente. Per esempio un broker ha 1 fornitore di liquidità e quotazioni, l'altro ne ha 3 e l'altro ancora li combina.
Su qualcosa di instabile da una società di intermediazione ad un'altra, è impossibile fare qualcosa di stabile.

 
Alexander_K:

Sostiene, abbastanza ragionevolmente, che la rete neurale stessa è incapace di trovare modelli nelle serie temporali del mercato. Ahimè - sono d'accordo con questo. Il difetto sta nella non stazionarietà sia della varianza che dell'aspettativa. Il collegamento chiave è il costante spostamento significativo dell'aspettativa rispetto a 0 per qualsiasi campione di incrementi.

Pertanto, è importante identificare le sezioni stazionarie e fare trading solo su di esse.

1. Cercherò di raccogliere dati per ogni ora in un giorno, incollarli insieme e vedere se le sezioni orarie sono stazionarie prima del nuovo anno.

2. Un certo Demko, una volta, sosteneva che la stazionarietà è la serie di prezzi APERTA per barre composte da 100 tick (barre equitetiche). Ho guardato la sua ricerca - sì, sembra avere ragione.

3. Warlock ha fatto anche la pre-elaborazione dei dati.

Anche se non uso il MO, auguro sinceramente a chi soffre in questo thread buona fortuna e profitti. Preoccupato, per così dire...

La mia ipotesi è che non sia una questione di stazionarietà ma di regolarità. Non ci sono schemi. Se si aggiungono dei modelli a una serie casuale, allora MO inizia a funzionare in modo nitido

ma purtroppo lo smradlab non sa cosa sia la regolarità, quindi menziona la stazionarietà %)