L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2326
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A mio parere, il problema principale sta nella scelta dell'approccio per descrivere il comportamento dei più grandi attori del mercato - gli Stati. Sono (1) molto influenti nel mercato, (2) il loro comportamento cambia significativamente nel tempo, (3) i loro obiettivi di azione nel mercato spesso si trovano al di fuori del mercato stesso e non sono ben noti a noi, (4) ci sono molti stati e possono interagire tra loro in modi molto diversi (per il mercato). Matematicamente, il risultato è un sistema complesso, instabile e aperto.
Il problema non è che non si può trovare un modello per un tale sistema, ma che se ne possono trovare troppi diversi e probabilmente si contraddicono anche nelle conclusioni)
Il comportamento frattale dei giocatori su diverse scale) potrebbe aiutare)
è l'altro lato dell'approccio dall'inizio. Gli RCT in medicina per qualsiasi cosa hanno ucciso le tecniche mediche, non i placebo riproducibili)))
Il compito del comportamento o della condizione è quello di trovare un nesso causale)
quale lato è l'approccio originale
Beh, quello ovvio è che due o tre onde sinusoidali non possono nemmeno approssimare correttamente il prezzo su un lungo periodo. OK, non sei d'accordo?
No, non è vero, ancora una volta, hai frainteso...
Vedo il convertitore come una complessa struttura non lineare, molto probabilmente una rete neurale a cascata
ingresso prezzo --- convertitore --- onda sinusoidale.
Per chiarezza ho mostrato un esempio con una sola sinusoide, ma ne sono possibili altre. In ingresso c'è un prezzo, in uscita c'è una sinusoide con gli stessi parametri tranne la fase.
Se la rete impara a fare questo, allora non c'è bisogno di fare altro....
Ho un'idea: un modello di mercato che utilizza una rete di giocatori.
Approssimativamente assomiglia a questo (cercherò di guardare il MO):
.......
....
L'idea del modello è nota, complessa, con obiettivi di modellazione incomprensibili.
Gli appassionati non hanno ancora raggiunto, digerire tutti i tipi di GPT-3 e altre cose di svolta, e forse qualcuno raggiungerà per esso e segnare alcune linee di sviluppo in questo.
Beh, nessuno vieta di credere, ma è meglio diluire la teoria con la pratica.
4) calcolare il profitto
quale lato dell'approccio inizialmente
Le cause (secondo l'articolo sul trattamento) sono note, ma gli effetti, o gli effetti dei diversi trattamenti non sono noti, e la sfida è trovare il miglior trattamento e confermarne l'efficacia.
Non abbiamo cause note perché ce ne sono troppe....
La modellazione dovrebbe dare una sorta di correlazione tra le cause e i loro effetti sul prezzo. O viceversa, in base al comportamento del prezzo sarebbe possibile identificare le cause che influenzano i giocatori e quindi le loro azioni sul prezzo.
4) contare i profitti
il mio oscilloscopio preferito))) E che belle immagini si potrebbero disegnare)
Le cause (secondo l'articolo sul trattamento) sono note, ma gli effetti, o gli effetti dei diversi trattamenti non sono noti, e la sfida è trovare il miglior trattamento e confermarne l'efficacia.
Non abbiamo cause note perché ce ne sono troppe....
La modellazione dovrebbe dare una sorta di correlazione tra le cause e i loro effetti sul prezzo. O viceversa, dal comportamento del prezzo sarebbe possibile identificare le cause che colpiscono i giocatori, e in seguito le loro azioni sul prezzo.
Ah, beh, forse. Lo farò più tardi a mio piacimento.
Ah, beh, credo di sì. Lo esaminerò più tardi a mio piacimento.
Non è il compito di oggi. Sarà un po' presto).
non vedere alcun ostacolo