L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2540
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1) e forse "gamma dinamica" è dolorosamente semplice - il punto in cui 2 MA si intersecano - è importante ottenere i periodi giusti... solo gli OTF guardano a 50 e 200... ma per l'analisi dei bigData, periodi di MA più favorevoli possono essere trovati dalla memoria della rete neurale (in caso di altri fattori concomitanti)... imho
si scopre che tutto è più semplice
MA è un tipo di allineamento meccanico
hai bisogno di uno smoothing analitico (y-cap - valore allineato nel modello)... è meglio usare la dipendenza esponenziale (dato che ci sono fasi di decelerazione e accelerazione nella tendenza) piuttosto che la dipendenza dalla potenza (tiene conto solo dell'accelerazione)... Per le dipendenze non lineari, per esempio, l'analisi delle serie di dinamiche (che può essere solo un metodo aggiuntivo in una ricerca statistica adeguata, ma l'analisi delle dinamiche non diventa mai il metodo principale).
(Credo di aver visto da qualche parte raccomandazioni per la differenziazione a seconda delle differenze 1s e 2s => scelta del grado del polinomio -- non riesco a trovare)...
qualcosa come questo (da Shmoylova in "teoria statistica")
In generale, per non saltare prematuramente fuori dalla tendenza, dovremmo in qualche modo eseguire un'analisi completa dei fattori, della correlazione e della regressione, e solo allora eseguire l'analisi della dinamica per l'accelerazione, la decelerazione, l'inversione della tendenza principale... e farlo in qualche modo con sklearn, e solo dopo che ML dovrebbe essere tracciata su iperpiani di toro/orso/tenuta... altrimenti la commissione divorerà il deposito... e non mi piacciono le probabilità 50/50 o anche 25/50/25... e un'adeguata gestione del denaro e del rischio
stupido insieme di segni non tiene conto delle interferenze
Forse Eugene Fama nella sua dissertazione, ma non ne sono sicuro.
I logaritmi sono necessari per rendere comparabili diversi periodi per asset in forte crescita, ad esempio il bitcoin avrà una volatilità molto diversa in anni diversi, il che ci fa pensare e prendere come misura della volatilità alcuni cambiamenti relativi.
Sostengono anche che il logaritmo attenua l'eteroscedasticità e rende la distribuzione dei residui del modello di regressione più simmetrica e un po' più normale, in pratica tutti stanno ancora martellando su questo comunque... 😉
Sono d'accordo, è una situazione spiacevole, perché poi si deve tornare al logaritmo dei prezzi, perché il broker non permette di commerciare con i logaritmi, hehe...
I logaritmi sono necessari per rendere comparabili periodi diversi per asset in forte crescita, ad esempio il bitcoin avrà una volatilità molto diversa in anni diversi, il che ci fa inventare e prendere come misura della volatilità alcuni cambiamenti relativi.
Sostengono anche che il logaritmo attenua l'eteroscedasticità e rende la distribuzione dei residui del modello di regressione più simmetrica e un po' più normale, in pratica tutti stanno ancora martellando su questo comunque... 😉
Sono d'accordo che in generale è una situazione spiacevole perché poi devi invertire il logaritmo, dato che il broker non ti permette di negoziare in logaritmi di prezzi, hehe...
Secondo me, è naturale usare il logaritmo - è naturale). Di nuovo, si suppone che l'intuizione associata all'interesse funzioni - infatti, si calcola il tasso di interesse continuo (se si prende il logaritmo incrementale del prezzo e si divide per il tempo).
E le diverse attività(a mio parere) sono più facili da ridurre a un denominatore comune tramite il prezzo logaritmico seguito dalla normalizzazione dello spread logaritmico medio.
Si sostiene anche che il logaritmo attenua l'eteroscedasticità...
Sono d'accordo che in generale è una situazione spiacevole perché poi bisogna invertire il logaritmo
Penso che sia naturale usare il logaritmo - è naturale). Di nuovo, si suppone che l'intuizione associata all'interesse funzioni - infatti, il tasso di interesse continuo è calcolato (prendendo il logaritmo incrementale del prezzo e dividendo per il tempo).
quindi l'intuizione suggerisce che i praticanti (non i teorici) dovrebbero togliere il punto forward per avere un prezzo attuale nei futures (mentre nello spot, non c'è affatto il tempo nel prezzo), mentre l'analisi dei tassi di interesse senza tempo è anche indicativa, quando anche loro fluttuano (o sono scambiati a fluttuante)... Se non capisci il pricing degli attivi (derivati), le trasformazioni matematiche primitive non faranno che rovinare il modello... - La comprensione dei processi è fondamentale in qualsiasi modellazione ...
La distinzione tra pratica e teoria funziona in entrambi i sensi. Dopo la pratica, di solito inizia una nuova teoria. Teoria e pratica sono due gambe che devono essere mosse a turno e altrettanto attivamente per arrivare alla meta desiderata.
buone parole
buone parole