L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2636

 
Maxim Kuznetsov #:

Questi "teorici". :-)

Non c'è niente di pratico nei tentativi futili di moltiplicare le entità oltre il necessario. Questa è la terza area di attività - non teoria o pratica, ma chiacchiere.

Non c'è altro che volatilità, movimento direzionale e ricerca di opportunità per evidenziare il secondo in mezzo alle fluttuazioni del primo.

 
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Aleksey Nikolayev #:

Non c'è niente di pratico nei tentativi futili di moltiplicare le entità oltre il necessario. Questa è la terza area di attività - non teoria o pratica, ma chiacchiere.

Non c'è altro che volatilità, movimento direzionale e ricerca di opportunità per evidenziare il secondo in mezzo alle fluttuazioni del primo.

Nei mercati c'è un tempo astratto così come un prezzo astratto e di conseguenzaregolarità astratte.

Questo è difficile da percepire in una comprensione bidimensionale del mondo sul grafico. Bisogna guardare in modo più ampio.

 
Aleksey Nikolayev #:

Non c'è niente di pratico nei tentativi futili di moltiplicare le entità oltre il necessario.

Non è già da un anno che si parla di questo thread?).
 

È davvero così difficile fare il 2% al giorno o anche un'ora a mano?

O è più redditizio costruire una macchina per stampare denaro per decenni, scusate TCSMO con il 2% all'anno.

Il tempo è denaro, dopo tutto).

 
secret #:
Non è già da un anno che si parla di questo thread?).

A causa della mancanza di una moderazione significativa, ci sono un sacco di entità che non conoscono l'argomento (come indicato nel primo post del thread) ma vogliono direqualcosa. Tu e il tuo compatriota avete lasciato il segno.

 
Aleksey Nikolayev #:

A causa della mancanza di una moderazione significativa, ci sono un sacco di entità che non conoscono l'argomento (come indicato nel primo post del thread), ma vogliono direqualcosa. Tu e il tuo compatriota avete lasciato il segno.

Buona fortuna in questo viaggio senza fine).
 
Pensate a caratteristiche come gli incrementi, ma più informativi. Per esempio, trova il prezzo medio di tutta la storia e deduci il resto. Si vuole che la dispersione sia la più grande possibile, ma entro un intervallo noto dai nuovi dati.

La differenziazione frazionaria funziona così (massima dispersione quando si mantiene la stazionarietà), ma io voglio qualcosa di nuovo.

Forse alcune "linee di pendenza" dal tempo e sottrarre da esse prezzi, decibel, f dal tempo, qualsiasi tipo di torbidità, purché le condizioni di stazionarietà e di massima dispersione siano soddisfatte.
 

Supponiamo di aver trovato dei modelli che si verificano periodicamente e che accompagnano un particolare movimento di prezzo una volta che si verificano.

Qualcuno ha fatto qualche ricerca sulla relazione tra la frequenza del verificarsi di un modello e l'evento successivo?

Stiamo parlando di cluster di probabilità, se esiste un termine simile.

Supponiamo che possiamo aspettarci che se un pattern non è apparso per molto tempo, ci sarà un prevedibile (concomitante) movimento di prezzo dopo che si è verificato, e poi ci sarà un fading, perché il pattern è diventato visibile a tutti e ha quindi eliminato le inefficienze del mercato.

Penso che lo sviluppo di metriche per valutare questi stati transitori nel tempo (da previsioni più probabili a previsioni uguali o addirittura negative) possa aiutare a trovare e selezionare tali modelli, e un modello che può rendere conto di questo potrebbe rivelarsi abbastanza efficace.

Sto lavorando in questa direzione, ma mi mancano l'apparato matematico e le conoscenze teoriche.

 
secret #:
Buona fortuna in questo viaggio senza fine)

Arrivederci anche a te, e lunga camminata sul sentiero che conosci)