L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2910

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Valeriy Yastremskiy #:
Leggendo della rinascita e di Simons che ha imparato il mercato. Citazione
Alla fine degli anni Sessanta, dopo diversi anni dall'estate, Baum e il matematico Lloyd Welch, specialista in teoria dell'informazione che lavorava nell'ufficio accanto, svilupparono un algoritmo per analizzare le catene di Markov, ovvero una sequenza di eventi casuali in cui la probabilità di un evento successivo dipende esclusivamente dallo stato attuale ed è indipendente dal passato.
Le catene di Markov implicano l'impossibilità di prevedere le azioni future con assoluta precisione, ma è possibile seguire la catena di eventi e fare ipotesi ragionevoli sui possibili esiti in base ad essi.
Un esempio di gioco di Markov è il baseball. Se un battitore sbaglia tre palle e mette a segno due strike, il numero e l'ordine degli strike lanciati in quel momento sono irrilevanti. Se il battitore segna un altro strike, è fuori dal gioco.

C'è qualcosa di vero in questo. Sarebbe bello trovare i suoi articoli del 1967 sulle condizioni di mercato e su quanto segue. L'uomo è un gigante, naturalmente))))

Non è difficile vederlo nel trading reale.

per esempio, in questo momento si piscia sulla cotoletta intera e il prezzo si gira immediatamente contro l'ordine aperto e continua fino a quando non ci si accontenta.

Se vi accontentate, quello che resta è quello che resta.

Se non ti accontenti, perdi tutto.

Non c'è bisogno di pensare e inventare altro, è semplice come un uovo.

Quindi non si può individuare una regolarità sulla base della storia, si tratta di tentativi di sintesi che non portano assolutamente a nessun risultato.
 
Renat Akhtyamov #:

non è difficile da individuare quando si fa trading dal vivo.

per esempio, in questo momento si piscia sulla cotoletta intera e il prezzo si gira immediatamente contro l'ordine aperto e continua fino a quando non ci si accontenta.

Se vi accontentate, quello che resta è quello che resta.

Se non ti accontenti, perdi tutto.

Non c'è bisogno di pensare e inventare altro, è semplice come un uovo.

Quindi non si può individuare un modello sulla base della storia, si tratta di tentativi di sintesi che non portano ad alcun risultato.

In realtà, non si tratta di questo, ma di processi nascosti di Markov e di come possono essere modellati in condizioni di dati insufficienti. E anche dell'algoritmo di Baum-Welsh)))))

I tagli qui sono chiaramente inutili.

Aiutatemi a trovare i suoi articoli.

 
Valeriy Yastremskiy #:

In realtà non si tratta di questo, ma di processi nascosti di Markov e di come possono essere modellati in condizioni di dati insufficienti. E anche dell'algoritmo di Baum-Welsh)))))

I tagli sono chiaramente superflui in questo caso.

Aiutatemi a trovare i suoi articoli.

Algoritmo di Baum-Welsh?

È su wikipedia.

 
Valeriy Yastremskiy #:

In realtà non si tratta di questo, ma di processi nascosti di Markov e di come possono essere modellati in condizioni di dati insufficienti. E anche dell'algoritmo di Baum-Welsh)))))

I tagli sono chiaramente superflui in questo caso.

Aiutatemi a trovare i suoi articoli.

Ho parlato di Modelli di Markov Nascosti di SMM ( hmm ) per molto tempo... L'ultima volta che ne ho parlato è stato quando un pazzo locale mi ha dimostrato che la misura della vicinanza è la probabilità ))

Ci sono un sacco di biblioteche su hmm, che senso ha parlare di...

 
Renat Akhtyamov #:

l'algoritmo di Baum-Welsh?

alias wikipedia

Articoli di Simons del '67 e del '70 sull'argomento.

 
mytarmailS #:

Ho parlato di Modelli di Markov Nascosti di SMM ( hmm ) per molto tempo ormai.... L'ultima volta che ne ho parlato è stato quando un pazzo locale mi ha dimostrato che la misura di prossimità è la probabilità ))

Ci sono un sacco di librerie su HMM, che senso ha parlare di...?

Perché ti piace così tanto e non ti dimentichi dell'occasione)))) ... ... ... l'un l'altro))))))))

Il discorso è che hanno trovato qualcosa che altri non hanno trovato, e forse si può leggere nei loro articoli.

Inoltre, non è un brutto libro. Non come Feynman, naturalmente, ma abbastanza facile da leggere.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Perché lo ami così tanto e non dimentichi l'occasione)))) ... ... ... l'un l'altro)))))

Il discorso è che hanno trovato qualcosa che altri non hanno trovato, e forse si può leggere nei loro articoli.

Inoltre, non è un brutto libro. Non come Feynman, naturalmente, ma abbastanza facile da leggere.


Si tratta di applicazione....
Si può usare l'algoritmo SMM per prevedere il prezzo, si può prevedere lo stato del prezzo, si può prevedere lo stato del TS e del trade/not trade, si può prevedere lo stato dello stack, gli ordini....

Qui è necessario sapere cosa stavano facendo, non che cosa stavano facendo
 
mytarmailS #:

È tutta una questione di applicazione....
Si può usare l'algoritmo SMM per prevedere il prezzo, si può prevedere lo stato del prezzo, si può prevedere lo stato del TS e del trade/non trade, si può prevedere lo stato dello stack, le applicazioni...

Qui è necessario sapere cosa hanno fatto, non cosa stavano facendo.

Sì, è chiaro, ma non fa male leggere gli articoli.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Articoli di Simons del '67 e del '70 sull'argomento.

Ahh, mi ricordo

Sì, ne ho trovato uno.

Si trova su internet in inglese e su siti stranieri, credo.

Probabilmente prima dovresti scaricare questo:

Il giornalista del WSJ e autore di un libro su Simons, "The Man Who Solved The Market" (L'uomo che ha risolto il mercato) Gregory Zuckerman afferma che il grande divario nei rendimenti può essere spiegato dalle differenze nella strategia dei fondi.


Quindi trovare il titolo dell'articolo e cercarlo.

 
Come si fa a combattere con il tilt e a fidarsi del proprio TC dopo una serie di sconfitte?
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