L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2992
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Non appena la presentazione della teoria dei segnali diventa matematicamente significativa, appaiono subito la stazionarietà (in senso lato) e lo spettro di energia. E non compaiono ovviamente sciocchezze come "un segnale è un qualsiasi insieme di numeri".
L'articolo del sito linkato tenta una sorta di generalizzazione del concetto di stazionarietà. A prescindere dalla sua utilità per il DSP, non ha molto senso per i prezzi. Ancora una volta, sottolineo che la stazionarietà del prezzo di un'attività, o del prezzo di un portafoglio di attività, è l'eterno paradiso del trader, poiché significa un piano eterno su cui operare per sempre, come il ritorno alla media.
Questa è la fine della discussione sui COC in questo thread.
Bel giro...
IMHO, l'econometria in piccola parte e la matematica stocastica finanziaria in larga misura. Ad alto livello, queste scienze sono intrecciate tra loro e con l'apprendimento automatico.
IMHO, l'econometria in piccola parte e la matematica stocastica finanziaria in gran parte. Ad alto livello, queste scienze si intrecciano tra loro e con l'apprendimento automatico.
cosa succede se si scompone il grafico a barre in componenti principali
sopra c'è l'originale, poi le componenti principali 1, 2 e 3.
la somma delle prime due componenti principali
grafico più pulito senza fluttuazioni ad alta frequenza, senza lag...
filtraggio ))
Non appena la presentazione della teoria dei segnali diventa matematicamente significativa, appaiono subito la stazionarietà (in senso lato) e lo spettro di energia. E non compaiono ovviamente sciocchezze come "un segnale è un qualsiasi insieme di numeri".
L'articolo del sito linkato tenta una sorta di generalizzazione del concetto di stazionarietà. A prescindere dalla sua utilità per il DSP, non ha molto senso per i prezzi. Ancora una volta, sottolineo che la stazionarietà del prezzo di un'attività, o del prezzo di un portafoglio di attività, è il paradiso eterno del trader, perché significa un piano eterno su cui operare per sempre, come il ritorno alla media.
Questa è la fine della discussione sui COC in questo thread.
Beh, se si applicano dei filtri a questo, avendo precedentemente verificato la stazionarietà di "it", allora forse qualcosa darà a qualcuno, anche se ne dubito
Quando "it" è stato inserito nel bousting come caratteristica, si è scoperto che maggiore è la differenziazione, più inutili sono le previsioni sui nuovi dati.
Ancora una volta, basterebbe prendere alcuni Masha di periodi diversi da questo e non soffrire di assurdità.
Tutto è perfetto in questo documento: selezione del target tramite FF e riqualificazione almeno a ogni passo, e la caratteristica più informativa sotto forma di serie differenziate frazionarie. In generale, tutto ciò che è stato pregato nell'argomento ultimamente :) Ho fatto un po' di confusione con i filtri, sono d'accordo, avrei dovuto aggiungerli per un riempimento completo :)
Posso vedere i risultati prima di morire?
https://perraudin.info/gsp.php
Vivere per sempre felici e contenti
Può descrivere il profilo dell'idea stessa....
Per me, il punto è sempre quello di trovare le deviazioni del prezzo rispetto allo SB. L'econometria si differenzia dalla stocastica finanziaria per la modellazione del tempo - discreto nel primo caso e continuo nel secondo, il che porta a una matematica piuttosto diversa, ma la sostanza è la stessa.
Ecco un esempio abbastanza standard di tale ricerca all'interno degli articoli di econometria1 e articolo2. L'approccio è proprio legato alla ricerca della stazionarietà (nel prezzo dell'attività o nello spread) - cioè, si assume che la stazionarietà sia possibile solo a volte e viene definita come una deviazione da un SB più tipico, piuttosto che come una proprietà costante come nello studio dei segnali in DSP.
Per quanto riguarda la stocasticità, è difficile fornire un esempio semplice ma significativo. Il mio articolo sulle lacune può servire come suggerimento in questa direzione, perché la distribuzione studiata lì è più facile da considerare a tempo continuo. E se assumiamo la dipendenza di questa distribuzione da alcune caratteristiche, possiamo sviluppare l'idea in direzione di MO.
Per me, il punto è sempre quello di cercare le deviazioni del prezzo rispetto allo SB. L'econometria si differenzia dalla stocastica finanziaria per la modellazione del tempo - discreto nella prima e continuo nella seconda, il che porta a una matematica piuttosto diversa, ma la sostanza è la stessa.
Ecco un esempio abbastanza standard di ricerca all'interno di un articolo di econometria1 e di un articolo2. L'approccio è esattamente correlato alla ricerca della stazionarietà (nel prezzo dell'attività o nello spread) - vale a dire, si assume che la stazionarietà sia possibile solo a volte e viene definita come una deviazione da un SB più tipico, piuttosto che come una proprietà costante come nello studio dei segnali in DSP.
Per quanto riguarda la stocasticità, è difficile fornire un esempio semplice ma significativo. Il mio articolo sulle lacune può servire come suggerimento in questa direzione, perché la distribuzione studiata lì è più facile da considerare a tempo continuo. E se assumiamo la dipendenza di questa distribuzione da alcune caratteristiche, possiamo sviluppare l'idea in direzione di MO.
I mercati finanziari NON sono stazionari, questo dovrebbe essere tolto dalle parentesi, accettato come assioma e qualsiasi prova di stazionarietà dovrebbe essere considerata nulla.
In realtà, sulla base della scienza sovietica, i mercati finanziari non sono solo non stazionari, sono indefiniti. Un tempo un processo casuale veniva definito indefinito se un essere umano era coinvolto nel dare forma a quel processo casuale.
L'esempio più eccellente della proprietà dell'incertezza è l'applicazione della teoria del servizio di massa ai flussi di passeggeri della metropolitana. Tutti gli indici che la teoria del servizio di massa fornisce per un processo casuale sotto forma di flusso di passeggeri nella metropolitana sono perfettamente calcolati ed esistono entro intervalli di confidenza piuttosto stretti. Ma se si prende un palloncino, lo si fa scoppiare tra la folla e si grida "terroristi", l'intera teoria del servizio di massa va in frantumi. E un processo stazionario si trasforma in un processo indefinito con molte persone mutilate e calpestate. Tutto questo lo vediamo nei mercati finanziari, quando le notizie possono fare qualsiasi cosa per il mercato.
Sì, si può prendere un periodo di tempo e dimostrare la stazionarietà su quel periodo. Si può prendere un altro periodo di tempo e dimostrare che le trasformazioni dei prezzi sono stazionarie. Ma non esiste uno strumento che modellizzi l'impatto delle notizie sul mercato, dopo il quale un processo casuale può essere stazionario, non stazionario o caotico. e dopo le notizie è probabile che le caratteristiche di stazionarietà o non stazionarietà siano diverse rispetto ai periodi precedenti.
I mercati finanziari NON sono stazionari, Questo dovrebbe essere tolto dalle parentesi, accettato come assioma e qualsiasi prova di stazionarietà dovrebbe essere considerata nulla.
In realtà, sulla base della scienza sovietica, i mercati finanziari non sono solo non stazionari, sono indefiniti. Un tempo un processo casuale veniva definito indeterminato se un essere umano prendeva parte alla formazione di questo processo casuale .
L'esempio più eccellente della proprietà dell'incertezza è l'applicazione della teoria del servizio di massa ai flussi di passeggeri della metropolitana. Tutti gli indici che la teoria del servizio di massa fornisce per un processo casuale sotto forma di flusso di passeggeri nella metropolitana sono perfettamente calcolati ed esistono all'interno di intervalli di confidenza piuttosto stretti. Ma se si prende un palloncino, lo si fa scoppiare tra la folla e si grida "terroristi", l'intera teoria del servizio di massa va in frantumi. E un processo stazionario si trasforma in un processo indefinito con molte persone mutilate e calpestate. Questo è ciò che vediamo nei mercati finanziari, quando le notizie possono fare qualsiasi cosa per il mercato.
Sì, si può prendere un periodo di tempo e dimostrare la stazionarietà su quel periodo. Si può prendere un altro periodo di tempo e dimostrare che le trasformazioni dei prezzi sono stazionarie. Ma non esiste uno strumento che modellizzi l'impatto delle notizie sul mercato, dopo il quale un processo casuale può essere stazionario, non stazionario o caotico. e dopo le notizie è probabile che le caratteristiche di stazionarietà o non stazionarietà siano diverse rispetto ai periodi precedenti.
Sono assolutamente d'accordo. L'incertezza del mercato non ha carattere probabilistico, a differenza dei processi naturali. Se parliamo di modelli matematici dell'incertezza del mercato, il più vicino è quello della teoria dei giochi. Ma questa scienza è ancora troppo poco sviluppata per fornire modelli praticamente utili.
Dai modelli della teoria dei giochi è possibile ottenere, sotto alcune ipotesi aggiuntive, modelli probabilistici. Ad esempio, l'equilibrio di Nash in strategie miste. Potremmo essere interessati a modelli che descrivano le oscillazioni in prossimità di tali equilibri, come in meccanica. Ma finora non ho visto un apparato matematico sufficientemente sviluppato per tali studi.
Per me, il punto è sempre quello di cercare le deviazioni dei prezzi da SB.....