L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3100
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Naturalmente, non stiamo parlando di modelli quantitativi precisi. Altrimenti non avrebbe senso continuare a creare TS: costruite un modello del genere per il rublo, calcolate come cambierà il tasso di cambio nei prossimi due anni e sedetevi sotto il sole, sulla spiaggia, da qualche parte a Bali.
Il punto era creare almeno un modello qualitativo approssimativo di determinazione del prezzo delle attività finanziarie e basarsi su di esso per creare TS, almeno usando metodi MO, almeno inventando qualcosa dalla propria testa.
Calcolo di un prezzo o tasso equo)))))) Questo è il problema).
Con le azioni è più facile e c'è più letteratura).
Avete tutti una definizione molto ristretta di modello...
un modello è la sostituzione di un fenomeno reale con qualcosa di più semplice e comprensibile, che conserva le proprietà necessarie e scarta quelle non necessarie.
Se sei un navigatore, non devi andare nello spazio e guardare la terra per navigare, ti basta avere un mappamondo....
Un mappamondo è un modello della Terra, ha le caratteristiche necessarie per orientarsi e si libera di quelle non necessarie.
Un mappamondo non è la terra, non ci sono esseri viventi su un mappamondo, né acqua, né venti, né temperature, né pressione... ma non ne avete bisogno, quindi c'è un modello.
Un modello è una semplificazione utile, quando è un'approssimazione, quando è una linearizzazione, quando è un neurone, quando è una riduzione di dimensionalità....
Cos'è il prezzo? È un ticchettio, ma se guardiamo un orologio, cos'è il prezzo? È una candela, cos'è una candela? È un modello di prezzo perché è una rappresentazione semplificata del prezzo.
Un TS è un tentativo di descrivere un processo di mercato attraverso un insieme di regole o funzioni. Un TS è un modello del processo di mercato.
ma un modello è un' utile semplificazione.
E un modello di mercato non deve necessariamente essere una formula che descrive le relazioni di mercato.
Le code spesse sono dovute a una volatilità non uniforme (raggruppamento di onde), a seconda della sessione di trading. Non sembrano contenere altre informazioni. Considero i mercati più o meno efficienti. Di conseguenza, il compito è quello di cercare le inefficienze. È difficile dire in quale modello possano essere inserite. Perché appaiono qua e là.
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Può darsi che tu abbia ragione. Anche se spiegare la non stazionarietà con una volatilità non uniforme è un po' una semplificazione, secondo me. Il raggruppamento della volatilità
è abbastanza semplice da modellare e l'eventuale eteroskedasticità sarebbe facilmente eliminata dalla correlazione con la volatilità. Ma in realtà ci sono un sacco di archi e garze complicati, che non funzionano molto bene.
Il mercato è probabilmente efficiente, e se non lo è, lo si può scoprire solo trovando il proprio alfa, con l'aiuto del quale lo si può battere costantemente. Dove cercare questo alfa, in quale direzione scavare, a mio avviso, il modello di pricing può suggerire e spingere. Altrimenti, la maledizione della dimensionalità può portare al fatto che ci vorranno milioni di ore di lavoro dei computer per trovarlo.
Cos'è il prezzo? È un ticchettio, ma se guardiamo un orologio, cos'è il prezzo? È una candela, cos'è una candela? È un modello di prezzo perché è una rappresentazione semplificata del prezzo.
Un TS è un tentativo di descrivere un processo di mercato attraverso un insieme di regole o funzioni. Un TS è un modello del processo di mercato.
Un modello è un'utile semplificazione.
E un modello di mercato non deve necessariamente essere una formula che descrive le interazioni di mercato.
Aggiungerei alla nozione di modello di cui sopra un'altra proprietà estremamente importante nel nostro caso: il globo citato non esiste, ma esiste un insieme di globi che si trovano in un certo canale con una certa probabilità.
Non appena ci dimentichiamo di questo, scivoliamo nel determinismo e iniziamo a credere alla figura ottenuta, anche se sulla carta non esiste. Ad esempio, quando diciamo che l'errore di classificazione = 30%, non dobbiamo prenderlo alla lettera, ma dobbiamo capire che un errore di classificazione del 30% è entro certi limiti, ad esempio il 2% con una probabilità del 95%. E quindi il 30% è il 30%. Ma qualcuno calcola l'ampiezza del canale? Forse non il 2% ma il 22%? Oppure la probabilità dell'ampiezza del canale è del 60%? Quanto vale un errore di classificazione del 30%?
Questa non è la nostra completa felicità.
Il ragionamento di cui sopra sulle probabilità e sull'ampiezza del canale è valido se la distribuzione degli errori è normale. E chi ha verificato la normalità della distribuzione degli errori di classificazione?
Altrimenti, la maledizione della dimensionalità potrebbe comportare milioni di ore di calcolo per trovarla.
La maledizione della dimensionalità esiste da molto tempo.
grazie ad essa.
1) il mercato non si ripete - per questo motivo.
2) ci sono così tante opzioni di prezzo - per questo motivo.
3) I MO che funzionano tutti secondo lo schema: "domani sarà come ieri" non funzionano - per questo motivo.
Ecco perché abbiamo bisogno di un modello, per semplicità, per ripetibilità.
Cos'è il prezzo? È un ticchettio, ma se guardiamo un orologio, cos'è il prezzo? È una candela, cos'è una candela? È un modello di prezzo perché è una rappresentazione semplificata del prezzo.
Un TS è un tentativo di descrivere un processo di mercato attraverso un insieme di regole o funzioni. Un TS è un modello del processo di mercato.
Un modello è un'utile semplificazione.E un modello di mercato non deve necessariamente essere una formula che descrive le relazioni di mercato.
Sono assolutamente d'accordo con lei: un modello è un'utile semplificazione. Ma io mi riferivo a un modello di pricing per un'attività finanziaria.
Ammettiamo che esista un modello di questo tipo: la variazione del prezzo in un dato momento è determinata dall'eccesso di offerte di vendita o di acquisto. Prendiamo per semplicità un gran numero di partecipanti indipendenti, diciamo un milione. Facciamo in modo che piazzino ordini con lo stesso volume, simultaneamente a qualche strobo, e facciamo in modo che la variazione del prezzo sia proporzionale alla posizione aggregata sbilanciata in un dato momento. È chiaro che in un modello di questo tipo il prezzo di un'attività sarà un classico random walk puro. Infatti, se gli operatori prendono decisioni di trading in modo indipendente, circa la metà di loro comprerà e l'altra metà venderà. È molto probabile che la loro differenza sia pari alla radice del numero di partecipanti. Al passo successivo l'equilibrio può cambiare e il prezzo si sposterà nella direzione opposta.
In questo senso si dichiara che l'SB è il modello di pricing più accettato e grossolano. Ma questo modello deve essere perfezionato per spiegare alcuni dati empirici e allo stesso tempo per capire dove cercare le inefficienze.
Sono completamente d'accordo con lei: un modello è un'utile semplificazione. Ma io mi riferivo al modello di pricing di un'attività finanziaria.
Ammettiamo che esista un modello di questo tipo: la variazione del prezzo al momento è determinata dall'eccesso di offerte di vendita o di acquisto. Prendiamo per semplicità un gran numero di partecipanti indipendenti, diciamo un milione. Facciamo in modo che essi piazzino ordini con lo stesso volume, simultaneamente a qualche strobo, e lasciamo che la variazione del prezzo sia proporzionale alla posizione aggregata sbilanciata a un determinato passo. È chiaro che in un modello di questo tipo il prezzo dell'attività sarà un classico random walk puro. Infatti, se gli operatori prendono decisioni di trading in modo indipendente, circa la metà di loro comprerà e l'altra metà venderà. È molto probabile che la loro differenza sia pari alla radice del numero di partecipanti. Al passo successivo l'equilibrio può cambiare e il prezzo si sposterà nella direzione opposta.
In questo senso si dichiara che l'SB è il modello di pricing più accettato e grossolano. Ma questo modello deve essere perfezionato per spiegare alcuni dati empirici e allo stesso tempo per capire dove cercare le inefficienze.
Alexei Nikolaev nei suoi blog su R ha implementato un modello di gioco del Caffè, o la vittoria della minoranza, simile in termini di mercato, se la posizione del giocatore è in una società con meno partecipanti, vince (nel caffè, in base alla data, i giocatori che sono venuti il giorno con il minor numero di visitatori vincono, e con un gran numero di visitatori perdono), ma questo è un modello troppo semplice, nel mondo reale ci sono ancora un sacco di tipi di giocatori, che vanno dallo Stato e altri grandi giocatori e piccoli giocatori, che sono un gran numero. Il modello non è ancora stato creato in modo approssimativo).
Ma i grafici sono anche molto simili a quelli di tick wandering.
Sono completamente d'accordo con lei: un modello è un'utile semplificazione. Ma io mi riferivo al modello di pricing di un'attività finanziaria.
Ammettiamo che esista un modello di questo tipo: la variazione del prezzo al momento è determinata dall'eccesso di offerte di vendita o di acquisto. Prendiamo per semplicità un gran numero di partecipanti indipendenti, diciamo un milione. Facciamo in modo che essi piazzino ordini con lo stesso volume, simultaneamente a qualche strobo, e lasciamo che la variazione del prezzo sia proporzionale alla posizione aggregata sbilanciata a un determinato passo. È chiaro che in un modello di questo tipo il prezzo di un'attività sarà un classico random walk puro. Infatti, se gli operatori prendono decisioni di trading in modo indipendente, circa la metà di loro comprerà e l'altra metà venderà. È molto probabile che la loro differenza sia pari alla radice del numero di partecipanti. Al passo successivo l'equilibrio può cambiare e il prezzo si sposterà nella direzione opposta.
In questo senso si dichiara che l'SB è il modello di pricing più accettato e grossolano. Ma questo modello deve essere perfezionato per spiegare alcuni dati empirici e allo stesso tempo per capire dove cercare le inefficienze.
Personalmente, non vedo alcuna utilità del modello SB.
Non fa nulla, non evidenzia le buone proprietà, non sopprime le cattive proprietà, non semplifica...
Sì, il grafico assomiglia ai prezzi, e allora?
Può darsi che tu abbia ragione. Tuttavia, spiegare la non stazionarietà con una volatilità non uniforme è un po' una semplificazione, secondo me. Il raggruppamento della volatilità
è abbastanza semplice da modellare e l'eventuale eteroskedasticità sarebbe facilmente eliminata dalla correlazione con la volatilità. Ma in realtà ci sono un sacco di archi e garze complicati, che non funzionano molto bene.
Il mercato è probabilmente efficiente, e se non lo è, lo si può scoprire solo trovando il proprio alfa, con l'aiuto del quale lo si può battere costantemente. Dove cercare questo alfa, in quale direzione scavare, a mio avviso, il modello di pricing può suggerire e spingere. Altrimenti, la maledizione della dimensionalità può portare al fatto che ci vorranno milioni di ore di lavoro dei computer per trovarlo.
La stazionarietà è la solita cosa econometrica: costanza della media e della varianza. Nei mercati naturalmente non esiste, non sono un "monumento". L'eteroskedasticità viene eliminata, il resto è vicino a SB.
In generale, il tipo di distribuzione dice poco sulla prevedibilità. È un gioco matematico, lontano dal trading. Aggiungete un po' di fluffiness alla quotazione che copra lo spread. Oppure un ritorno costante alla media in determinati momenti della giornata. Lo spread non cambierà e sarà possibile guadagnare. Più o meno questo e altri elementi simili possono essere chiamati inefficienza. Per fare ciò, è necessario scrivere algoritmi che tengano conto del fatto che non è possibile prevedere tutto, e non è necessario farlo. Non direi che esiste una maledizione, ma solo che esistono strumenti molto efficienti da cui non si può ricavare nulla.