L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3102
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Per quanto riguarda i modelli di mercato, penso che inizialmente dovremmo creare una sorta di gioco online, come un RPG con uno stato-clan avanzato, in cui ogni clan ha la propria valuta, in cui c'è un vero mercato, e osservare come i prezzi cambiano a seconda degli eventi nel mondo. In precedenza, un portatype di questo tipo poteva essere il secondo governante, dove c'era un mercato e almeno due valute. È possibile almeno monitorare le variazioni dei prezzi medi delle risorse sulla sua base e poi aggiungere l'emulazione degli scambi - con lo storico delle quotazioni. In generale, secondo le mie sensazioni, le leggi dell'economia funzionano lì, c'è inflazione, ci sono beni costosi illiquidi, c'è bisogno di una vendita rapida, c'è bisogno di manodopera e di operazioni di conversione. Il punto è indagare l'economia e l'influenza di un mercato di scambio organizzato sulle variazioni di prezzo (saranno necessari diversi server - dove c'è e non c'è uno scambio). Penso che in questo modo si possano identificare modelli e fare previsioni basate sull'analisi dello sviluppo del mondo di gioco.
E, tutto ciò che verrà a significare l'importanza di indicatori come la bilancia commerciale, l'offerta di denaro, il costo del lavoro, il PIL pro capite, il tasso di interesse (c'è nel gioco e questo meccanismo), gli ordini per la produzione di attrezzature....
L'argomento è interessante, ma finanziariamente costoso.
I modelli semplificati, senza la ricerca di quelli globali, non daranno una comprensione del mercato - quindi bisogna passare dal complesso al semplice.
Imho naturalmente, ma se si costruiscono modelli di prezzo, in cui ci sono chiare deviazioni dal SB, allora è possibile, ad esempio, su questa base, generare quotazioni artificiali, anche per mille anni. Poi su queste quotazioni si impara con l'aiuto del MO a determinare i punti in cui ci sono state deviazioni, e poi si cerca di fare lo stesso sulle quotazioni reali. In alternativa.
Media, sottrazione e divisione :)
In generale, da quanto ho capito, proponi di cambiare il target sulla sezione dove il segnale è "cattivo"?
Questo è ciò che ha detto Alexei Nikolaev.
Le deviazioni da cb cosa fanno? Se si tratta di un altro processo stocastico, è anch'esso casuale. La casualità non termina con la SB, ma solo con l'inizio.
Probabilmente si tratta di una ricerca di inefficienze del mercato.
Intendevo dire se esiste un approccio di questo tipo nella scienza ufficiale, dato che ho già sentito esattamente gli stessi pensieri riguardo al confronto con l'SB.
Mi chiedevo se esistessero tecniche consolidate.
Ecco uno schizzo.
a sinistra c'è un grafico reale dell'euro m5
a destra i ticks del SB (somma cumulativa) convertiti in m5
Almeno sì, se si cerca di equalizzare attraverso il modello.
Questo può migliorare i risultati nell'addestramento, ma non nell'applicazione, se il primo grafico (con il target modificato) apparirà più spesso nella cronologia rispetto al secondo. Ma ho bisogno di rendere uguali i due grafici in modo che il modello li separi e passi da uno all'altro, cioè in teoria dovrebbe esserci una caratteristica categorica.
Questo può migliorare i risultati nell'addestramento, ma non nell'applicazione, se il primo grafico (con obiettivo modificato) appare più spesso nella cronologia rispetto al secondo. Ma ho bisogno di rendere i due grafici uguali, in modo che il modello li separi e passi da uno all'altro, cioè in teoria dovrebbe esserci una caratteristica categorica.
Beh, si possono inventare un sacco di cose man mano che si procede. Poi si aggiungerà qualcos'altro e così via all'infinito.
Naturalmente, non c'è limite alla perfezione!
Naturalmente - non c'è limite alla perfezione!