L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3185

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mytarmailS #:

Conoscete gli algoritmi di riduzione della dimensionalità e gli algoritmi di compressione?

Si.

Ecco quanto la vostra randomizzazione simula il processo di mercato reale...

Si.

Ed ecco una funzione di criterio/fitness per creare una simulazione corretta di una serie.

Purtroppo non è chiaro quali siano i parametri di input della randomizzazione da ottimizzare.

 
fxsaber #:

Esistono diverse ipotesi.

Ho confrontato la caratteristica "massimo profitto potenziale". Non ho riscontrato differenze significative.

 
fxsaber #:

Ho confrontato la caratteristica "massimo profitto potenziale". Non ho notato differenze significative.

È così se lo si fa in modo "ticky-tack"? E se si segue un trend? Confronto da inversione a inversione.
 
Forester #:

Importo1 - Importo2 è più simile alla volatilità. La tendenza si ha se si sommano molti dati. Nei dati reali, le tendenze sono una, nei dati randomizzati (fino a circa 1), le tendenze sono più simili a outlier casuali dovuti all'aumento della volatilità. Presumo che la loro ampiezza sia molte volte inferiore a quella dei dati reali.

AGGIORNAMENTO: Non ho visto che hai messo ~ al posto di -.

A proposito di ~. Il loro rave approssimativo significa proprio questo, un vero e proprio mix, mediato su 1.

Io considero una tendenza come uno spostamento della media in incrementi rispetto allo zero.

Ma è tutta una questione di gusti, credo.

par(mar=c(2,2,2,2),mfrow=c(2,1))

mn_trend <- c(rep(-0.5,100),rep(0.5,100))
rn <- rnorm(200)
cbind(rn , mn_trend) |> matplot(t="l", lty=1, col=c(8,2),main="random and mean")

rn_trend <- rn + mn_trend
rn_trend |> cumsum() |> plot(t="l",main = "cumulative sum rn + mn_trend")
 

Forester #:
Это если по-тиково?

Si.

E se seguite un trend? Da inversione a inversione confrontare.

Iniziare a cambiare la dimensione (entro i limiti del ragionevole per lo scalping) min. ginocchio ZZ e guardare la somma delle ginocchia.

Il simbolo casuale ha un potenziale di profitto superiore a quello del simbolo originale. Cioè, il simbolo casuale è potenzialmente più redditizio.

Se il profitto potenziale fosse inferiore a quello del simbolo originale, si potrebbe in qualche modo spiegare il fallimento dello scalping. Ma in questo caso la situazione è opposta.


ZЫ In generale, se c'è un interesse a cercare di trovare differenze tra le due serie, queste possono essere fornite.

 
fxsaber #:

Sì.

Bene, allora dovreste sapere che nell'analisi spettrale, ad esempio, con un centinaio di armoniche è possibile descrivere una serie di 10.000 valori con una precisione piuttosto buona....

prendere 10.000 valori ---> ottenere ---+ la stessa cosa ma con 100 valori.

È assurdo che 100 valori possano descrivere la serie originale di milioni di valori! Sembra essere uno strumento dei teorici ma non dei praticanti.

E tu lo chiami assurdo, strano....

fxsaber #:

Purtroppo non è chiaro quali siano i parametri di input della randomizzazione da ottimizzare.

Tutto quello che scrivo qui è puramente frutto delle mie fantasie, quindi guardate con occhio critico....


Potete provare a creare dalle stesse armoniche una serie su cui il vostro TS lavorerà...

I parametri dell'ottimizzatore sono una combinazione di armoniche,

La funzione di fitness è la qualità delle prestazioni del TC su questi dati sintetici.

 
fxsaber #:

Un simbolo casuale ha un potenziale di profitto superiore a quello del simbolo originale.

È strano.

Quindi supera il test di Monte Carlo. Se c'è un profitto sui simboli reali e non su quelli confusi.

 
mytarmailS #:

Allora dovete sapere che nell'analisi spettrale, ad esempio, un centinaio di armoniche può descrivere una serie di 10.000 valori con una buona precisione...

prendere 10.000 valori ---> ottenere -+ la stessa cosa ma con 100 valori.

E tu lo definisci assurdo, è strano...

Perché non ha nulla a che fare con il cvr. mp3 e jpg anche a bitrate molto bassi sono riconoscibili dal neurone. Ma l'alfa sotto forma di scalping si perde anche se il "bitrate" viene mantenuto.

 
fxsaber #:

Perché non ha nulla a che fare con il cvr. mp3 e jpg sono riconoscibili dal neurone anche a un bitrate molto basso. Ma l'alfa sotto forma di scalping si perde anche se il "bitrate" viene conservato.

Sono tutti numeri e conversioni, cosa vuoi dire che non hanno nulla a che fare con il cvr? Sono solo numeri....

È come dire che una foto di cani non ha nulla a che fare con una foto di gattini... perché i gattini non sono cani...

E cos'è il bitrate?

 
Forester #:

Quindi supera il test di Monte Carlo. Se quelli reali sono redditizi e quelli misti no.

Se questo test viene considerato come un chiaro segno di differenza tra serie reali e serie randomizzate - sì, supera il 100%.

Il mio "Monte Carlo" consiste nel creare molte storie di scalping. E su di essi identificare le vulnerabilità del TC. Al momento non c'è una lunghezza di storia sufficiente per questi controlli. Ecco perché abbiamo bisogno di una generazione adeguata.


L'idea della generazione sembrava addirittura bellissima, non ho mai visto nulla di simile. Ma si è scoperto che non è adatta ai miei scopi.

Il test di Monte Carlo, invece, viene superato a pieni voti. Ma questo è un effetto collaterale, di scarsa importanza.

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