L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2272
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Più o meno lo stesso. Come preparare i dati per la formazione.
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Aggiungerò ))
Idealmente, si vuole rendere la serie stazionaria, trovare cicli lungo lo spettro, costruire un filtro per questi cicli.
Come renderlo stazionario? Correzione per la volatilità media per ora del giorno? Logaritmo e filtraggio?
Come costruire uno spettro? Più profonda è la storia, più forte è il segnale che può essere estratto dal rumore più forte. Ma tutto cambia sul mercato. Se prendiamo un periodo breve, non possiamo garantire che sia un ciclo e non una coincidenza casuale.
Vi ho mostrato le mie statistiche sullo spettro
L'intero mercato multimiliardario è inondato da notturni e bagarini, e tu dici... alcuni fermi attraverso i filtri, non sono forte. Non abbiamo bisogno del moto perpetuo, lasciamo che cambi, ma non immediatamente
https://github.com/balzer82/FFT-Python
c'è di più ma non capisco cosa ha fatto
https://github.com/snazrul1/PyRevolution/blob/master/Puzzles/DSP_For_Stock_Prices.ipynb
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Aggiungerò ))
Per quanto riguarda Fourier, il mio modo di vedere è questo. Prima viene fatta qualche decomposizione, per esempio stl
poi i cicli vengono cercati attraverso bpf
poi i cicli sono avvolti dalla logica commerciale. (incluso MO) Non sembra complicato.
Perché se la prende con Fourier?
Perché se la prende con Fourier?
Fallo tu, non chiedere troppo.
Lo farò presto.
Uh... perché la Fourier quando si può usare l'autocorrelazione?
er... perché abbiamo bisogno di una Fourier quando possiamo usare l'autocorrelazione?
dove qui?
dove si trova?
come hai cercato i cicli tramite PCA o Fourier?
Ho iniziato a fare così tante cose alla volta che mi sono confuso... ma è temporaneo)come hai cercato i cicli tramite PCA o fourière?
Quali cicli? Quando? Nei prezzi?
quali cicli? quando? nei prezzi?
dove sei? nei prezzi, sì, sopra c'è scritto