L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2473
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Buon pomeriggio!
Una volta una mente brillante disse: - Una rete neurale è una rete neurale, ma la base rompe tutto.
Quindi stiamo perdendo tempo? O lo siamo?
Per favore, spiegatelo a me inesperto.
L'econometria è una grande scienza. Ma non dice nulla, non predice nulla. Dichiara un fatto. Si può fare un classificatore bayesiano, per esempio, torturarlo a lungo e duramente, e poi concludere econometricamente e scientificamente che il prezzo è martingala, che la migliore strategia sarebbe quella di comprare e contemporaneamente vendere.
Se l'obiettivo era quello di determinare il prezzo martingala, ci si può fermare lì, e se non - esaminare altri fattori.
Buon pomeriggio!
Una volta una mente brillante disse: - Una rete neurale è una rete neurale, ma la base rompe tutto.
Quindi stiamo perdendo tempo? O lo siamo?
Per favore spiegami, se sei un ignorante.
La fondazione non rompe nulla, né le reti neurali, né il vetro, né l'econometria, ecc.
È l'equilibrio del mercato che rompe tutto.
e nient'altro
Cosa stai cercando? Non è affatto chiaro dai suoi articoli, mi dica.
Per me è più facile registrare un video e caricarlo su YouTube, è più facile mostrare chiaramente che scrivere tonnellate di testo. Più precisamente, se dico che ho già trovato una soluzione possibile, a molti piacerà. Per quanto riguarda il resto degli articoli, c'è più teoria, che spero qualcuno possa trovare utile. Purtroppo non posso fare tutto da solo. Ho molte idee, molte conoscenze, ma non sono abbastanza forte per implementarle, così sono riuscito a fare solo una soluzione e ho bisogno di controllarla in dinamica, ma non ho risorse per questo... Al momento ho solo carenza di potenza di calcolo, il resto è tutto ciò che serve. In breve, ho bisogno di server, più sono e più sono potenti, meglio è. Ecco un video:
https://youtu.be/NLA0u172oTw
Buon pomeriggio!
Una volta una mente brillante disse: - Una rete neurale è una rete neurale, ma la base rompe tutto.
Quindi stiamo perdendo tempo? O lo siamo?
Per favore, spiegami un ignorante.
Le squadre guadagnano ora - cioè il commerciante perde a livello di organizzazione dell'impresa.
Ognuno deve farsi gli affari suoi.
A lungo termine, un trader può fare trading, ma più è basso il livello di rumore, più è necessaria una squadra organizzata. Ed è un'assurdità per un trader fare soldi da solo e non condividerli con nessuno.
Avete bisogno di un risk manager adeguato.
Commercianti adeguati
Quants adeguati
Ragazze che elaborano la clientela del fondo
Forse ce ne sono nei mercati non organizzati, ma al momento non sono tutti efficienti, spariscono rapidamente.
c'è un'analisi che è peggiore o migliore ma funziona con qualsiasi fondazione, una rete neurale è impegnata nell'analisi, quindi può prevedere quando la fondazione non influisce molto
La gestione del tempo non è annullata da nessuna automazione... una volta in 2 settimane (quando il FOMC si riunisce) - non contare su TA, solo FA (e alcuni prerequisiti in DB)... si riunisce a proposito (prende decisioni sugli affari correnti della sua bilancia dei pagamenti BP) e dice - in tempi diversi... quindi - come sentito e compreso nel momento in cui parla, non importa, e comunque il retail-trader (come il più disinformato) capisce solo "a-post"... ma tutte le sfumature del timing (chi entra nel mercato quando e a che scopo) devono essere immaginate almeno in termini generali...
Per me è più facile registrare un video e caricarlo su YouTube, è più facile mostrare chiaramente che scrivere tonnellate di testo.
Il problema è che con i nuovi modelli di dati di questo tipo vanno immediatamente fuori mercato e non sono aiutati dalla convalida incrociata o altro...
E non importa che tipo di funzione di riferimento usare
sia che si tratti di approssimazione polinomiale o
un filtro a cascata o
cascata di filtri generata automaticamente o
cascata di approssimazione dalla regressione lineare (MGUA) o
approssimazione da armoniche convenzionali ecc...
In sostanza non importa quali funzioni di riferimento debbano essere utilizzate per l'approssimazione (approssimazione), più o meno è lo stesso, il problema è diverso
O i dati sono sbagliati o li insegniamo male, dato che tutti i metodi hanno lo stesso risultato...
+1
La gestione del tempo non è stata abolita da nessuna automazione... ogni 2 settimane (quando il FOMC si riunisce) - non contare su TA, solo FA (e alcuni prerequisiti in DB)... si riunisce a proposito (prende decisioni sugli affari correnti della sua bilancia dei pagamenti BP) e dice - in tempi diversi... quindi - come sentito, come inteso nel momento in cui parla, non importa, e comunque il retail-trader (come il più disinformato) capirà solo "a-dopo"... ma tutte le sfumature del timing (chi entra nel mercato quando e a che scopo) devono essere immaginate almeno in termini generali...
в... tu.... te stesso.... trading....?
FOMC.... siede.... non.... due.... tempi.... в.... mese, ma....8..... volte.... в.... anno....
Il fatto che ho fatto un automa completo è figo, ma il problema è che con i nuovi dati i modelli di questo tipo vanno dritti nella zona morta e né la validazione incrociata né altro li aiuta...
E non importa che tipo di funzione di riferimento usare
sia che si tratti di approssimazione polinomiale o
filtro a cascata o
cascata di filtri generata automaticamente o
cascata di approssimazione dalla regressione lineare (MGUA) o
approssimazione da armoniche convenzionali ecc...
In sostanza non importa quali funzioni di riferimento debbano essere utilizzate per l'approssimazione (approssimazione), più o meno è lo stesso, il problema è diverso
O i dati sono sbagliati o li insegniamo male, dato che tutti i metodi hanno lo stesso risultato...
C'è del vero qui, ma ho controllato il mio modello e la cosa principale è conoscere il tasso di forward. Il problema è nella riqualificazione dove dovremmo sforzarci di ottenere il massimo rapporto tra i dati analizzati e l'insieme finale di criteri, altrimenti si verifica una compressione dei dati, per esempio si possono analizzare i dati sul grafico della parabola e prendere diverse migliaia di punti e ridurli a tre coefficienti A*X^2 + B*X + C. È lì che la qualità della compressione dei dati è più alta - è lì che si trova il progresso. La riqualificazione può essere controllata introducendo indicatori scalari corretti della sua qualità tenendo conto di questa compressione dei dati. Nel mio caso è fatto in un modo più semplice - prendiamo un numero fisso di coefficienti e prendiamo un campione il più grande possibile, è meno efficiente ma funziona.