L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 557

 
SanSanych Fomenko:

L'esercizio con garch mi ha dato un modello incredibile.


Non ho idea di quale sia il timeframe. può essere dovuto alle sessioni commerciali o alla dipendenza dai giorni feriali... o sono fluttuanti e non legati al tempo commerciale

cioè, il prezzo non è cambiato, cioè non voglio commerciare con loro).

 
Maxim Dmitrievsky:

e quale timeframe è? dobbiamo vedere cosa l'ha causato - forse sono le sessioni di trading, o la dipendenza del giorno ... o galleggiano e non sono legati al tempo di scambio

cioè risulta che arima dovrebbe funzionare con tali quotazioni se il trend è sottratto... e il trend dovrebbe essere definito separatamente usando МАшка 6)


Questo è H1.

Qui ci sono solo gli incrementi. Gli intervalli sono il fine settimana. Questo è il modo in cui xts disegna e questi valori non sono nel file



Ecco i valori assoluti degli incrementi, cioè ingranditi, presi dal grafico superiore



PS.

arima non funzionerà perché:

  • la varianza è chiaramente variabile
  • c'è un effetto leva
  • c'è un'asimmetria


Di conseguenza il test con H0: l'assenza dell'effetto ARCH sarà rifiutato

 
Maxim Dmitrievsky:

si scopre che la semplice NS oltre i limiti del campione di allenamento funziona piuttosto male (va ad una costante iperb. tangente)... nel caso della regressione, cioè non molto meglio di RF

articolo molto illustrativo

https://habrahabr.ru/post/322438/



Soprattutto per Maksim ho esaminato le opere di Richard Feynman.

Questo è ciò che ha scritto negli anni '60:

Ha esortato tutti, vecchi e piccoli, intelligenti e stupidi, insomma tutti in fila - a lavorare con le funzioni di probabilità del prezzo, non con il prezzo stesso. :)))

 
Alexander_K2:

Soprattutto per Maxim, ho cercato gli scritti di Richard Feynman.

Questo è ciò che ha scritto negli anni '60:

E ha esortato tutti, vecchi e piccoli, intelligenti e stupidi, insomma tutti in fila - a lavorare con le funzioni di probabilità del prezzo, non con il prezzo stesso. :)))


Ha senso :) La mia situazione attuale è così: un NS sta imparando a prevedere l'evento più probabile (non esiste una previsione al 100%), mentre l'altro sta imparando a fare trading su queste probabilità.

Il problema è probabilmente nel numero di accordi... Vorrei farne di più, ma la qualità comincia a soffrire

Voglio di più, ma la qualità comincia a soffrire.

 
Maxim Dmitrievsky:

Ha senso :) la mia situazione attuale è così: un NS sta imparando a prevedere l'evento più probabile (non esiste il 100% di probabilità), mentre l'altro sta imparando a fare trading su queste probabilità

Penso che il problema sia nel numero di scambi. voglio di più, ma la qualità sta cominciando a soffrire

О! Questo è quello che sembra andare nella giusta direzione!

Sto soffrendo per la mancanza di accordi nel mio modello - beh, sono annoiato a morte.

Ma se riuscite a combinare la quantità e la qualità degli affari - sarò il primo ad iscriversi al vostro segnale, perché lavorare con le probabilità è la strada giusta da percorrere. Buona fortuna!

 
Alexander_K2:

О! Questa sembra una buona direzione!

Attualmente sto soffrendo per la mancanza di scambi nel mio modello - beh, sono annoiato a morte.

Ma, se riuscite a combinare quantità e qualità delle offerte - sarò il primo a sottoscrivere il vostro segnale, perché lavorare con le probabilità è la strada giusta da percorrere. Buona fortuna!


Teoricamente sembra essere impossibile senza una sorta di suggerimenti da insider o una ricerca di condizioni di mercato specifiche (distribuzioni?) che esistono al momento, come mi ha mostrato SanSanych

ma vediamo, grazie :)

 
Maxim Dmitrievsky:


R. Feynman, nei suoi calcoli delle ampiezze delle probabilità di transizione dallo stato A allo stato B, usava come input la seguente quantità:

S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,

dove

X(t) è il valore attuale,

X(t-1) - valore precedente

deltaT - tempo tra X(t) e X(t-1).

Forse proprio questi dati dovrebbero essere usati in NS?

 
Alexander_K2:

R. Feynman, nei suoi calcoli delle ampiezze delle probabilità di transizione dallo stato A allo stato B, usava come input la seguente quantità:

S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,

dove

X(t) è il valore attuale,

X(t-1) - valore precedente

deltaT - tempo tra X(t) e X(t-1).

Forse questi sono i dati da infilare nel NS?


ma si può provare, di solito si usa il log(x(t)/x(t-n))

ma ho anche altri predittori con periodi diversi (lag)

si può prendere il tempo esponenziale naturalmente... come hai detto tu, ma ha bisogno di un sacco di storia

 
Maxim Dmitrievsky:

ma si potrebbe provare, di solito si usa il log(x(t)/x(t-n))

ma ho anche altri predittori con periodi diversi (lag)

si può prendere il tempo esponenziale naturalmente... come hai detto tu, ma questo richiede molta storia.


Feynman lavorava con i quanti e il deltaT-->0. Nel nostro caso questo è il tempo tra i tick.

Qualcosa mi ha fatto interessare anche a NS... Non va bene... Potrei ricominciare a lavorare su qualche teoria :))))

 
Alexander_K2:

Feynman lavorava con i quanti e il deltaT-->0. Nel nostro caso questo è il tempo tra i tick.

Anche io mi sto interessando a NS... Non va bene... Ho intenzione di sviluppare di nuovo qualche teoria :))))


Beh, se c'è qualcosa da insegnare, perché no :)