Usare le reti neurali nel trading - pagina 30
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Non vi nasconderò nemmeno la dura verità e ve la dirò come un artista a un artista - l'econometria moderna non ha metodi per prevedere serie non stazionarie. Solo ed esclusivamente quelli stazionari e quelli non stazionari che possono essere ridotti ad una forma stazionaria
Dobbiamo definire l'oggetto con cui stiamo lavorando. Dove hanno questa definizione i neural networkers, con cosa lavorano? Con strati, perseptron?
La premessa: osserviamo la realizzazione di un processo instabile, di solito interessante per le ultime 30-50 osservazioni al massimo.
Poi decidiamo cosa scambiare. La maggior parte delle persone fa trading su una tendenza. Guardiamo e vediamo la tendenza e crediamo che la tendenza sarà nel futuro e il passato non ha nulla a che fare con essa. Noi crediamo solo e il passato è solo per la costruzione di modelli.
Questa è la premessa iniziale.
E poi ci sono le sfumature.
Beh, è facile!
I NS lavorano con i dati in entrata, i dati in uscita e la rete stessa.
20-30 osservazioni non sono sufficienti nemmeno per un'autoregressione convenzionale, figuriamoci per NS.
Se stai usando NS, non ci sono "tendenze".
Questo è tutto ciò di cui non stai parlando NS
beh, è facile!
I NS lavorano con i dati in entrata, i dati in uscita e la rete stessa.
20-30 osservazioni non sono sufficienti nemmeno per l'autoregressione ordinaria, figuriamoci per NS.
Se stai usando NS, non ci sono "tendenze".
Questo è tutto ciò di cui non stai parlando NS
Non proprio. Oltre all'ARIMA, ci sono i FARIMA. Nei modelli di spazio di stato senza alcuna riduzione. Modelli GARCH..... Molte cose sono cambiate negli ultimi 10 anni. Vedi l'elenco dei pacchetti R, non solo lavora con la non stazionarietà, ma ha anche codice già pronto.
Mi stai confondendo di nuovo! Cerchi sempre di confondermi!
Non ricordo FARIMA, ma GARCH funziona sicuramente con serie stazionarie - capisco che introduce una condizione di stazionarietà necessaria e la varianza incondizionata del processo è costante.
Forse intendi IGARCH?
Mi stai confondendo di nuovo! Cerchi sempre di confondermi!
FARIMA Non ricordo.
FARIMA è ARIMA con integrazione frazionaria. Sinonimo di Hearst, code lunghe.
GARCH è un mucchio di loro. Il residuo simulato ha una varianza variabile in diversi sensi. Lo spread del residuo della simulazione GARCH è di solito più piccolo dello spread - trascurabile.
Forse non capisco qualcosa.
Noi classifichiamo in modelli . Crediamo che un tale modello emergerà sicuramente in futuro e saremo in grado di utilizzare questa conoscenza per fare previsioni. Giusto?
Su quale base? Chi ha dimostrato che ci sarà un tale modello, o leggermente o fortemente cambiato?
IMHO se insegniamo alla rete a riconoscere la lettera "a" scritta a mano, allora c'è la certezza assoluta che questa lettera ci sarà in futuro, perché esiste nella lingua e se in futuro la maggior parte delle persone inizierà a scrivere con i piedi, ci sarà ancora una "a", solo il lettering cambierà e la rete potrebbe dover essere ulteriormente allenata. Parla di stazionarietà.
Le quotazioni sono un processo non stazionario in linea di principio, vale a dire che ci sono deviazioni di qualche tipo per tutto il tempo, diverse in momenti diversi, che sono paragonabili (superano) la parte stazionaria. Questo è il problema - la non staticità dell'originale: lettere russe oggi e lettere cinesi domani. Bisogna cercare la realtà oggettiva che le lettere riflettono. E questo è ciò che non fanno i networker neurali.
Credo che lei NON capisca. Penso che tu abbia confuso tutto. Gli schemi in quanto tali sono stati, sono e saranno sempre. Il primo libro che ho letto era sull'AT. Ed era un documento del '90 o giù di lì. Tutte le figure ivi descritte sono ancora presenti. E la maggior parte delle figure dell'analisi tecnica possono essere chiamate modelli. Inoltre l'onda "prima-seconda" (l'impulso del mercato) non è un pattern? Con uno sviluppo in un terzo. O non uno sviluppo. O, per esempio, "impulso-rimbalzo-impulso-rimbalzo" - la farfalla di Gartley. Voglio dire, guardate il grafico in questo momento, ci sono un sacco di farfalle. E Gartley ha descritto questo modello nel 1935. In generale, l'esistenza di modelli non può certo preoccupare per molto tempo ancora.
Solo che non sono sicuro che i modelli debbano essere classificati. Ho fatto un esperimento con un perceptron a singolo strato sul riconoscimento di modelli semplici. Il perceptron impara rapidamente e li riconosce tutti. E, naturalmente, il disegno del modello galleggia. Il Perceptron non ne è infastidito. Così si scopre che classificare i modelli non è davvero necessario. Ma forse è necessario classificare l'"ambiente" dei modelli. Poi potreste scoprire che la classe di "vicinato" degli stessi modelli differisce in luoghi diversi e questa differenza dovrebbe influenzare qualcosa. Ma questa è una speculazione. Dovremmo controllare...
Dobbiamo definire l'oggetto con cui stiamo lavorando. Dove hanno questa definizione i neural networkers, con cosa lavorano? Con strati, perseptron?
La premessa: osserviamo la realizzazione di un processo instabile, di solito interessante per le ultime 30-50 osservazioni al massimo.
Poi decidiamo cosa scambiare. La maggior parte delle persone fa trading su una tendenza. Guardiamo e vediamo la tendenza e crediamo che la tendenza sarà nel futuro e il passato non ha nulla a che fare con essa. Noi crediamo solo e il passato è solo per la costruzione di modelli.
Questa è la premessa iniziale.
E poi ci sono le sfumature.
Ha visto la frase. Molto tempo fa. Mi è piaciuto. Non ricordo la fonte. "In futuro sarà lo stesso, solo diverso".
Credo che lei NON capisca. Credo che tu abbia confuso tutto. Gli schemi in quanto tali sono stati, sono e saranno sempre. Il primo libro che ho letto era sull'AT. Ed era questo documento del '90 o giù di lì. Tutte le figure ivi descritte sono ancora presenti. E la maggior parte delle figure dell'analisi tecnica possono essere chiamate modelli. Inoltre l'onda "prima-seconda" (l'impulso del mercato) non è un pattern? Con uno sviluppo in un terzo. O non uno sviluppo. O, per esempio, "impulso-rimbalzo-impulso-rimbalzo" - la farfalla di Gartley. Voglio dire, guardate il grafico in questo momento, ci sono un sacco di farfalle. E Gartley ha descritto questo modello nel 1935. Comunque, non c'è sicuramente bisogno di preoccuparsi dell'esistenza di modelli per molto tempo a venire.
Ma non sono sicuro che i modelli debbano essere classificati. Ho fatto un esperimento con un perceptron a singolo strato sul riconoscimento di modelli semplici. Pepper impara rapidamente e poi li riconosce tutti. E, naturalmente, il disegno del modello galleggia. Il Perceptron non ne è infastidito. Così si scopre che classificare i modelli non è davvero necessario. Ma forse è necessario classificare l'"ambiente" dei modelli. Poi potreste scoprire che la classe di "vicinato" degli stessi modelli differisce in luoghi diversi e questa differenza dovrebbe influenzare qualcosa. Ma questa è una speculazione. Dobbiamo controllare...
La "testa e le spalle" sono e saranno. Così come altre migliaia di modelli conosciuti in AT e che devono ancora essere trovati con (o senza) NS. Ma ditemi, qual è la probabilità che se la spalla destra "testa e spalle" è rotta, allora il prezzo scenderà, e ancora più precisamente, qual è l'intervallo di confidenza della direzione verso il basso?
In econometria - l'intervallo di confidenza della previsione è la domanda di base. E quando si cerca di rispondere a questa domanda, viene fuori la non stazionarietà, e con essa un sacco di problemi che non possono essere risolti da NS, perché non hanno nulla a che fare con la classificazione.
I pattern sono insegnati per 18 ore e presi per credito, con la domanda principale che è: hai capito che i pattern non possono essere usati nel trading?
Quindi non ho niente di confuso, ma di piatto, almeno in questo.