Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об...
https://habrahabr.ru/post/243211/
NSの再トレーニングに関する良い投稿がありましたので、その結果を再現してみました。私のARIMA予測は一致しましたが、NSは何か違うものを出してきました :)
ARIMAは金融市場では非常に限定的にしか使えないモデルなので、上のリンクはNSの殺し文句に過ぎない。
記事ではARCHをテストしていないので、このモデルが今後どのような挙動を示すかはまったくわからない。
GARCHを扱わなければならない。そして、最初のデータを改良するために、これらのモデルを機械学習と一緒に適用する必要があります。
GARCHを行う必要がある。そして、これらのモデルを機械学習とともに適用し、入力データを洗練させていくのです。
そう、私の心の列車は、それを理解するために動いているようです。
ARIMAは金融市場への適用が非常に限られているモデルであるため、与えられたリンクはNSにとって単なる殺人的なものです。
この記事ではARCHのテストをしていないので、このモデルが今後どのように振る舞うかは全く分からない。
GARCHを扱わなければならない。そして、これらのモデルを機械学習とともに適用し、初期データを洗練させる必要があります。
azure machine learning studioを使ったことがありますか？ クールだと思います。
学習したモデルはクラウド上に保存され、その結果は各種DLLをバイパスしてWebサービス経由で取得することができます。初期バージョンは無料です。Rに対応しています。
AZURE MACHINE LEARNING STUDIOは、もうお使いですか？
学習したモデルはクラウド上に保存され、その結果は各種DLLをバイパスしてWebサービス経由で取得することができます。初期バージョンは無料です。R対応。
いいえ、していません。
私は、イノベーションに対して極めて懐疑的です。私はいつも一つの質問に答えるようにしています。進歩に従えば、少なくとも夢の中では利益が増えるのでしょうか。
そして、クラウドは...はどこですか？つまり、インターネットがダウンしていても、パソコンがあれば仕事ができるわけです。
試していません。
私は、イノベーションに対して極めて懐疑的です。私はいつも一つの質問に答えるようにしています。進歩に従えば、少なくとも夢の中では利益が増えるのでしょうか。
そして、クラウドは...はどこですか？つまり、インターネットがダウンしていても、パソコンがあれば仕事ができるわけです。
インターネットがないと仕事にならない :)ほぼ完全にクラウドに切り替えました。システムがクラッシュしても、パソコンが死んでも、復元して問題なし......。ノートパソコンを持たずにどこかへ行き、他人のところへ行き、クラウドから必要なものを取り出したこともありました。そして、クラウド上の自分自身のニューロネットは本当に話題性があり、そこへの接続を売ることができ、人々はボットに接続し、取引をするようになります。さらに、そこでの学習曲線は非常に速いです。
そう、私の意識の列車は、それを理解するために動いているようだ。
TAからARIMAに切り替えたことで、思考がぐるぐる回っています。実用的な成果は得られなかった。ARIMAが扱える金融列は極めて稀である。その後、機械学習へ転向しました。ここでは、なんとか実用的な結果を得ることができましたが、満足はしていません。今、私はGARCHに戻り、GARCHモデルのFXを含む金融市場への適用に関する膨大な数の出版物があることに驚きました。これは、MOに関する同様の出版物が現実的に不足していることを背景にしています。
なぜそうなるのでしょうか？
ARIMAのためにTAを辞めた、という思いがぐるぐると回っています。実用的な成果は得られなかった。ARIMAが扱える金融列は極めて稀である。その後、機械学習へ転向しました。ここでは、なんとか実用的な結果を得ることができましたが、満足はしていません。今、私はGARCHに戻り、GARCHモデルのFXを含む金融市場への適用に関する膨大な数の出版物があることに驚きました。これは、MOに関する同様の出版物が現実的に不足していることを背景にしています。
なぜそうなるのでしょうか？
まあ、GARCHは既成の意味あるモデルであるのに対して、MOはただのMOですから。高等教育の教科書を買ったんだ、Garchが載ってるんだよ（笑)
TAからARIMAへ、思考はぐるぐると。実用的な成果は得られなかった。ARIMAが扱える金融列は極めて稀である。その後、機械学習へ転向しました。ここでは、なんとか実用的な結果を得ることができましたが、満足はしていません。今、私はGARCHに戻り、GARCHモデルのFXを含む金融市場への適用に関する膨大な数の出版物があることに驚きました。これは、MOに関する同様の出版物が現実的に不足していることを背景にしています。
なぜそうなるのでしょうか？
こんなものがありました。
http://www.quantalgos.ru/?p=2037
こんなものがありました。
http://www.quantalgos.ru/?p=2037
garch、GARCH、rugarch、ARCH test、APARCHなどをググってみてください。金融市場におけるgarchの活用とその他のバリエーション。膨大なリスト
アーチのリストをフックアップしました。リストの中のどれかを得点にすると、眉唾になる。
追記
現在、rugarchパッケージのbeveled studentを使用してAPARCHモデルをマスターしようとしています。
garch、GARCH、rugarch、ARCH test、APARCHなどをググってみてください。金融市場やその他のバリエーションでgarchを使用します。膨大なリストがある。
アーチの一覧は添付の通りです。リストの中のどれかを得点にすると、眉唾になる。
追記
現在、rugarchパッケージのbeveled studentを使用してAPARCHモデルをマスターしようとしています。
と、"万歳 "な予報になりそうです。
ちなみに、「YES」と言われるのは、ボラティリティが低いうちは良いということです。
GARCHを応用したヘッジファンドが、市場が暴落したとたんに破綻した例を挙げてください......。