Forester #: 나는 양자화가 있습니다-나는 catbust에서 몇 가지 알고리즘을 복사하고 더 논리적으로 보였기 때문에 약간 개선했습니다. 그러나 나는 그것을 사용하지 않습니다. 그런데 65000 개의 양자를 설정하면 일반적으로 칩의 값이 그렇게 많지 않으며 결과는 비 정량화 학습과 절대적으로 일치합니다. .
캣버스타에서 내가 착각하지 않았다면 양자화를 끌 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 위의 트릭을 사용하면 양자화없이 결과를 얻을 수 있습니다 (그러나 65000 개의 퀀타를 만드는 데 시간이 오래 걸립니다).
내 알고리즘은 경험적 및 통계적 고려 사항에 따라 예측자에 대한 최적의 테이블을 선택하며 CatBoost는 모든 예측자에 대해 동일한 기본 설정을 사용합니다.
65000 퀀타 - 너무 많을 수도 있고, 제 실험에서는 32개면 충분할 때가 많습니다.
가능하다면 파일에서 마크 업을 읽는 것이 더 좋으며 사용자 지정 테이블의 효과를 보는 것이 흥미로울 것입니다.
통계적 결론을 내리기 위해서는 하나의 예측값에 최소 30개의 관찰이 필요하다는 의견을 들었으므로 범위를 결합하면 엄청난 수의 관찰이 필요하지 않습니다.
20달러짜리 지폐가 바닥에 떨어져 있으면 가설에 따라 이 지폐가 거기에 있을 수 없다는 사실을 보지 않고 그냥 주워버리는 일부 트레이더의 잘 알려진 반대가 있습니다.
이 반대에 대한 반대 의견은 10달러짜리 지폐도 주울 수 있고 가설과 모순되지 않지만 20달러짜리 지폐를 주워서는 오래 지속되는 승리 전략을 세울 수 없다는 것입니다.
제가 기억할 수 있는 한, 이런 종류의 논쟁은 끝없이 반복되어 왔습니다. 문제는 과학자와 트레이더가 서로 다른 물질에 대해 이야기하고 있다는 것입니다. 전자는 무작위 프로세스에 대해, 후자는 특정 가격 차트에 대해 이야기하고 있습니다. 무작위 프로세스의 개념을 이미 존재하는 차트에 적용하는 것은 의미가 없으며, 주로 아직 존재하지 않는 미래 가격에 대한 추론에 필요합니다.
예, 효율적 시장 이론은 시장의 자산 가격이 무작위로 움직이고 이용 가능한 모든 정보를 반영한다고 가정하기 때문에 무작위 방황과 비교할 수 있습니다. 따라서 무작위 방황과 마찬가지로 시장의 가격은 어떤 방향과 속도로든 변할 수 있으며 다음 순간에 가격이 어디로 갈지 정확히 예측하는 것은 불가능합니다.
예, 효율적 시장 이론은 랜덤 워크에 비유할 수 있습니다. 랜덤 워크는 입자의 움직임에 명확한 목표나 방향이 없는 과정입니다. 효율적 시장 이론도 마찬가지입니다. 주식 시장에서는 뉴스, 이벤트, 투자자 심리 등 다양한 요인에 따라 증권의 가격이 끊임없이 변화합니다. 따라서 향후 증권 가격이 어떻게 변할지 정확하게 예측하는 것은 불가능합니다. 효율적 시장 이론은 증권 가격이 항상 이용 가능한 모든 정보를 반영한다고 가정하므로 이미 시장에 알려진 정보를 바탕으로 거래하여 수익을 내는 것은 불가능합니다.
그러나 효율적 시장 이론과 랜덤 워크에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 첫째, 증권 가격은 완전히 무작위적이지 않습니다. 기업 펀더멘털과 경제 상황 등 특정 요인의 영향을 받습니다. 둘째, 주식 시장에는 완벽한 경쟁이 존재하지 않습니다. 즉, 일부 투자자는 다른 투자자가 이용할 수 없는 정보에 접근할 수 있습니다. 따라서 일부 투자자는 시장에 알려지지 않은 정보를 바탕으로 거래하여 수익을 올릴 수 있습니다.
СанСаныч Фоменко 온도라는 이 무작위 운동의 에너지가 절대 무작위가 아니라고 말합니다. 온도가 변하면 이전 값과 달라집니다.
그렇다면 시장도 무작위일까요?
좋은 지적입니다.
개념 정의의 이중성을 반영합니다. 주체가 아무것도 모른다면 모든 것이 무작위입니다. 즉, 주체가 대상을 인식하기 전까지는 모든 것이 무작위입니다.
반면에 물리적 효과로서의 무작위성은 원칙적으로 불가능합니다. 광자가 왼쪽으로 날아간다는 것은 누군가 오른쪽으로 횃불을 비췄다는 뜻입니다. 그리고 광자가 편향되었다는 것은 광자의 궤적을 편향시킬 만큼 충분한 힘을 가진 물체를 지나쳤다는 뜻입니다. 광자 자체는 절대 굴절하지 않고, 지치지 않으며, 주인을 배신하지 않습니다.
온도계의 수은은 37도를 넘기 전까지는 38도에 맞춰지지 않습니다. 하지만 디지털 온도계에서는 그렇게 됩니다. 정보를 준비하고 디스플레이로 전송하는 데 지연이 있기 때문에 특정 물리적 조건에서는 온도가 37을 건너뛰고 바로 38로 올라갈 수 있습니다.
시장은 상품을 사고 파는 가상 이벤트를 디지털로 투영한 것입니다. 1000개의 캔들에 대한 평균값 1.00000은 0을 표시하는 것처럼 순식간에 1.60000으로 바뀔 수 있습니다. 이는 기술(투입된 돈) 또는 불가항력의 문제입니다.
따라서 여기서는 문맥을 설명하고 동일한 언어를 사용하는 추가 정의를 소개해야 합니다. 시세는 무작위가 아니라 규칙적입니다. 시장 참여자의 행동에서 합법적입니다. 그러나 현재 모든 시장 참여자의 주문을 소유하지 않은 주체의 경우 이 시장은 무작위입니다.
이 경우, 여러분은 모두 주체이며 여러분에게 시장은 정의상 무작위입니다. 그러나 이 "규칙적인 무작위성" 속에서도 핸드 트레이더처럼 큰손의 흔적을 찾을 수 있습니다. 유동성을 모으고, 허위 인출을 하고, 큰손을 쫓는 등 말이죠. 그리고 이것이 트레이더의 임무입니다 - 이 "무작위" 방황에서 규칙성을 찾는 것입니다.
그리고 여기서 여러분의 임무는 시세 행동의 규칙성을 찾아서 큰손의 작업 시작을 추적하고 그를 따라갈 수 있습니다. 나머지는 모두 작은 물고기의 소음이며, 작은 거래자들은 각각 자신의 전략으로 거래 균형을 50% 업, 50% 다운하여 총 거리에 걸쳐 균일 한 분포를 제공하기 때문에 예측이 불가능합니다.
나는 양자화가 있습니다-나는 catbust에서 몇 가지 알고리즘을 복사하고 더 논리적으로 보였기 때문에 약간 개선했습니다.
그러나 나는 그것을 사용하지 않습니다.
그런데 65000 개의 양자를 설정하면 일반적으로 칩의 값이 그렇게 많지 않으며 결과는 비 정량화 학습과 절대적으로 일치합니다.
.
캣버스타에서 내가 착각하지 않았다면 양자화를 끌 수 있습니다. 그렇지 않은 경우 위의 트릭을 사용하면 양자화없이 결과를 얻을 수 있습니다 (그러나 65000 개의 퀀타를 만드는 데 시간이 오래 걸립니다).
내 알고리즘은 경험적 및 통계적 고려 사항에 따라 예측자에 대한 최적의 테이블을 선택하며 CatBoost는 모든 예측자에 대해 동일한 기본 설정을 사용합니다.
65000 퀀타 - 너무 많을 수도 있고, 제 실험에서는 32개면 충분할 때가 많습니다.
가능하다면 파일에서 마크 업을 읽는 것이 더 좋으며 사용자 지정 테이블의 효과를 보는 것이 흥미로울 것입니다.
통계적 결론을 내리기 위해서는 하나의 예측값에 최소 30개의 관찰이 필요하다는 의견을 들었으므로 범위를 결합하면 엄청난 수의 관찰이 필요하지 않습니다.시장 효율성에 대한 잘 알려진 가설이 있습니다.
20달러짜리 지폐가 바닥에 떨어져 있으면 가설에 따라 이 지폐가 거기에 있을 수 없다는 사실을 보지 않고 그냥 주워버리는 일부 트레이더의 잘 알려진 반대가 있습니다.
이 반대에 대한 반대 의견은 10달러짜리 지폐도 주울 수 있고 가설과 모순되지 않지만 20달러짜리 지폐를 주워서는 오래 지속되는 승리 전략을 세울 수 없다는 것입니다.
제가 기억할 수 있는 한, 이런 종류의 논쟁은 끝없이 반복되어 왔습니다. 문제는 과학자와 트레이더가 서로 다른 물질에 대해 이야기하고 있다는 것입니다. 전자는 무작위 프로세스에 대해, 후자는 특정 가격 차트에 대해 이야기하고 있습니다. 무작위 프로세스의 개념을 이미 존재하는 차트에 적용하는 것은 의미가 없으며, 주로 아직 존재하지 않는 미래 가격에 대한 추론에 필요합니다.
제가 맞는지 잘 모르겠지만 (전문가에게 정정해 주세요) 트레이더가 가격을 추측하는 간단한 함수를 작성했습니다.
100포인트의 무작위 가격이 생성됩니다.
트레이더의 매수 진입 가격이 무작위로 생성됩니다.
진입 가격이 최소값이고 다음 5개 가격이 진입 가격보다 높은 경우(가격이 상승 중)
이 함수는 1을 반환하고 그렇지 않으면 0을 반환합니다.
simulate_fun <- function(){ x <- rnorm(100) |> cumsum() |> round(3) sq <- seq(min(x),max(x),by=0.001) entry <- sample(sq,1) id <- which(x==entry)[1] if(is.na(id)) return(0) if(id>95) return(0) ifelse(x[id]==min(x[id:(id+4)]), return(1) , return(0)) }10만 개의 시뮬레이션을 실행합니다.
다음과 같은 요약이 나옵니다.
확률
이 통계에 따르면 시장이 무작위인 경우 트레이더는 5바/틱에서 작은 반등을 예측하기 위해 약 1500회의 트레이딩을 해야 합니다.
사진의 작성자처럼 4번 연속이 아닌 한 번의 바운스입니다.
따라서 그의 거래와 내 거래도 무작위로 간주 될 가능성은 거의 없습니다....
추신
계산을 단순화하기 위해 소수점 이하 자릿수를 의도적으로 줄였으며 특정 반발을 일으키기 위해 시뮬레이션에서 다음과 같이 가정합니다.
상인은 가격을 틱으로 추측 할 필요가 없지만 다소 가까운 것을 추측 할 필요가 없습니다.
시장은 무작위적일까요?
우리 주변 공기 중 분자의 움직임도 무작위적일까요? 물론, 의심할 여지 없이 각 분자는 스스로 원하는 곳으로 이동하고 원하는 것과 충돌합니다.
그리고 온도계는 온도라고 불리는 이 무작위 운동의 에너지가 절대 무작위가 아니라고 말합니다. 변하면 이전 값에서 변하는 것이죠.
그렇다면 시장도 무작위일까요?
예, 효율적 시장 이론은 시장의 자산 가격이 무작위로 움직이고 이용 가능한 모든 정보를 반영한다고 가정하기 때문에 무작위 방황과 비교할 수 있습니다. 따라서 무작위 방황과 마찬가지로 시장의 가격은 어떤 방향과 속도로든 변할 수 있으며 다음 순간에 가격이 어디로 갈지 정확히 예측하는 것은 불가능합니다.
chatgpt프롬프트는 정확히 무엇이었나요?
효율적 시장 이론을 무작위 걷기와 비교할 수 있나요?
Bing
효율적 시장 이론을 무작위 방황에 비유할 수 있나요?
효율적시장 이론과 랜덤워크는 서로 다른 개념입니다.효율적 시장이론은 금융시장의 가격이 이용 가능한 모든 정보를 반영하므로 이정보만을사용해 초고수익을 내는 것은 불가능하다고 가정합니다1. 반면에랜덤워크는 어떤 수학적공간에서일련의 무작위 단계로 구성된 경로를 설명하는 수학적객체입니다2. 그러나 일부 연구자들은 금융 시장의 가격도 약간의 수정을 통해 랜덤 워크로 설명할 수 있다고 생각합니다. 따라서 이 두 개념은 서로 관련이 있지만 같은 것은 아니라고 할 수 있습니다. 😊
채팅방에서 로그아웃하고 새 세션에서 질문한 경우
효율적시장 이론을 랜덤워크와 비교할 수 있나요?
예, 효율적 시장 이론과 랜덤워크는 비교할 수 있습니다.효율적 시장 가설은 모든 관련 정보가증권시세에 즉각적이고 완전하게 반영된다고가정합니다1. 랜덤워크는 어떤 수학적공간에서일련의 무작위 단계로 구성된 경로를 설명하는 수학적객체입니다2.금융에서 랜덤워크 모델은 주식시장의주가 변동을 설명하는 데 사용될 수있습니다2. 따라서 두 이론 모두 금융 시장의 움직임을 분석하고 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 이 두 이론은 서로 다른 가정을 가지고 있으며 상황에 따라 다른 결과를 도출할 수 있다는 점에 유의할 필요가 있습니다. 😊지금까지 이러한 장난감은 코드를 편집하거나 작성하는 데에만 사용할 수 있습니다... 무언가를 묻는 것은 자신을 속이는 것입니다.
예, 효율적 시장 이론은 랜덤 워크에 비유할 수 있습니다. 랜덤 워크는 입자의 움직임에 명확한 목표나 방향이 없는 과정입니다. 효율적 시장 이론도 마찬가지입니다. 주식 시장에서는 뉴스, 이벤트, 투자자 심리 등 다양한 요인에 따라 증권의 가격이 끊임없이 변화합니다. 따라서 향후 증권 가격이 어떻게 변할지 정확하게 예측하는 것은 불가능합니다. 효율적 시장 이론은 증권 가격이 항상 이용 가능한 모든 정보를 반영한다고 가정하므로 이미 시장에 알려진 정보를 바탕으로 거래하여 수익을 내는 것은 불가능합니다.
그러나 효율적 시장 이론과 랜덤 워크에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 첫째, 증권 가격은 완전히 무작위적이지 않습니다. 기업 펀더멘털과 경제 상황 등 특정 요인의 영향을 받습니다. 둘째, 주식 시장에는 완벽한 경쟁이 존재하지 않습니다. 즉, 일부 투자자는 다른 투자자가 이용할 수 없는 정보에 접근할 수 있습니다. 따라서 일부 투자자는 시장에 알려지지 않은 정보를 바탕으로 거래하여 수익을 올릴 수 있습니다.
음유시인
bard
바드는 멍청한 멍청한 멍청이야.
그렇다면 시장도 무작위일까요?
좋은 지적입니다.
개념 정의의 이중성을 반영합니다. 주체가 아무것도 모른다면 모든 것이 무작위입니다. 즉, 주체가 대상을 인식하기 전까지는 모든 것이 무작위입니다.
반면에 물리적 효과로서의 무작위성은 원칙적으로 불가능합니다. 광자가 왼쪽으로 날아간다는 것은 누군가 오른쪽으로 횃불을 비췄다는 뜻입니다. 그리고 광자가 편향되었다는 것은 광자의 궤적을 편향시킬 만큼 충분한 힘을 가진 물체를 지나쳤다는 뜻입니다. 광자 자체는 절대 굴절하지 않고, 지치지 않으며, 주인을 배신하지 않습니다.
온도계의 수은은 37도를 넘기 전까지는 38도에 맞춰지지 않습니다. 하지만 디지털 온도계에서는 그렇게 됩니다. 정보를 준비하고 디스플레이로 전송하는 데 지연이 있기 때문에 특정 물리적 조건에서는 온도가 37을 건너뛰고 바로 38로 올라갈 수 있습니다.
시장은 상품을 사고 파는 가상 이벤트를 디지털로 투영한 것입니다. 1000개의 캔들에 대한 평균값 1.00000은 0을 표시하는 것처럼 순식간에 1.60000으로 바뀔 수 있습니다. 이는 기술(투입된 돈) 또는 불가항력의 문제입니다.
따라서 여기서는 문맥을 설명하고 동일한 언어를 사용하는 추가 정의를 소개해야 합니다.
시세는 무작위가 아니라 규칙적입니다. 시장 참여자의 행동에서 합법적입니다. 그러나 현재 모든 시장 참여자의 주문을 소유하지 않은 주체의 경우 이 시장은 무작위입니다.
이 경우, 여러분은 모두 주체이며 여러분에게 시장은 정의상 무작위입니다. 그러나 이 "규칙적인 무작위성" 속에서도 핸드 트레이더처럼 큰손의 흔적을 찾을 수 있습니다. 유동성을 모으고, 허위 인출을 하고, 큰손을 쫓는 등 말이죠. 그리고 이것이 트레이더의 임무입니다 - 이 "무작위" 방황에서 규칙성을 찾는 것입니다.
그리고 여기서 여러분의 임무는 시세 행동의 규칙성을 찾아서 큰손의 작업 시작을 추적하고 그를 따라갈 수 있습니다.
나머지는 모두 작은 물고기의 소음이며, 작은 거래자들은 각각 자신의 전략으로 거래 균형을 50% 업, 50% 다운하여 총 거리에 걸쳐 균일 한 분포를 제공하기 때문에 예측이 불가능합니다.