Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 464
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GARCH
Eu tenho meu próprio entendimento do forex com a prática, e o garch não resolve os problemas que eu preciso.
Pode parecer que o garch resolve facilmente muitos problemas e dá resultados comparáveis ao MO complexo usando métodos simples. Mas os dados de entrada para o garch são limitados pelo preço, e eu acho que isso não é suficiente. Assim, se pegarmos num modelo MO, lhe dermos preços, e compararmos as previsões com as obtidas com o garch, pode parecer que não são inferiores. Mas se você der a um modelo MO muito mais dados de entrada, ele ganhará uma vantagem significativa.
Em geral o garch e outros modelos de aprendizagem de máquinas têm muito em comum, trabalhando com garch você está muito mais próximo do MO do que você pensa.
Em ambos os casos (MO e garch) o preço é tomado, todos os tipos de transformações são feitas com ele para criar preditores (indicadores para modelos normais, e transformações arima para garch), e com base neles o preço é modelado tentando prever os ganhos.
Além disso, no MO há uma validação cruzada para garantir que tudo está bem, enquanto para o garch há, de forma semelhante, algumas verificações estatísticas internas.
Em geral, a abordagem é muito semelhante em ambos os casos (fazer algo com o preço para satisfazer todos os requisitos do modelo e prever o futuro), apenas com formas ligeiramente diferentes de o fazer.
Mas aparentemente o preço é demasiado aleatório, e os padrões encontrados são muito pequenos. Não importa quanto tempo se gaste treinando o modelo, sua estimativa ainda estará longe de ser perfeita, apenas um par de por cento maior do que a estimativa de um palpite aleatório.
Às vezes, pode-se ter sorte e essas dependências encontradas, embora pequenas, existem por um longo tempo e trazem lucro. Mas eles desaparecem sempre de repente. Este é o principal problema para mim agora - encontrar alguns indicadores externos, como relatórios financeiros, que poderiam ser usados para treinar o modelo com uma estimativa muito boa, para que as dependências encontradas sejam estáveis e não desapareçam de repente.
Eu tenho meu próprio entendimento do forex com a prática, e o garch não resolve os problemas que eu preciso.
Pode muito bem acontecer que o vestuário resolva facilmente muitos problemas e, por métodos simples, dê resultados comparáveis ao complexo MO. Mas os dados de entrada para o garch são limitados pelo preço, e eu acho que isso não é suficiente. Assim, se pegarmos num modelo MO, lhe dermos preços, e compararmos as previsões com as obtidas com o garch, pode parecer que não são inferiores. Mas se você der a um modelo MO muito mais dados de entrada, ele ganhará uma vantagem significativa.
Em geral o garch e outros modelos de aprendizagem de máquinas têm muito em comum, trabalhando com garch você está muito mais próximo de MO do que você pensa.
Em ambos os casos (MO e garch) o preço é tomado, todos os tipos de transformações são feitas a ele para criar preditores (indicadores para modelos normais, e transformações arima para garch), e com base neles o preço é modelado tentando prever os ganhos.
Além disso, no MO há uma validação cruzada para garantir que tudo está bem, enquanto para o garch há, de forma semelhante, algumas verificações estatísticas internas.
Em geral, a abordagem é muito semelhante em ambos os casos (fazer algo com o preço para satisfazer todos os requisitos do modelo e prever o futuro), apenas com formas ligeiramente diferentes de o fazer.
Mas aparentemente o preço é demasiado aleatório, e os padrões encontrados são muito pequenos. Não importa quanto tempo seja gasto no treinamento do modelo, sua estimativa ainda estará longe de ser perfeita, apenas um par de por cento maior do que a estimativa de um palpite aleatório.
Às vezes, pode-se ter sorte e essas dependências encontradas, embora pequenas, existem por um longo tempo e trazem lucro. Mas eles desaparecem sempre de repente. Esse é o principal problema agora. Encontre alguns indicadores externos, como relatórios financeiros, que podem me ajudar a ensinar o modelo com muito boa estimativa para tornar as dependências encontradas estáveis e não desaparecer inesperadamente.
Com a prática eu desenvolvo meu próprio entendimento do Forex, e o garch não resolve os problemas que eu preciso.
Pode parecer que o garch resolve facilmente muitos problemas e dá resultados comparáveis ao MO complexo usando métodos simples. Mas os dados de entrada para o garch são limitados pelo preço, e eu acho que isso não é suficiente. Assim, se pegarmos num modelo MO, lhe dermos preços, e compararmos as previsões com as obtidas com o garch, pode parecer que não são inferiores. Mas se você der a um modelo MO muito mais dados de entrada, ele ganhará uma vantagem significativa.
Em geral o garch e outros modelos de aprendizagem de máquinas têm muito em comum, trabalhando com garch você está muito mais próximo de MO do que você pensa.
Em ambos os casos (MO e garch) o preço é tomado, todos os tipos de transformações são feitas com ele para criar preditores (indicadores para modelos normais, e transformações arima para garch), e com base neles o preço é modelado tentando prever os ganhos.
Além disso, no MO há uma validação cruzada para garantir que tudo está bem, enquanto para o garch há, de forma semelhante, algumas verificações estatísticas internas.
Em geral, a abordagem é muito semelhante em ambos os casos (fazer algo com o preço para satisfazer todos os requisitos do modelo e prever o futuro), apenas com formas ligeiramente diferentes de o fazer.
Mas aparentemente o preço é demasiado aleatório, e os padrões encontrados são muito pequenos. Não importa quanto tempo se gaste treinando o modelo, sua estimativa ainda estará longe de ser perfeita, apenas um par de por cento maior do que a estimativa de um palpite aleatório.
Às vezes, pode-se ter sorte e essas dependências encontradas, embora pequenas, existem por um longo tempo e trazem lucro. Mas eles desaparecem sempre de repente. Esse é o principal problema agora. Encontre alguns indicadores externos, como relatórios financeiros, que podem me ajudar a ensinar o modelo com muito boa estimativa para tornar as dependências encontradas estáveis e não desaparecer inesperadamente.
As entradas nos mercados financeiros são sempre moldadas por pessoas que têm seus próprios interesses, e diferentes em momentos diferentes sob as mesmas condições.
Isto é particularmente evidente na TF a H1. Temos um processo aleatório não estacionário formado pelos desejos de grupos relativamente pequenos de indivíduos.
Acima de D1, a lei dos grandes números começa a funcionar e também a direção do movimento é moldada pelos investimentos do Estado, das grandes corporações e da política.
No TF pequeno é inútil procurar padrões - não há nenhum. O que se formou e definimos como um padrão é na verdade círculos sobre a água: foram e não são. Podemos pegar o início de uma onda, cortá-la e esperar pela próxima ocorrência de uma onda semelhante, e isso pode não acontecer de todo.
Na TF grande um grande número de fatores deve ser considerado, porque inicialmente não há clareza sobre sua influência sobre a variável alvo. Mas o ponto fundamental é que a fonte do movimento não é um processo aleatório, mas um processo determinístico, produzido há muito tempo, mantido propositadamente até se cumprir. Podemos não compreender/conhecer, mas estes movimentos podem ser tentados por MO na forma de padrões, que não são eternos, mas cuja vida pode durar anos.
Segue-se que MO e GARCH são ferramentas complementares e precisam de ser combinadas num único sistema de negociação.
As entradas nos mercados financeiros são sempre moldadas por pessoas que têm seus próprios interesses, e diferentes em momentos diferentes sob as mesmas condições.
Isto é particularmente evidente na TF a H1. Temos um processo aleatório não estacionário formado pelos desejos de grupos relativamente pequenos de indivíduos.
Acima de D1, a lei dos grandes números começa a funcionar e também a direção do movimento é moldada pelos investimentos do Estado, das grandes corporações e da política.
No TF pequeno é inútil procurar padrões - não há nenhum. O que se formou e definimos como um padrão é na verdade círculos sobre a água: foram e não são. Podemos pegar o início de uma onda, cortá-la e esperar pela próxima ocorrência de uma onda semelhante, e isso pode não acontecer de todo.
Na TF grande um grande número de fatores deve ser considerado, porque inicialmente não há clareza sobre sua influência sobre a variável alvo. Mas o ponto fundamental é que a fonte do movimento não é um processo aleatório, mas um processo determinístico, produzido há muito tempo, mantido propositadamente até se cumprir. Podemos não compreender/conhecer, mas estes movimentos podem ser tentados por MO na forma de padrões, que não são eternos, mas cuja vida pode durar anos.
Segue-se que MO e GARCH são ferramentas complementares e precisam de ser fundidos num único sistema de negociação.
Estou cansado de escrever que não há diferença no prazo, os riscos são os mesmos em todos os lugares, não há diferença, exceto no spread e comissão para o escalpe, mas esse é outro tipo de fator negativo. Qualquer série temporal é descrita por apenas algumas variáveis, talvez até por 2, tais como persistência (heurst) e volatilidade (dimensão fractal) e, digamos, a duração desses ciclos não periódicos que devem ser separados, tudo. A partir disto é possível construir modelos simples e confiáveis com MO ou com outra coisa. Daí decorre que nunca é possível construir um modelo de trabalho contínuo porque as citações são aleatórias e os ciclos não periódicos são formados espontaneamente, portanto os momentos de transição de um ciclo para outro não são previsíveis nas mesmas condições e é necessário alterar a escala de representação para ver estes ciclos como componentes de um maior. Acredito que o entendimento é a base sem a qual é impossível pensar no mercado como um sistema probabilístico da forma correta. Dentro de ciclos não periódicos, mesmo modelos simples funcionam bem, as coisas sempre se quebram quando os ciclos mudam. De ciclo em ciclo, o mercado é sempre novo e diferente. E o que é que o TF tem a ver com isso?
Onde você consegue toda essa porcaria profunda sobre os pequenos TFs serem dominados pelos desejos de pequenos grupos de pessoas, enquanto que nos grandes tudo é determinado. Nunca foi assim e é um dedo no céu, os mercados são um mecanismo diferente onde tudo está interligado com tudo, daí a invariância de escala de todas as TFs (horizontes de investimento).
Se vamos falar de determinismo, é a dependência de todos os prazos um do outro, porque a citação é a mesma, só mudamos a escala do evento, é como passar de um fractal inferior para um superior e vice-versa.
As entradas nos mercados financeiros são sempre moldadas por pessoas que têm seus próprios interesses, e diferentes em momentos diferentes sob as mesmas condições.
Isto é particularmente evidente na TF a H1. Temos um processo aleatório não estacionário formado pelos desejos de grupos relativamente pequenos de indivíduos.
Acima de D1, a lei dos grandes números começa a funcionar e também a direção do movimento é moldada pelos investimentos do Estado, das grandes corporações e da política.
No TF pequeno é inútil procurar padrões - não há nenhum. O que se formou e definimos como um padrão é na verdade círculos sobre a água: foram e não são. Podemos pegar o início de uma onda, cortá-la e esperar pela próxima ocorrência de uma onda semelhante, e isso pode não acontecer de todo.
Em TF grande um grande número de fatores deve ser considerado, porque inicialmente não há clareza sobre sua influência sobre a variável alvo. Mas o ponto fundamental é que a fonte do movimento não é um processo aleatório, mas um processo determinístico, produzido há muito tempo, mantido propositadamente até se cumprir. Podemos não entender/saber, mas esses movimentos podem ser tentados com MO na forma de padrões, que não são eternos, mas cuja vida pode durar anos.
Segue-se que MO e GARCH são ferramentas complementares e precisam de ser combinadas num único sistema de negociação.
Em qualquer TF é um processo aleatório não estacionário. Tem uma componente não estacionária determinística e uma componente não estacionária aleatória, também em qualquer TF.
Usar os "desejos" e outros disparates como explicação para a aleatoriedade e a não-estacionariedade é um disparate.
Todas as informações sobre o processo estão no próprio processo (na história, "o preço que explica tudo"). O desafio é extrair a informação certa do processo, que poderia ser utilizada para os próprios fins. A tarefa é difícil, mas solvível.
A economia de qualquer país é a produção de bens e serviços, o que é um processo muito determinista e altamente inercial. Exemplos podem ser encontrados onde tais processos têm sido perfeitamente estáveis por décadas. Uma mudança de um por cento no produto bruto de qualquer país em um ano é um sucesso ou um desastre. Uma queda de 10% na produção de um país pode causar uma explosão social.
O que estamos testemunhando é uma espuma neste processo determinístico. Hoje, esta espuma está cada vez mais desligada da economia real, mas a nível macroeconómico, ao nível dos indicadores económicos naturais trimestrais, dos quais há dezenas de milhares, tudo permanece na mesma.
http://my-files.ru/9iyzd6
Em algum lugar do fórum havia um tópico onde alguém usava dados semelhantes e previa algum índice uma vez em alguns meses.
Encontrei isto.https://www.mql5.com/ru/forum/40739(também FRED). Tópico interessante, talvez um dia eu tente prever o eurusd no prazo mensal usando estes dados.
Cuidado, os indicadores podem ser revistos (redesenhados).
A economia de qualquer país é a produção de bens e serviços, o que é um processo muito determinista e altamente inercial. Exemplos podem ser encontrados onde tais processos têm sido perfeitamente estáveis por décadas. Uma mudança de um por cento no produto bruto de qualquer país em um ano é um sucesso ou um desastre. Uma queda de 10% na produção de um país pode causar uma explosão social.
O que estamos testemunhando é uma espuma neste processo determinístico. Hoje esta espuma está cada vez mais desligada da economia real, mas a nível macroeconómico, ao nível dos indicadores económicos naturais trimestrais, dos quais há dezenas de milhares, tudo permanece na mesma.
Lá estás tu outra vez com a tua retórica descarada: "muito determinista", "extremamente inercial"... Você diz "espumoso"? e "tudo continua na mesma"? É como se você tivesse pintado um quadro na sua cabeça e estivesse descrevendo esse quadro sem se importar o quanto ele está fora da realidade.
Você é uma espécie de "economista" e deve ser capaz de entender... mas não.
Tente ler um artigo de Sergey Glazyev. Será útil para compreender a situação.
A minha opinião actual é a de que os desvios de comércio devem-se mais à dubiedade destas tendências num futuro próximo do que às tendências que se verificam.
Para negociar desvios há um dispositivo chamado GARCH, que é amplamente utilizado nos mercados financeiros, começando com a negociação de alta freqüência. O limite dos sonhos é de até 100 pips. Assim, nas TFs até H1 apanhamos 15-20 pips e esperamos pelo próximo sinal. Quanto menos tempo no mercado, melhor será o Expert Advisor.