Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 557
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O exercício com a roupa deu-me um padrão incrível.
não tenho ideia do tempo que é. pode ser devido às sessões de troca ou à dependência dos dias da semana... ou são flutuantes e não estão relacionados com o tempo de troca
ou seja, o preço não mudou, ou seja, eu não quero negociar com eles).
e que prazo é esse? precisamos ver o que causou isso - talvez sejam as sessões de negociação, ou a dependência do dia... ou eles flutuam e não estão ligados ao tempo de negociação
ou seja, acontece que a arima deve trabalhar com tais citações se a tendência for subtraída... e a tendência deve ser definida separadamente usando МАшка 6)
Este é o H1.
Aqui estão apenas os incrementos. Os intervalos são ao fim-de-semana. É assim que xts desenha e estes valores não estão no arquivo
Aqui estão os valores absolutos dos incrementos, ou seja, ampliados, extraídos do gráfico superior
PS.
arima não vai funcionar porque:
Como resultado, o teste com H0: a ausência do efeito ARCH será rejeitado.
acontece que simples NS além dos limites da amostra de treinamento funciona bastante mal (vai para uma constante tangente hiperb.)... no caso de regressão, ou seja, não muito melhor do que RF
artigo muito ilustrativo
https://habrahabr.ru/post/322438/
Especialmente para o Maksim, investiguei as obras de Richard Feynman.
Isto é o que ele escreveu nos anos 60:
Ele exortou a todos e a todas, velhos e pequenos, espertos e estúpidos, em suma, todos em fila - a trabalhar com as funções de probabilidade de preço, não com o preço em si. :)))
Procurei o trabalho do Richard Feynman especialmente para o Maxim.
Isto é o que ele escreveu nos anos 60:
E ele exortou a todos e a todas, velhos e pequenos, espertos e estúpidos, em suma, todos em fila - a trabalhar com funções de probabilidade de preço, não com o preço em si. :)))
Faz sentido :) Minha situação atual é assim: uma NS está aprendendo a prever o evento mais provável (não existe uma previsão de 100%), enquanto a outra está aprendendo a negociar sobre essas probabilidades.
O problema está provavelmente no número de negócios... Eu gostaria de fazer mais, mas a qualidade está a começar a sofrer
Eu quero mais, mas a qualidade começa a sofrer.
Faz sentido :) a minha situação actual é assim: uma NS está a aprender a prever o evento mais provável (não existe 100% de probabilidade), enquanto a outra está a aprender a negociar sobre estas probabilidades
acho que o problema está no número de negócios - quero mais, mas a qualidade está começando a sofrer
О! Isto é o que parece estar a ir na direcção certa!
Estou a sofrer com a falta de acordos no meu modelo - bem, estou aborrecido até à morte.
Mas se você conseguir combinar quantidade e qualidade de ofertas - eu serei o primeiro a assinar o seu sinal, porque trabalhar com probabilidades é o caminho certo. Boa sorte!
О! Isso parece ser uma boa direcção!
Estou actualmente a sofrer de falta de negócios no meu modelo - bem, estou aborrecido até à morte.
Mas, se você conseguir combinar quantidade e qualidade de negócios - eu serei o primeiro a assinar o seu sinal, porque trabalhar com probabilidades é o caminho certo a seguir. Boa sorte!
Teoricamente parece ser impossível sem algum tipo de dicas internas ou busca por condições específicas de mercado (distribuições?) que existem no momento, como SanSanych me mostrou
mas vamos ver, obrigado :)
R.Feynman, nos seus cálculos das amplitudes das probabilidades de transição do estado A para o estado B, utilizou como input a seguinte quantidade:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
onde
X(t) é o valor atual,
X(t-1) - valor anterior
deltaT - tempo entre X(t) e X(t-1).
Talvez esses mesmos dados devam ser usados em NS?
R.Feynman, nos seus cálculos das amplitudes das probabilidades de transição do estado A para o estado B, utilizou como input o seguinte valor:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
onde
X(t) é o valor atual,
X(t-1) - valor anterior
deltaT - tempo entre X(t) e X(t-1).
Talvez estes sejam os dados de que precisa para aconchegar a NS?
mas você pode tentar, geralmente log(x(t)/x(t-n)) é usado
mas também tenho outros preditores com períodos diferentes (lags)
pode levar um tempo exponencial, claro... como você disse, mas precisa de muita história.
mas você poderia tentar, normalmente é usado log(x(t)/x(t-n))
mas também tenho outros preditores com períodos diferentes (lags)
podes tirar um tempo exponencial, claro... como disseste, mas isso requer muita história.
Feynman trabalhou com quanta e deltaT-->0. No nosso caso este é o tempo entre as carraças.
Alguma coisa me deixou interessado na NS também... Não é bom... Posso recomeçar a trabalhar em alguma teoria :))))
Feynman trabalhou com quanta e deltaT-->0. No nosso caso este é o tempo entre as carraças.
Também estou a ficar interessado na NS... Não é bom... Vou desenvolver novamente alguma teoria :))))
Bem, se há algo para ensiná-lo, porque não :)