Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1002
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Portanto, há uma opinião de que a seqüência de retornos (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]) é uma série estacionária.
Um retorno de uma vela é (fechado)/aberto, é claro que não é um preço limpo para colocar em NS, o próximo retorno é previsto a partir do anterior (com uma janela diferente) muito mal, não o suficiente para uma propagação, mas aparentemente isto é tudo o que podemos obter
Em essência, o valor CLOSE[i]-OPEN[i] nada mais é do que a soma dos incrementos.
Uma sequência de tais valores deve, no limite, tender para uma distribuição normal.
Bem, há uma opinião de que a sequência de retornados (CLOSE[i]-OPEN[i])-(CLOSE[i-1]-OPEN[i-1]) é uma série estacionária.
Alguém tentou algo assim na entrada da NS e quais foram os resultados???
Fechado[i] pode ser substituído por Aberto[i+1], em Forex é verdade em mais de 90% dos casos. Ou pode ser apenas um ou dois pips diferentes. Então haverá apenas uma série temporal na fórmula, é mais conveniente.
Tal transformação é utilizada no modelo ARIMA. E serve realmente para alcançar a estacionaridade, mas há muito mais transformações, não é a única fórmula lá.
ARIMA está desactualizada agora, nos mercados financeiros se der algo, não é mais do que juros bancários sobre um depósito. O GARCH é muito melhor de acordo com os artigos, além disso é ARIMA mais vários acréscimos.https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm
Uma sequência de tais valores deve, no limite, tender para uma distribuição normal.
Não tenho visto preços que tendam para uma distribuição normal. Sempre tive ganhos que se pareciam com o Laplace, com caudas koshi.
Esse foi o meu raciocínio teórico.
Na prática, claro, os primeiros retornados não têm Gauss, e nunca ninguém conseguiu, e nunca conseguirá, infelizmente...
Ainda estava falando sobre a seqüência (FECHADO[i]-OPEN[i])-(FECHADO[i-1]-OPEN[i-1]), ou seja, na verdade, sobreo segundo retorno.
Bem, eu ainda não prestei muita atenção a estes segundos retornos, e devia ter prestado.
E Kolmogorov, em geral, vejo, prestou atenção especial a B(k)=M[x(t)*x(t-to)]=M[(FECHAR[i]-OPEN[i])*(FECHAR[i-to]-OPEN[i-to])] e recusou-se a prever qualquer coisa se essa função não fosse bem definida.
Talvez faça sentido colocar certas condições no trabalho da NS?
Digamos, pular pedaços instáveis da PA, explorando, por exemplo, segundos retornos ou B(k)?
Hi!
Queridos gurus, já criaram um superbot?
Gostava de o experimentar a sério.
E Kolmogorov, em geral, vejo, prestou atenção especial a B(k)=M[x(t)*x(t-to)]=M[(FECHAR[i]-OPEN[i])*(FECHAR[i-to]-OPEN[i-to])] e recusou-se a prever qualquer coisa se esta função não fosse bem definida.
Talvez faça sentido colocar certas condições no trabalho da NS?
Digamos, pular pedaços instáveis de BP explorando segundos retornos ou B(k), por exemplo?
Portanto, há um limite: (Sigmas ao quadrado).
A determinação deste limite é o primeiro dos problemas resolvidos neste
problema a ser resolvido neste artigo.
Quanto ao problema da interpolação, consideramos apenas o
o caso de avaliar x(/) pelas quantidades
-x{t + i)Jx{t + 2)1 ...,x(t + n),
x(t - l), x(t~2), ... , x(t - ha).
Para este caso denota-se por oj (ha) o valor mínimo da expectativa matemática
expectativa
a2 = MI0-<?)%
onde Q é uma forma linear:
Q = axx {t + i) + atx {t + 2)+ ... +apx {t + n) +
+ a-ix(t - l)--a-2%(t - 2)+ ... --a-nx(t - ha)
com coeficientes reais constantes como.
medida que ha aumenta, o valor de a2 (i) não aumenta. Portanto, existe
limite
l im a} (ha) = o? (5)
P~>o
O nosso segundo problema é determinar um]. As seguintes propostas
a solução dos dois problemas acima formulados foi relatada sem
prova na minha nota (*) *. Baseia-se em noções relacionadas com
à teoria espectral de processos aleatórios estacionários.
A teoria espectral dos processos aleatórios estacionários foi
construído por A. Я. Hinchin para o caso da mudança contínua do argumento do tempo t (2 ) .
argumento t (2 ) .
Não entendo, você planeja estimar analiticamente a confiabilidade da previsão já feita, ou fazer uma previsão para começar. As primeiras páginas dizem que o artigo é sobre a estimativa da confiabilidade de uma previsão. As previsões em si são deA.J. Hinchin.
E você não copiou cuidadosamente a declaração básica do artigo.
Não: B(k)=M[x(t)*x(t-to)]=M[(FECHAR[i]-OPEN[i])*(FECHAR[i-to]-OPEN[i-to])
A: B(j)=M[x(t)*x(t-to)]=M[(CLOSE[i]-OPEN[i])*(CLOSE[i-to]-OPEN[i])
Também, acho que é mais correcto:
Fórum sobre Trading, Sistemas Automatizados de Trading e Estratégias de Teste
Aprendizagem da Máquina no Comércio: Teoria e Prática (Comércio e Além)
Dr. Trader, 2018.07.06 02:37
Close[i] pode ser substituído por Open[i+1], em forex é verdade em mais de 90% dos casos. Ou uma diferença de apenas alguns pips. Então haverá apenas uma série temporal em fórmula, é mais conveniente.
Tal transformação é utilizada no modelo ARIMA. E serve para alcançar a estacionaridade, mas há muitas mais transformações lá, não é a única fórmula lá.
A ARIMA já está obsoleta, nos mercados financeiros, se alguma coisa, não vai dar mais do que juros bancários sobre um depósito. O GARCH é muito melhor de acordo com os artigos, além disso é ARIMA mais vários acréscimos.https://people.duke.edu/~rnau/411arim.htm
PS.
Sim, e obrigado pela resposta à minha pergunta do meu post: https://dxdy.ru/post1244134.html#p1244134
Olá, daqui fala Misha, e como adivinhou, estou a fazer isto do meu telefone :-)
Olá Misha!
Sim, é hora de reconsiderar todos os esforços de redes neurais e suas parcas esperanças na ferramenta em si. Nada vai ajudar - nem florestas, nem estepes - se os dados de entrada não estiverem preparados.
E sim - não há competição, há um problema e há uma burrice geral.
Se você sabe como preparar os dados, vá em frente. A humanidade vai agradecer-lhe.