Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1453

Novo comentário
 
govich:

Os rostos parecem ser os mesmos, mas as perguntas e respostas são... o mesmo... é como o Dia da Marmota)))

ZZ é 80% novamente...

Uma pessoa pouco sofisticada suspeitaria de algum tipo de conspiração, ou de um problema com a sua própria torre.

Parece que esta é a 3ª ou mesmo 4ª "onda" mais ou menos a mesma coisa, não posso dizer com certeza porque mais de 2 / 3 posts não leram.

O QUE SE PASSA, RAPAZES?

Isto só mostra que os clientes habituais já têm as suas opiniões formadas e cada um vai na sua própria direcção, e cada direcção está certa. Com exceção da ZZ, que também pode ser correta se você usá-la sem erros, mas tenho certeza de que aqueles que a usam fazem algo errado. IMHO, claro. E quando você começa a usá-lo corretamente, você obtém resultados drasticamente errados e o mundo aterrissa em uma cor errada, porque eu não vejo uma grande vantagem em usar ZZ. Nem na saída, nem na entrada.
E mais ou menos a mesma coisa, discordo e acima já escrevi o que fiz desde que, nos últimos 100 posts, estas são as únicas ideias que foram expressas e podem ser levadas em conta. Imediatamente, sem transformação. Agora dá-me alguns exemplos de ideias expressas nesta centena que poderiam ser tentadas para além da minha?
Bem, quem é útil aqui? É isso .... Entretanto, o que eu disse está fundamentalmente substanciado. Em desenvolvimento, eu inventei um novo método de otimização, ou melhor, sua organização.....
 
Maxim Dmitrievsky:

Falando em inglês, não sei o que todos os nubats estão fazendo, mas os cientistas ainda estão pesquisando o movimento Browniano fracionário para modelar a volatilidade. Ainda não existem métodos mais precisos para descrever os movimentos do mercado no mundo. Isto é, da Black and Scholes para uma pesquisa mais recente.

https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html

https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral

Até agora tudo o que vejo de vocês é uma discussão sobre as previsões de cor das velas, ziguezagues e outros disparates do jardim de infância.

Há um pacote yuima para R que tem todas estas coisas - Brownian fracionado, vôos Levy etc etc etc. Há um livro sobre ele que pode ser útil, pelo menos devido à bibliografia.

The YUIMA Project
The YUIMA Project
  • yuimaproject.com
The YUIMA Software performs various central statistical analyses such as quasi maximum likelihood estimation, adaptive Bayes estimation, structural change point analysis, hypotheses testing, asynchronous covariance estimation, lead-lag estimation, LASSO model selection, and so...
 
govich:

haha

Não é fantástico, como para ZZ, não discuto, é fácil de conseguir 95%, mas não adianta, quero dizer fantástica previsão de 65% de qualidade de pura mudança de preços futuros, sem a mistura do passado, da qual o ASR depende diretamente.

Quanto aos mais velhos, algures na selva do ramo sugeriram que se testasse na SB, pegasse na SB em vez do preço e visse como será a acura e tudo o resto, se for claramente superior a 55% então obviamente que algures é uma confusão, porque a SB não pode prever muito mais do que 50%, mas com ZZ esse preço que a SB é igualmente "fixe" previsto, o que é que isso significa? Que o SB pode ser negociado?

1. Se for fácil, dê um exemplo concreto com números, se você souber como.

2. Não é necessário aconselhar ("take it", "look") faça-o você mesmo e prove a sua afirmação com exemplos concretos. E a referência aos "irmãos maiores"... Podias ter escrito simplesmente: "Um homem disse-me isso".

Há demasiadas caixas de conversa espertas.

 
mytarmailS:

Vladimir, olá!

Como está a correr o guião que te enviei, já tentaste experimentá-lo? Talvez tenhas desenvolvido a ideia e a abordagem de regressão?

Em uma mensagem particular.

 
Andrey Dik:

Experimente 2 camadas e reduza o número de neurônios nas camadas, para 1 em cada camada.

antes da linha vertical branca - amostra, depois - oos

quanto mais neurônios - maior a probabilidade de ajuste (mais graus de liberdade), tente reduzir o número de neurônios, desde que o neurônio possa ter resultados pelo menos um pouco sensatos.

Ou seja, quanto mais clara for a informação nos inputs e mais grosseira a malha, melhor.

Meu, tens razão.
 
Ivan Butko:
Meu, tens razão.


Os resultados melhoraram?
 
Aleksey Nikolayev:

Há um pacote yuima para R que tem todas estas coisas - Brownian fracionado, vôos Levy etc. etc. Há um livro sobre isso que pode ser útil, pelo menos por causa da bibliografia.

Obrigado, há alguns modelos inéditos no final, vou lê-lo.

 
Maxim Dmitrievsky:

Obrigado, há alguns modelos nunca antes ouvidos no final, eu vou ler

Há muitas coisas lá dentro. Por exemplo - processos Poisson compostos, que Alexander do ramo TP inventa e nunca inventa)

 
Andrey Dik:


os resultados melhoraram?

A dispersão (amplitude do dente de serra) do equilíbrio aumentou ligeiramente, a frequência das transacções diminuiu, mas a prazo repete a sua estabilidade durante bastante tempo. E eu coloco 20, 50 e 1000 neurónios em 2 camadas - vai imediatamente para o fundo, ou algum caos, embora o período de treino seja até alinhado. Também experimentei 30 camadas de 10 neurónios - a mesma coisa. Eu coloquei 3 neurónios em 2 camadas - estável)))).

Ponha-o no real, eu vou verificar.

 
Andrey Dik:

Experimente 2 camadas e reduza o número de neurônios nas camadas, para 1 em cada camada.

antes da linha vertical branca - amostra, depois - oos

quanto mais neurônios - maior a probabilidade de ajuste (mais graus de liberdade), tente reduzir o número de neurônios, desde que o neurônio possa ter resultados pelo menos um pouco sensatos.

Ou seja, quanto mais clara for a informação nos inputs e quanto mais áspera for a malha, melhor.

Estou cansado de me babar, é demasiado bonito.

Em que período? Qual é a tecnologia secreta?

1...144614471448144914501451145214531454145514561457145814591460...3399
Novo comentário