Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1528

 
Maxim Dmitrievsky:

Estes são todos artigos para idiotas. Aqueles que se dedicam à ciência - geralmente há muita matemática e quase não há acesso livre

Bem, é isso mesmo, eu pesquisei muitas vezes no Google as opções, ou abrir publicidade com ciência ou como esta estratégia de opção pronta com "sorrisos, greves, puts e chamadas", o mesmo Wiki tem mais informação do que em runet

o problema é onde obter os dados históricos, depois desenvolver uma estratégia e ... e como testar.... Se você não sabe nada sobre isso, você pode começar do zero, e então você deve procurar por ele em alguns fóruns estrangeiros.

 
Igor Makanu:

Bem, é isso mesmo, já pesquisei muitas vezes no Google as opções, ou abrir publicidade com a ciência ou, como esta estratégia de opções prontas com "sorrisos, greves, puts e chamadas", o mesmo Wiki tem mais informação do que o runet

o problema é onde obter os dados históricos, depois desenvolver uma estratégia e ... e como testar.... para mim não é rentável usar o MT-terminal, é muito caro - tudo do zero, você precisa procurar em fóruns estrangeiros em que plataforma eles podem usar opções

Eu escrevi acima que também poderia ser aplicado à previsão da BP. Mas a volatilidade é sempre mais fácil de prever do que a BP inicial, é por isso que eles usam opções.

 
Maxim Dmitrievsky:

Eu escrevi acima que também pode ser aplicado à previsão da BP. Mas a volatilidade é sempre mais fácil de prever do que o BP inicial, é por isso que eles se sentam em opções

Bem, temos conversado sobre bois em PM - há lá replays, pelo menos algo se repete regularmente!

Quanto às previsões, fui "eliminado da minha rotina" por Savvateev. Em seus vídeos recentes, ele disse abertamente que é inútil fazer previsões de TP.... ele é um canalha, ele matou todos os meus sonhos! ))))

 
Maxim Dmitrievsky:

Eu escrevi acima que também pode ser aplicado à previsão da BP. Mas a volatilidade é sempre mais fácil de prever do que o BP inicial, é por isso que eles se sentam em opções

E como prever a volatilidade?

 
Igor Makanu:

Bem, nós falamos de bois no PM - há repetições, pelo menos algo se repete regularmente!

Quanto às previsões, Savvateev "me derrubou da minha rotina". Em vídeos recentes, ele disse abertamente que era inútil prever a BP.... ele é um canalha, ele matou todos os meus sonhos! ))))

Sim, ele tem uma série competente de vídeos sobre a TI

 
Aleksey Vyazmikin:

E como você prevê a volatilidade?

Eu acho que a única maneira de prever a volatilidade é o oposto - houve um aumento da volatilidade, então isso não vai acontecer por algum tempo, mas a tarefa aqui é determinar o tempo para estimar o aumento da volatilidade, na verdade, a TF onde queremos estimar uma velocidade de preço maior do que antes deste evento (um aumento da volatilidade)

 
Maxim Dmitrievsky:

É um pouco mais complicado que isso... é previsto usando a equação de Black-Scholes ou equações estocásticas como o salto de Merton, e o MO é usado para ajustar os parâmetros. Não sei exatamente como é negociado, mas se você tem uma boa previsão, acho que não é difícil.

tudo o que você precisa para as opções é uma previsão sobre o testamento

Aqui está o material da assinatura paga. É um pouco complicado para mim e para qualquer um, eu acho :)

É suposto negociar no espírito da teoria do portfólio do Markowitz.

Concordo bastante bem, os difusores estocásticos são uma ciência muito complexa. É um pouco simplificado por causa disso:

1) Normalmente são usados apenas difusores estocásticos lineares, que são suficientemente fáceis de entender se os difusores lineares comuns forem entendidos.

2) Normalmente os difusores estocásticos lineares são convertidos de difusores estocásticos lineares para regressão.

 
Igor Makanu:

Lembra-te que escreveste algo sobre árvores nos jogos. Aqui está um artigo sobre isso, acabei de me deparar com ele. Em geral, é um algoritmo interessante, mais ou menos.

https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204

AI: Monte Carlo Tree Search (MCTS)
AI: Monte Carlo Tree Search (MCTS)
  • Pedro Torres Perez
  • medium.com
Monte Carlo Tree search is a fancy name for one Artificial Intelligence algorithm used specially in games. Alpha Go reportedly used this algorithm with a combination of Neural Network. MCTS has been used in many other applications before that. Here I explain what algorithm is, and how it works. What is Monte Carlo Tree Search MCTS, like the...
 
Maxim Dmitrievsky:

Lembra-te que escreveste algo sobre árvores nos jogos. Aqui está um artigo sobre isso, acabei de me deparar com ele. É um algoritmo interessante, mais ou menos.

https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204

Eu li na Habra que em jogos cool bot logic não é construído em NS, mas muitas vezes em árvore de decisão, então eu pesquisei no Google, ele se torna o algoritmo de Rete ( Wiki )- a essência, é um sistema de auto-treinamento baseado em base de conhecimento, o sistema especializado CLIPS é construído sobre este algoritmo - em livre acesso.

SZZY: Fiz o download de alguns livros sobre o CLIPS, gostava de os ter lido todos, é demasiado material e demasiados problemas )))) - É mais fácil escrever uma grelha de ordens, que é o que eu faço ))))

 
Igor Makanu:

Li em Habra que em jogos legais a lógica bot não é construída em NS, mas mais frequentemente em árvores de decisão, então eu pesquisei no Google, acabou sendo o algoritmo do Rete ( Wiki )- a essência, é um sistema de auto-treinamento baseado em base de conhecimento, o sistema especializado CLIPS é construído sobre este algoritmo - disponível gratuitamente.

SZZY: Fiz o download de alguns livros sobre o CLIPS, gostava de os ter lido todos, é demasiado material e demasiados problemas )))) - Seria muito mais fácil escrever uma grelha de ordens, que é o que eu faço ))))

D estas perversões não levam a nada. Ontem li mais sobre séries cronológicas difusas com exemplos sobre sinusoides