Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1792
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oops. Pensamento interessante. Seleccione/separe as secções de uma série pela medida em que o modelo descreve a secção. Só como podemos saber se o modelo está a descrever mal ou bem a série. Não conseguimos obter uma correlação num relance. Mas há algo nele. A questão / tarefa não é prever, mas sim mudar o comportamento da série.
Termos e sua inequivocidade tornam a vida mais fácil)))) Eu tenho SB inicialmente na faixa de menos a mais infinito em tempo infinito e só depois as regras. Wiener's estava imediatamente nas regras)))) aparentemente é por isso que está mais perto)).
Basicamente, o matstat habitual é um teste de hipóteses estatísticas. Por exemplo, vamos ter apenas um de dois modelos possíveis - SB ou Ornstein-Uhlenbeck, então temos um problema para distinguir entre duas hipóteses, que é resolvido pelo conhecido teste Dickey-Fuller.
Em essência, o matstat habitual é um teste estatístico de hipóteses. Por exemplo, tenhamos apenas um de dois modelos possíveis - SB ou Ornstein-Uhlenbeck, então temos o problema de distinguir entre duas hipóteses, o que é resolvido pelo conhecido teste Dickey-Fuller.
É uma questão de área mínima suficiente para um teste válido)))) Não vejo como, no entanto. DF teste de estacionaridade, como aplicá-lo para a correção da descrição do modelo?
DF teste de estacionaridade, como aplicá-lo à descrição correta do modelo?
A rigor, é incorrecto - é um teste à presença de uma raiz unitária (esta é a hipótese nula) contra a hipótese de que não existe tal raiz (esta é a hipótese alternativa). NÃO é verdade que QUALQUER não-estacionariedade seja idêntica à presença de uma raiz unitária - o exemplo de um processo Ornstein-Uhlenbeck com alteração de parâmetros (divergência) é obviamente não-estacionário, mas não é um processo autoregressivo com uma raiz unitária.
A sua aplicabilidade ao nosso problema decorre do nosso pressuposto de que qualquer secção é SB, Ornstein-Uhlenbeck, ou uma secção de comutação entre elas. Obviamente, o pequeno valor do teste do valor p sugere que Ornstein-Uhlenbeck é mais apropriado do que a SB e vice-versa. Outra coisa é que a nossa suposição de que apenas duas opções são possíveis pode não ser praticamente aplicável e teremos de alargar a lista de modelos.
É uma questão de uma parcela mínima suficiente para um teste válido)).
É uma questão complicada e não trivial, por isso é melhor resolvê-la a olho nu ou por selecção).
Aleksey Nikolayev:
1) Utilizar um modelo para prever preços.
Como pode um modelo estocástico dar uma previsão? Ele desenhará uma trajetória diferente cada vez que for executado. Mesmo que seja semelhante.
De forma padrão - expectativa e probabilidades de desvio do mesmo por um determinado valor. Outra coisa é que para a SB, por exemplo, esta previsão não faz muito sentido. Mas para um processo estacionário (ou por partes estacionário), faz sentido. Por exemplo, para o processo Ornstein-Uhlenbeck (sobre o qual eu escrevi) a previsão é voltar à média.
A rigor, isto é incorrecto - é um teste para uma raiz unitária (esta é a hipótese nula) contra a hipótese de que não existe uma raiz unitária (esta é a hipótese alternativa). NÃO é verdade que QUALQUER não-estacionariedade seja idêntica à presença de uma raiz unitária - o exemplo de um processo Ornstein-Uhlenbeck com alteração de parâmetros (divergência) é obviamente não-estacionário, mas não é um processo autoregressivo com uma raiz unitária.
A sua aplicabilidade ao nosso problema decorre do nosso pressuposto de que qualquer secção é SB, Ornstein-Uhlenbeck, ou uma secção de comutação entre elas. Obviamente, o pequeno valor do teste do valor p sugere que Ornstein-Uhlenbeck é mais apropriado do que a SB e vice-versa. Outra coisa é que a nossa suposição de que apenas duas opções são possíveis pode não ser praticamente aplicável e teremos de alargar a lista de modelos.
Este é um problema complicado e não trivial, por isso é melhor fazê-lo a olho nu ou por selecção).
Uma raiz unitária é a condição de encontrar raízes de um polinômio igual a (ou menor que) um módulo de unidade, indicando estacionariedade. Que a série não é mais larga que um determinado corredor. Nas bordas as raízes do polinômio são 1 ou -1. Se as raízes são maiores, a série torna-se mais larga, se menos, a série está no corredor. Como isto pode ser aplicado ao modo como o sistema descreve a série. Devemos ser capazes de encontrar um sistema com o menor número possível de variáveis que descreva a série corretamente.
A suposição de que existem dois estados está, naturalmente, errada. O mesmo que a medição de um único parâmetro de alguma estacionariedade não resolverá o problema de descobrir quando o Expert Advisor começa a falhar. Há um problema com uma série de grandes escalas. Em cada escala, as séries comportam-se de forma diferente e a influência de uma série de grande escala é muitas vezes insignificante nas pequenas, por vezes essencial. Em geral, há um mal-entendido sobre como aplicar as características das séries de uma escala a outras escalas.
Por vezes, fazer as definições certas à vista ou à mão pode influenciar consideravelmente o resultado))))
https://3dnews.ru/1011653
Eu ainda não entendo o que é novo, se os novos ns foram dados o material dos ns antigos e ele reproduz as regras e algoritmo do resultado dos ns antigos. Ou perdi alguma coisa))))
Eu ainda não entendo o que é novo, se os novos ns foram dados o material dos ns antigos e ele reproduz as regras e algoritmo do resultado dos ns antigos. Ou será que me escapou alguma coisa?)
Pelo que entendi, o resultado é o código escrito do novo programa, que reproduz o jogo sem alimentar novos / quaisquer dados para a entrada.
Uma raiz unitária é a condição para encontrar as raízes de um polinômio igual a (ou menor que) um módulo de unidade. Que a série não seja mais larga que um determinado corredor. Nas bordas as raízes do polinômio são 1 ou -1. Se as raízes são maiores, a série torna-se mais larga, se menos, a série está no corredor.
O conceito de raiz (polinômio característico) é definido SOMENTE para processos autoregressivos. Há razões para considerar qualquer processo estacionário como autoregressivo. Existem também processos autoregressivos não estacionários. Mas há muitos mais processos que NÃO são estacionários e NÃO são autoregressivos (e não redutíveis a eles de forma alguma) - para eles o raciocínio sobre as raízes não faz sentido nenhum.
Como isto pode ser aplicado ao modo como o sistema descreve a série.
É uma condição necessária (mas não suficiente) e só funciona dentro de um determinado pressuposto de dois estados. Se não estiver satisfeito, então não faz sentido dizer que estamos lidando com uma série que não seja a SB (a introdução do segundo estado provou ser redundante - o preço é sempre semelhante à SB). Se estiver satisfeito, então precisamos verificar a normalidade e independência dos resíduos, significado da diferença de parâmetros a partir de zero, etc.
Bom, devemos encontrar um sistema com um número mínimo de variáveis suficientemente correto para descrever as séries.
Bem, sim, começando pelo seu mínimo e aumentando gradualmente, percebendo que em algum momento tudo estará perfeitamente "descrito" devido ao excesso de parâmetros em abundância.