Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2353

 
Maxim Dmitrievsky:

de maneira nenhuma em forex )

então se você for a outros tópicos do livro, haverá ainda mais

Podemos contar separadamente para lances e pedidos e depois combiná-los de alguma forma? Provavelmente, não fará qualquer sentido.

Parece lógico, porque já foi poluído com muita poeira).

 
Aleksey Nikolayev:
Talvez, em vez de um hullabaloo, devêssemos fazer algo mais significativo). Por exemplo,tire algo do Prado à parte. Aidéia de barras de desequilíbrio parece ser interessante, mas eu não consigo entender como ela pode ser aplicada ao forex.

Existe um Prado em tradução russa?

 
Mikhail Mishanin:

Existe uma tradução do Prado para russo?

, mas é melhor em inglês - a narrativa é concisa e complicada, você tem que obter os detalhes nos artigos, que ninguém vai traduzir para o russo.

Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса – Маркос Лопез де Прадо
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса – Маркос Лопез де Прадо
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Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают, – самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных …
 
Roman:

Qual é o objectivo do livro dele, então?

;))

há aí algumas coisas úteis sobre resampling e treinamento florestal aleatório, e em geral é um bom material para se familiarizar com diferentes métodos

 
Aleksey Nikolayev:

Devemos contar separadamente para lances e pedidos e depois combiná-los de alguma forma? Muito provavelmente, seria um disparate.

Parece lógico, porque está bastante poluído).

não sei que tipo de sonho ele teve sobre tais transformações, mas elas só fazem sentido quando realmente têm algum sentido) senão o mesmo Renko

 
Maxim Dmitrievsky:

Não sei que sonho ele teve sobre tais transformações, mas elas só fazem sentido quando realmente fazem sentido ) senão o mesmo renko

Não sei) Mas quem quiser ser como o Prado, precisa de pensar como o Prado)

Sim, parece um Renko, mas também há algumas associações com a CUSUM.

 

Como a previsibilidade das séries temporais pode ser melhorada


Usando a classificação em ziguezague como exemplo...

Volatilidade normalização


0) criar um vetor vazio

1) seguir o preço em uma janela deslizante de tamanho n

2) normalizar os preços na janela deslizante no intervalo 0-1

3) escrever a diferença do último valor normalizado com o anterior no vetor vazio

4) fazer soma cumulativa sobre o vetor


Código P, com iterpolação de NA, se disponível

roll.r01 <- function(x,n=10){
    res <- rep(0,length(x))
    for(i in n:length(x)){
      ii <- (i-(n-1)):i
      res[i] <- tail(diff(r01(x[ii])),1)
    }
    if(any(is.na(res))){
      print(   paste("WARNING vector haves NAs",sum(is.na(res)))    )
      res <- imputeTS::na_ma(res)
    }
    return(cumsum(res))}

função auxiliar de normalização

r01 <- function(x)    (x-min(x))  /  ( max(x) - min(x))


Isto é o que obtemos, a linha vermelha é o preço, a linha azul é normalizada de acordo com a volatilidade.

Como podemos ver, a série tem todas as propriedades dos preços, mas é mais estável nas suas características.


Tentemos comparar a qualidade da classificação da inclinação do noroeste

o alvo - a declinação do WP

sinais - uma dúzia de indicadores padrão

AMO - Forrest , com os mesmos parâmetros e sids

traço 10k , teste 10k


previsão a preço padrão

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    1
        -1 3416 1894
        1  1582 3108
                                         
               Accuracy : 0.6524       

previsão a preço modificado

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   -1    1
        -1 3504 1568
        1  1332 3596
                                         
               Accuracy : 0.71           


Peço-vos que especulem 12 de !!!!!.

 
Aleksey Nikolayev:

Você está sugerindo que é hora de deixar o ninho de casa do varejo forex?

Faz sentido ficar se houver uma pequena máquina que possa aumentar o depósito em um mês, em todos os outros casos é mais fácil de trabalhar em qualquer outro lugar.

 
mytarmailS:

Como a previsibilidade das séries temporais pode ser melhorada


Usando a classificação em ziguezague como exemplo...

Volatilidade normalização


0) criar um vetor vazio

1) seguir o preço em uma janela deslizante de tamanho n

2) normalizar os preços na janela deslizante no intervalo 0-1

3) escrever a diferença do último valor normalizado com o anterior no vetor vazio

4) fazer soma cumulativa sobre o vetor


Código P, com iterpolação de NA, se disponível

função auxiliar de normalização


Isto é o que obtemos, a linha vermelha é o preço, a linha azul é normalizada de acordo com a volatilidade.

Como podemos ver, a série tem todas as propriedades dos preços, mas é mais estável nas suas características.


Tentemos comparar a qualidade da classificação da inclinação do noroeste

o alvo - a declinação do WP

sinais - uma dúzia de indicadores padrão

AMO - Forrest , com os mesmos parâmetros e sids

traço 10k , teste 10k


previsão a preço padrão

previsão a preço modificado


Peço para especular!!!!!

É melhor comparar os lucros. Não é um erro de inclinação.
 
mytarmailS:

Como a previsibilidade das séries temporais pode ser melhorada


Usando a classificação em ziguezague como exemplo...

Normalização por volatilidade

Basicamente, é quase o mesmo que construir uma linha de tendência e depois removê-la da série original. Sim, é mais fácil prever este resíduo, mas tudo depende da previsão da tendência. Para prever a tendência, devemos saber pelo menos aproximadamente para onde o preço irá no futuro. Mas se alguém o sabe, não precisa de um acordeão - refiro-me a todas as fases anteriores.