Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2992
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Assim que a apresentação da teoria dos sinais se torna matematicamente significativa, a estacionariedade (no sentido amplo) e o espectro de energia aparecem imediatamente. E bobagens como "um sinal é qualquer conjunto de números" não aparecem obviamente.
O artigo do site vinculado tenta algum tipo de generalização do conceito de estacionariedade. Independentemente de sua utilidade para o DSP, ele não faz muito sentido para os preços. Mais uma vez, observarei que a estacionariedade do preço de um ativo, ou do preço de uma carteira deles, é o paraíso eterno de um trader, pois significa um plano eterno no qual se pode negociar para sempre, como um retorno à média.
Este é o fim da discussão sobre COCs neste tópico.
Belo passeio...
Na minha opinião, a econometria, em pequena escala, e a matemática estocástica financeira, em grande escala. Em um nível elevado, essas ciências estão interligadas entre si e com o aprendizado de máquina.
Na minha opinião, a econometria, em pequena escala, e a matemática financeira estocástica, em grande escala. Em um nível elevado, essas ciências estão interligadas entre si e com o aprendizado de máquina.
o que acontece se você decompor o gráfico de barras em componentes principais
acima está o original, depois o componente principal 1, 2, 3.
a soma dos dois primeiros componentes principais
gráfico mais limpo sem flutuações de alta frequência, sem defasagens ...
filtragem ))
Assim que a apresentação da teoria dos sinais se torna matematicamente significativa, a estacionariedade (no sentido amplo) e o espectro de energia aparecem imediatamente. E bobagens como "um sinal é qualquer conjunto de números" não aparecem obviamente.
O artigo do site vinculado tenta algum tipo de generalização do conceito de estacionariedade. Independentemente de sua utilidade para o DSP, ele não faz muito sentido para os preços. Mais uma vez, observarei que a estacionariedade do preço de um ativo, ou do preço de uma carteira deles, é o paraíso eterno de um trader, pois significa um plano eterno no qual se pode negociar para sempre, como um retorno à média.
Este é o fim da discussão sobre COCs neste tópico.
Bem, se você aplicar filtros a isso, tendo previamente verificado a estacionariedade do "it", talvez algo possa dar algo a alguém, embora eu duvide
Quando "isso" foi inserido no bousting como um recurso, descobriu-se que quanto maior a diferenciação, mais inúteis eram as previsões sobre novos dados.
Mais uma vez, você poderia simplesmente pegar alguns Mashas de períodos diferentes e não sofreria com bobagens
Tudo é perfeito neste documento: seleção de alvos via FF e retreinamento pelo menos em cada etapa, e o recurso mais informativo na forma de séries com diferenciação fracionária. Em geral, tudo o que tem sido pedido no tópico ultimamente :) Fiz uma bagunça com os filtros, concordo, eu deveria tê-los adicionado para um preenchimento completo :)
Posso ver os resultados antes de morrer?
https://perraudin.info/gsp.php
Viva feliz para sempre
Bem, você pode descrever o esboço da ideia em si....
Para mim, o objetivo é sempre encontrar desvios de preço em relação ao SB. A econometria difere da estocástica financeira por modelar o tempo - discreto no primeiro caso e contínuo no segundo, o que leva a uma matemática bastante diferente, mas a essência é a mesma.
Aqui está um exemplo bastante padrão dessa pesquisa no artigo1 e no artigo2 da econometria. A abordagem está precisamente relacionada à busca pela estacionariedade (no preço do ativo ou no spread) - ou seja, presume-se que a estacionariedade seja possível apenas algumas vezes e é definida como um desvio de um SB mais típico, em vez de ser uma propriedade constante, como no estudo de sinais em DSP.
Para a estocasticidade, é difícil dar um exemplo simples, mas significativo. Meu artigo sobre lacunas pode servir como uma dica nessa direção, porque a distribuição estudada ali é mais fácil de ser considerada em tempo contínuo. E se assumirmos a dependência dessa distribuição em alguns recursos, poderemos desenvolver a ideia na direção do MO.
Para mim, o objetivo é sempre procurar desvios de preço em relação ao SB. A econometria difere da estocástica financeira pela modelagem do tempo - discreta na primeira e contínua na segunda, o que leva a uma matemática bastante diferente, mas a essência é a mesma.
Aqui está um exemplo bastante padrão dessa pesquisa no artigo1 e no artigo2 da econometria. A abordagem está exatamente relacionada à busca pela estacionariedade (no preço do ativo ou no spread) - ou seja, presume-se que a estacionariedade seja possível apenas algumas vezes e é definida como um desvio de um SB mais típico, em vez de ser uma propriedade constante, como no estudo de sinais em DSP.
Para a estocasticidade, é difícil dar um exemplo simples, mas significativo. Meu artigo sobre lacunas pode servir como uma dica nessa direção, porque a distribuição estudada ali é mais fácil de ser considerada em tempo contínuo. E se assumirmos a dependência dessa distribuição em alguns recursos, poderemos desenvolver a ideia na direção do MO.
Os mercados financeiros NÃO são estacionários, isso deve ser retirado dos parênteses, aceito como um axioma e qualquer evidência de estacionariedade deve ser considerada nula e sem efeito.
Na realidade, com base na ciência soviética, os mercados financeiros não são apenas não estacionários, eles são indefinidos. Um processo aleatório já foi chamado de indefinido se um ser humano estiver envolvido na formação desse processo aleatório.
O exemplo mais excelente da propriedade de incerteza é a aplicação da teoria do serviço de massa aos fluxos de passageiros do metrô. Todos os índices que a teoria do serviço de massa fornece para um processo aleatório na forma do fluxo de passageiros no metrô são perfeitamente calculados e existem dentro de intervalos de confiança bastante estreitos. Mas pegue um balão, estoure-o no meio da multidão e grite "terroristas" - toda a teoria do serviço de massa fica em frangalhos. E um processo estacionário se transforma em um processo indefinido com muitas pessoas mutiladas e pisoteadas. Vemos tudo isso nos mercados financeiros, quando as notícias podem fazer qualquer coisa com o mercado.
Sim, você pode pegar um período de tempo e provar a estacionariedade nesse período de tempo. Você pode pegar outro período de tempo e provar que as transformações de preço são estacionárias. Mas não há nenhum instrumento que modele o impacto das notícias no mercado, após o qual um processo aleatório pode ser estacionário, não estacionário ou caótico, e após as notícias, as características de estacionariedade ou não estacionariedade provavelmente serão diferentes em comparação com os períodos anteriores.
Os mercados financeiros NÃO são estacionários. Isso deve ser retirado dos parênteses, aceito como um axioma e qualquer evidência de estacionariedade deve ser considerada nula e sem efeito.
Na realidade, com base na ciência soviética, os mercados financeiros não são apenas não estacionários, eles são indefinidos. Um processo aleatório já foi chamado de indeterminado se um ser humano participasse da formação desse processo aleatório .
O exemplo mais excelente da propriedade de incerteza é a aplicação da teoria do serviço de massa aos fluxos de passageiros do metrô. Todos os índices que a teoria do serviço de massa fornece para um processo aleatório na forma do fluxo de passageiros no metrô são perfeitamente calculados e existem dentro de intervalos de confiança bastante estreitos. Mas pegue um balão, estoure-o no meio da multidão e grite "terroristas" - toda a teoria do serviço de massa fica em frangalhos. E um processo estacionário se transforma em um processo indefinido com muitas pessoas mutiladas e pisoteadas. É isso que vemos nos mercados financeiros, quando as notícias podem fazer qualquer coisa com o mercado.
Sim, você pode pegar um período de tempo e provar a estacionariedade nesse período de tempo. Você pode pegar outro período de tempo e provar que as transformações de preço são estacionárias. Mas não há nenhum instrumento que modele o impacto das notícias no mercado, após o qual um processo aleatório pode ser estacionário, não estacionário ou caótico, e após as notícias, as características de estacionariedade ou não estacionariedade provavelmente serão diferentes em comparação com os períodos anteriores.
Concordo plenamente. A incerteza do mercado não tem caráter probabilístico, ao contrário dos processos naturais. Se falarmos de modelos matemáticos de incerteza do mercado, o mais próximo será o da teoria dos jogos. Mas essa ciência ainda é muito pouco desenvolvida para fornecer modelos úteis na prática.
A partir de modelos teóricos de jogos, é possível obter, sob algumas suposições adicionais, modelos probabilísticos. Por exemplo, o equilíbrio de Nash em estratégias mistas. Poderíamos nos interessar por modelos que descrevem oscilações próximas a esses equilíbrios, como na mecânica. Mas até agora não vi um aparato matemático suficientemente desenvolvido para esses estudos.
Para mim, o objetivo é sempre procurar desvios de preço do SB.....