Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3123

 
Valeriy Yastremskiy #:
Os parâmetros da linha podem ser gerados de alguma forma?)
Você pode até mesmo gerar a diferença e corrigi-la por meio do MO.
 
Renat Akhtyamov #:

Como é cansativo assistir a tudo isso: a exploração, os quebra-cabeças e as buscas no sistema....

A lógica da construção de uma cotação de mercado não poderia ter sido complicada em 1970.

O que as redes neurais têm a ver com isso, se naquela época a cotação era lançada de joelhos, em um papel escrito com um lápis e contado nas contas?

E daí se já se passaram 50 anos?

O algoritmo não mudou, estou lhe dizendo como ele é, 100%, testado!

Bem, em 1970, um homem não poderia inventar algo que um homem não pudesse entender, ele não poderia!

Há uma nova coleção de roupas íntimas no shopping, vá e veja.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você pode até mesmo derivar a diferença e ajustá-la por meio do MOE.
Diferença em relação a quê? É o OOS, que é desconhecido. Tudo está bem na bandeja, não há nada com que calcular a diferença.
 
Forester #:
Diferença em relação a quê? É o OOS, que é desconhecido. Está tudo bem no trem, não há nada com que calcular a diferença.
Para começar, compare o OOS com o trem. O traine seria o grupo de tratamento e o OOS seria o grupo de controle. Primeiro, basta observar a mudança na média das características. Se houver uma, observe a dinâmica de tais mudanças ao longo da história. Se for possível curar isso sem levar em conta o OOS, ótimo :)

Se houver muitas características, será um desafio criativo e tanto. Ainda não consegui resolver tudo.

A tarefa se resume basicamente em como corrigir a tendência. Essa é uma tarefa-alvo depois que eu aprender a colocar números no modelo. Se não puder ser corrigido de forma alguma, será um trabalho ruim, é claro. Mas isso não é motivo para desistir (eu acho) 😀
 
Maxim Dmitrievsky #:
Você pode até mesmo derivar a diferença e ajustá-la por meio do MOE.

A diferença de quê?

É claro que, como você disse, o metaparâmetro de uma série é seu modelo matemático, e os parâmetros do modelo são os parâmetros da série, mas os modelos são diferentes e, às vezes, um tem os parâmetros, o outro não os tem ou o comportamento do modelo a partir dos parâmetros é diferente. E para comparar os resultados do modelo na forma de TC ... Não acho que isso seja correto.

Provavelmente pode haver uma dependência da correlação de alguns parâmetros de uma série em seu comportamento. É bruto, é claro...

O que você acha da modelagem de negociações comerciais?

O aprendizado de máquina, especificamente ométodo de kernel, foi usado pela Renaissance Technologies na décadade 1980,

Aprendizado demáquina, especificamente o método de kernel,

O que é isso na linguagem atual?

 
Valeriy Yastremskiy #:

A diferença de quê?

Como você disse, o metaparâmetro de uma série é seu modelo matemático, e os parâmetros do modelo são os parâmetros da série, mas os modelos são diferentes e, às vezes, um tem os parâmetros, o outro não os tem ou o comportamento do modelo a partir dos parâmetros é diferente. E para comparar os resultados do modelo na forma de TC ... Não acho que seja correto.

Provavelmente pode haver uma dependência da correlação de alguns parâmetros de uma série em seu comportamento. Bruto, é claro...

O que você acha da modelagem de negociações comerciais?

O aprendizado de máquina, especificamente o método kernel, foi usado pela Renaissance Technologies na décadade 1980,

Aprendizado demáquina, especificamente o método de k ernel,

O que é isso na linguagem atual?

Depende do tipo de kernel 😀 polinomial ou base radial ou algo assim. Na linguagem atual, não há problema. O modelo é superficial (se estiver em regressão ou método de vetor de suporte), mas é simples e interpretável.

A diferença entre as distribuições e a resposta do modelo a elas. Isso parece ser muito óbvio. Resta descobrir como nivelar isso.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Para começar, compare o OOS com o trem. O Train será o grupo de tratamento e o OOS será o grupo de controle. Primeiro, você pode apenas observar as mudanças médias de características. Se houver uma, observe a dinâmica dessas mudanças ao longo da história. Se for possível curar isso sem levar em conta o OOS, então ótimo :)
.

Se houver muitas características, será um desafio criativo e tanto. Ainda não consegui resolver tudo.

A tarefa se resume basicamente em como corrigir a tendência. Essa é uma tarefa-alvo depois que eu tiver aprendido a colocar números no modelo. Se não puder ser corrigido de forma alguma, será um péssimo trabalho, é claro. Mas isso não é motivo para desistir (eu acho) 😀
O modelo de venda começa a cair quando a tendência global (apenas 1-1,5 anos) é de alta. Ele encontra uma oportunidade de ganhar dinheiro com a negociação, mas, no OOS, entra em declínio.
Talvez a primeira opção com a seleção de compra e venda por um modelo seja melhor. Mas se ela se ajustar à tendência global, será drenada nos momentos de mudança de tendência. E provavelmente negociará em uma única direção por anos.
 
Forester #:
O modelo de venda começa a cair quando a tendência global (apenas 1-1,5 anos) é de alta. Ele encontra uma oportunidade de ganhar dinheiro com a negociação, mas, no OOS, entra em declínio.
Talvez a primeira variante com seleção de compra e venda por um modelo seja melhor. Mas se ela se ajustar à tendência global, ela será drenada nos momentos de mudança de tendência. E provavelmente negociará em uma única direção durante anos.
O modelo é tendencioso. Portanto, precisamos forçá-lo a aprender sem essa tendência. Mas primeiro precisamos encontrar os coeficientes de viés, digamos que seja uma inclinação ou um termo livre (intercepto), como na regressão. E se fizermos com que ele seja treinado de forma que esse termo não varie de acordo com a linha e o OOS? Basicamente citando livros sobre kozul.

No catbusta e em outros modelos, você pode atribuir pesos aos rótulos durante o treinamento. Por exemplo, o deslocamento é gerado, depois convertido em pesos e o modelo é treinado com fatores de correção já na linha. Essa é uma das maneiras.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Há uma nova coleção de roupas íntimas no shopping. Vá e veja.

Lembro-me de seu risco de 0,1% em seu depósito.

Não se preocupe com conselhos.

Eles não são nada.

Eu opero com alavancagem de 2.000 com 95% de risco e presto atenção a conselhos, experiências e assim por diante, somente de pessoas experientes e bem-sucedidas como eu.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Adeus, tagarela. Vá assistir futebol.

Isso é muito bom).

Escrever poemas e livros.

Vá em frente.

É seu, e provavelmente será mais lucrativo.