Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3185

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mytarmailS #:

Você conhece os algoritmos de redução de dimensionalidade? Algoritmos de compressão?

Sim.

Veja como sua randomização simula bem o processo real do mercado...

Sim.

E aqui está um critério/função de ajuste para criar uma simulação adequada de uma série.

Infelizmente, não está claro quais parâmetros de entrada da randomização devem ser otimizados.

 
fxsaber #:

Há várias hipóteses.

Comparei a característica "lucro potencial máximo". Não vi nenhuma diferença significativa.

 
fxsaber #:

Comparei a característica "lucro potencial máximo". Não vi nenhuma diferença significativa.

Isso acontece se você fizer isso de maneira simples? E se você estiver seguindo a tendência? Compare de reversão em reversão.
 
Forester #:

Valor1 - Valor2 é mais parecido com volatilidade. A tendência é se você somar muitas delas. Em dados reais, as tendências são uma; em dados aleatórios (até cerca de through1), as tendências são mais parecidas com outliers aleatórios devido ao aumento da volatilidade. Presumo que elas sejam muitas vezes menores em amplitude do que as reais.

UPD: Não vi que você colocou ~ em vez de - aqui.

Sobre ~. Seu delírio aproximado significa exatamente isso, muito bem misturado, com média de 1.

Eu vejo uma tendência como uma mudança na média em incrementos em relação a zero.

Mas é tudo uma questão de gosto, eu acho.

par(mar=c(2,2,2,2),mfrow=c(2,1))

mn_trend <- c(rep(-0.5,100),rep(0.5,100))
rn <- rnorm(200)
cbind(rn , mn_trend) |> matplot(t="l", lty=1, col=c(8,2),main="random and mean")

rn_trend <- rn + mn_trend
rn_trend |> cumsum() |> plot(t="l",main = "cumulative sum rn + mn_trend")
 

Forester #:
Это если по-тиково?

Sim.

E se você estiver acompanhando a tendência? De reversão em reversão, compare.

Comecei a alterar o tamanho (dentro do razoável para escalpelamento) do joelho mínimo ZZ e observei a soma dos joelhos.

O símbolo aleatório tem um lucro potencial maior do que o símbolo original. Ou seja, o símbolo aleatório é potencialmente mais lucrativo.

Se o lucro potencial fosse menor do que o original, isso poderia de alguma forma explicar o fracasso do escalpelamento. Mas aqui a situação é oposta.


ZЫ Em geral, se houver interesse em tentar encontrar diferenças entre as duas séries, elas podem ser fornecidas.

 
fxsaber #:

Sim.

Bem, então você deve saber que na análise espectral, por exemplo, com cem harmônicos, é possível descrever uma série de 10.000 valores com bastante precisão....

pegue 10.000 valores ---> obtenha ---+ a mesma coisa, mas com 100 valores.

É absurdo que 100 valores possam descrever a série original de milhões de valores! Parece ser uma ferramenta para os teóricos, mas não para os profissionais.

E você a chama de absurda, estranho....

fxsaber #:

Infelizmente, não está claro quais parâmetros de entrada da randomização devem ser otimizados.

Tudo o que escrevo aqui são apenas minhas fantasias, portanto, olhe criticamente....


Você pode tentar criar, a partir dos mesmos harmônicos, uma série na qual seu TS funcionará...

Os parâmetros do otimizador são uma combinação de harmônicos,

A função de adequação é a qualidade do desempenho do TC nesses dados sintéticos.

 
fxsaber #:

Um símbolo aleatório tem um lucro potencial muito maior do que o símbolo original.

Isso é estranho.

Portanto, ele passa no teste de Monte Carlo. Se houver lucro com os símbolos reais e não com os misturados.

 
mytarmailS #:

Então você deve saber que, na análise espectral, por exemplo, cem harmônicos podem descrever uma série de 10.000 valores com bastante precisão...

pegue 10.000 valores ---> obtenha -+ a mesma coisa, mas com 100 valores.

E você chama isso de absurdo, isso é estranho...

Porque isso não tem nada a ver com o cvr. O mp3 e o jpg, mesmo com taxas de bits muito baixas, são reconhecíveis pelo neurônio. Mas o alfa na forma de escalonamento é perdido mesmo que a "taxa de bits" seja mantida.

 
fxsaber #:

Porque isso não tem nada a ver com cvr. O mp3 e o jpg são reconhecíveis pelo neurônio mesmo com uma taxa de bits muito baixa. Mas o alfa na forma de escalonamento é perdido mesmo que a "taxa de bits" seja preservada.

São todos números e conversões, como assim, não têm nada a ver com cvr? são apenas números....

É como dizer que uma foto de cachorros não tem nada a ver com uma foto de gatinhos... porque gatinhos não são cachorros...

E o que é taxa de bits?

 
Forester #:

Portanto, ele passa no teste de Monte Carlo. Se os reais forem lucrativos e os mistos não.

Se esse teste for considerado como um sinal claro de diferença entre as séries reais e as aleatórias, sim, 100% de aprovação.

Meu "monte carte" é criar muitos históricos de escalpelamento. E, com base neles, identificar as vulnerabilidades do TC. No momento, não há histórico suficiente para essas verificações. É por isso que precisamos de uma geração adequada.


A ideia de geração parecia até bonita, eu nunca tinha visto nada parecido. Mas descobri que ela não é adequada para meus objetivos.

Mas o teste de Monte Carlo, de fato, foi aprovado com louvor. Mas esse é um efeito colateral, que é de pouca importância.

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