Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3218

 
СанСаныч Фоменко #:

Mais uma vez, GARCH é a teoria na qual se baseia o comércio mundial, no valor de trilhões de dólares, em todos os escritórios profissionais.

De onde vêm as informações? E por que você acredita nisso? Por favor, vamos nos libertar da autoridade. Submeta suas percepções a pelo menos um questionamento mínimo.

 
Maxim Dmitrievsky #:

A reamostragem avançada em face do GMM e de outros modelos generativos faz bem o trabalho.

Obtive valores de recursos sintéticos a partir dos originais, treinei o modelo com eles e ele funcionou com os dados originais.

Há um vídeo inteiro no Renaissance sobre como eles geraram dados se não houvesse dados suficientes.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Há um vídeo completo no Renaissance sobre como eles geraram os dados, caso não houvesse dados suficientes.

Onde
 
Maxim Dmitrievsky #:
Onde

https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw

Este é o último, mas o anterior também é bom, alguns pensamentos))))))

Aqui))

Exposing Jim Simons Cryptic Data Tactics and Simulations
Exposing Jim Simons Cryptic Data Tactics and Simulations
  • 2023.06.16
  • www.youtube.com
Inspired form the book about Jim Simons “The man who solved the market” and how they simulated or created data to perform quantitative analysis we discuss in...
 
Valeriy Yastremskiy #:

https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw

Este é o último, mas o anterior também é bom, alguns pensamentos))))))

Aqui))

Bem, há o Monte Carlo.

 
Maxim Dmitrievsky #:

você sabe, Monte Carlo.

parece que é do final dos anos 90).

Pegue uma linha e coloque ruído nela, a primeira coisa que vier à mente.)

Obtenha um modelo matemático removendo o ruído e faça um ruído diferente.

Que outras ideias podem existir, se a tarefa é obter aproximadamente a mesma série, mas diferente).

 
Na simulação de comércio, vejo duas maneiras.

1. Você pode modificar o TS em relação aos dados
2. Você pode modificar os dados em relação à TS.

Em princípio, nada impede que você combine as duas.

De Prado escolheu o primeiro método em seu artigo sobre retreinamento, Saber escolheu o segundo.

Eu sugeriria primeiro comparar esses dois métodos, escolher o melhor e, em seguida, analisar os detalhes de uma implementação específica.

A primeira maneira me parece mais correta, porque entendemos os parâmetros do TS e eles são objetivos, mas há muitas incertezas na questão da simulação de preços
 
mytarmailS #:
Na simulação de comércio, vejo duas maneiras de fazer isso.

1. Você pode modificar o TS em relação aos dados
2. Você pode modificar os dados em relação à TS.

Em princípio, não há nada que impeça a fusão.

De Prado escolheu a primeira maneira em seu artigo sobre retreinamento, Saber escolheu a segunda.

Sugiro que você compare esses dois métodos, escolha o melhor e, em seguida, analise os detalhes de uma implementação específica.

A primeira maneira me parece mais correta, pois entendemos os parâmetros do TC e eles são objetivos, mas há muitas dúvidas sobre a simulação de preços

É uma tarefa difícil alterar os dados quando não há dados suficientes. E para uma compreensão mais completa da operação do TS. Além disso, os testes de estresse exigem determinados dados, que podem não estar disponíveis.

 
Valeriy Yastremskiy #:

É uma tarefa para alterar os dados quando não há dados suficientes. E para uma compreensão mais completa da operação do TC. Além disso, os testes de estresse exigem determinados dados, que podem não estar disponíveis.

Não temos problemas com a falta de dados
 
mytarmailS #:
Não temos um problema de escassez de dados

Há um arima.sim que modela os parâmetros do arima.

E para outras funções, não consigo me lembrar de nenhuma. Você conhece algum outro? Para funções MO? Se elas não estiverem nos pacotes do R, você não precisa fazer isso, mas se estiverem, você pode fazer isso pronto.