Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1382
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Não, só estou dizendo que são devoluções, você pode colocar log() em vez de -1, a mesma coisa vai acontecer, ou seja, logreturns. Esta perda de informação é muito significativa, já que você só tem 20 delas.
Para o meu problema 20 é suficiente. Em geral, caso você precise de mais. Depende das especificidades.
Imho, não se pode colocar um registo - é uma transformação não linear. A utilidade, no caso geral, é muito duvidosa.
Em geral, caso eu passe as séries de entrada através de sigmóides ou tanh de tal forma que os preços principais estejam numa parte "linear", e a não linearidade seja limitada apenas por picos.
Por que você precisa de preditores?
Já não gostas do gráfico em bruto?
Você não sabe muito sobre MO e algotrading, eu tenho que aconselhar o maior número possível de pessoas a não comprar seus"grails" no mercado, devido à incompetência do autor.
Para a minha tarefa, 20 é suficiente. No caso geral, talvez seja necessário mais. Depende das especificidades.
Imho, você não pode colocar log - é uma transformação não-linear. A utilidade, no caso geral, é muito duvidosa.
O log é necessário porque o preço muda não como uma soma cumulativa de incrementos, mas como produto, como juros compostos, embora no caso de moedas onde as mudanças são muito pequenas, não é o ponto.
Para a minha tarefa, 20 é suficiente. No caso geral, talvez seja necessário mais. Depende das especificidades.
Imho, você não pode colocar log - é uma transformação não-linear. A utilidade, no caso geral, é muito duvidosa.
Em geral eu passo as séries de entrada através de sigmóides ou tanh, de modo que os preços principais estão na seção "linear", e a não linearidade é limitada apenas a outliers.
como se a NS os fizesse passar pelo próprio sigmóide? )) ou dá algo adicional
como se a NS os fizesse passar pelo próprio sigmóide? ))) ou é algo extra que dá
Mas não à entrada). Ele dá limitação de picos na linha de entrada, nós não sobrecarregamos os neurônios na entrada de NS.
Mas não sobre a entrada). Isso dá um limite aos outliers na série de entrada, não sobrecarregamos os neurônios na entrada dos NS.
Também pode passá-la por um arctangente... A transformação de Fisher...
...como tornar a distribuição mais normal... mas o que resta dos dados não depende de mim ))
você pode passar por um arctangente... a Transformada Fisher
torna a distribuição mais normal... mas o que resta dos dados não depende de mim ))
Desde que a parte central da saída seja linear na faixa principal.
Todos os dados estarão lá, exceto os outliers, que serão ligeiramente esmagados. Método totalmente normal para processamento de sinais.
Caso contrário, algum pico na sua história irá entupi-lo com neurónios, e continuar a entupir até estar fora de vista. A sua NS irá simplesmente entrar em negação ou inconsciência. )
O log é necessário porque o preço não muda como uma soma cumulativa dos incrementos, mas como um produto, como juros compostos, embora no caso de moedas onde as mudanças são muito pequenas, este não é o ponto.
Presumo que em um mercado mais ou menos estável M(dC/C) =~const.
Eu não aplico divisão (P[i] / P[0]), mas subtração (P[i] - P[0]), ou seja, não variação de preço relativo, mas absoluto. Eu preliminarmente removo outliers (1% em quantidade dos maiores e menores valores).
A divisão dá alguma vantagem? Atualmente estou usando uma floresta que não precisa ser normalizada e escalada.
Eu não aplico divisão (P[i] / P[0]), mas subtração (P[i] - P[0]), ou seja, não variação de preço relativo, mas absoluto. Eu preliminarmente removo outliers (1% em quantidade dos maiores e menores valores).
A divisão dá alguma vantagem? Atualmente estou usando uma floresta que não requer normalização e escalada.
É uma crença comum que a diferença em logaritmos de preços (o mesmo que o logaritmo da sua razão) está mais próxima de uma distribuição normal do que apenas a diferença. Pela mesma razão o preço é modelado pelo movimento geométrico Brownian para derivar a fórmula Black-Scholes.