Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 153
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O que queres dizer com isso? Parece haver algo interessante na frase, mas o significado me escapa.
Eu estava errado sobre 2 sigmas lá, bem em geral o incremento de preço por um determinado período de tempo, por exemplo um minuto, como uma característica pode adicionar cerca de 4-5% de informação extra sobre onde o preço se move no minuto seguinte, e assim por 5 min 5 min durante uma hora e assim por diante, bem é tudo muito rude, e "informação" não significa que também se move, significa como ponderar esta característica em sistemas bastante complexos com milhares de características. O que costumava significar quase nada, barulho.
1) Entendimento estreito da questão. um filtro de rede de convolução pode realizar muitas operações em um vetor de entrada e gerar, por exemplo, n médias móveis, parcialmente sobrepostas ou não, ou tomar várias somas. O que já é uma reivindicação para a engenharia de características normal.
2) Mais uma vez, um understatement ou um mal-entendido. Para redes de convolução, é suficiente alimentar dados "brutos" (em forma pseudo-estacionária), tais como retornos de preços com uma defasagem de 1. A rede faz o resto.
Não estou a discutir com redes de convolução, a questão é PORQUÊ ELES TRABALHAM, especialmente em imagens, espectrosgrama, etc. O problema é que os componentes vetoriais estão "manchados" uns com os outros, na verdade a imagem nem sequer é um vetor, a camada de convolução simplesmente comprime a dimensão, multiplicando as áreas correlacionadas por um número de filtros selecionados pelo bullpen, esses filtros podem ser obtidos de diferentes maneiras, mas a imagem é, por assim dizer, o Todo, e a série temporal sua "forma" é de fato ruído, apenas suas últimas barras e últimas barras de centenas e milhares de outros instrumentos de várias trocas têm sentido.
E ao inserir a história de um dia de uma série na CNN eo resto é terminado pela própria rede. nós ficamos... o que todos os outros estão recebendo
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Discussão sobre "Trabalhando com soquetes em MQL, ou Como se tornar um provedor de sinais".
pavlick_, 2016.09.09 10:52
Eu estou no linux, portanto o ipc torna-se uma tarefa não trivial (comunicação entre terminal sob vinho e linuex exe). E o IPC via rede é uma forma universal. Eu conecto µl script ao programa linux via loopback (127.0.0.1) no mesmo computador. Basicamente, escrevi uma api de linux para o terminal (o script µl trata de pedidos e envia dados de preços ou coloca pedidos).
Na minha situação esta é a melhor maneira de IPC a partir do que eu tentei. E não quero transferir os meus desenvolvimentos para o µl - não quero estar ligado a uma certa linguagem.
É possível que façamos um presente chique para a comunidade R.
O tempo vai dizer.
Gente lá é uma idéia, vale a pena conferir, eu tive isso há muito tempo atrás, eu queria conferir mas não consegui descobrir o pacote e de alguma forma esqueci e abandonei, mas aqui eu li o ramode J.B e lembrei, acontece que ele também fez algo parecido:)
Estamos a falar de correlação cruzada - podemos calcular por quanto uma BP fica atrás da outra e se existe alguma ligação entre elas ...
A essência da minha idéia foi monitorar simultaneamente um grande número de pares e construir algo como uma matriz de correlação cruzada para comparar cada par e encontrar pares que se sucedem, mas um fica para trás e comercializar esse atraso, uma vez que o mercado não tem nada mais constante do que o tempo, acho que os cálculos devem ser feitos constantemente em cada nova barra, para perceber imediatamente quando uma nova relação aparece e também para perceber imediatamente quando essa relação desaparece ...
Você pode tomar qualquer coisa, qualquer preditor, mas acho que a melhor abordagem é aos pares, porque os criadores de mercado quando o preço do seu instrumento é quase sempre guiado por um ou um monte de outros instrumentos, e os indicadores clássicos são improváveis de caber.
posso tentar treinar um neurônio usando preditores que mudam dinamicamente, ou seja, tudo é limitado apenas pela imaginação ...
Eu próprio tentaria implementá-lo, mas estou ocupado com outro projecto e não quero desabafar.
A função padrão ccf() da correlação cruzada em P
é um pacote avançado com divisão pré-espectral em níveis e depois verificando se há "wavemulcor" cruzado. Também pode comparar muitas BPs ao mesmo tempo
Estamos a falar de correlação cruzada - podemos calcular quanto uma BP fica atrás da outra e se há alguma ligação entre elas...
A essência da idéia é monitorar simultaneamente um grande número de pares e construir algo como uma matriz de correlação cruzada para comparar cada par com o outro e encontrar pares que se sucedem por um tempo, mas um fica para trás e comercializar esse atraso, como o mercado não tem nada mais constante do que o tempo, acho que esses cálculos devem ser feitos constantemente em cada nova barra, para perceber quando uma nova relação aparece e também para perceber quando essa relação desapareceu...
comparar muitas BPs ao mesmo tempo
Você está certo como um começo, mas não apenas pares de moedas, mas também commodities, ações, futuros, opções, títulos, índices e qualquer outra coisa que você possa comprar, de preferência como um livro de ordens, pelo menos o segundo preço, volume e livro de ordens, também redes sociais PNL, notícias importantes por si só, e a correlação cruzada é para ajustar, Eu tenho que refinar os dados e colocá-los todos em um conjunto de classificadores com diferentes funcionalidades. Devo advertir imediatamente que, em primeiro lugar, dados de alta qualidade em tempo real de trocas chave do mundo custarão um belo centavo e levará cerca de > 5 anos para estabelecer uma infra-estrutura de negociação e um ML avançado para digerir este fluxo.Leva 5 anos de 3 a 5 profissionais qualificados, isso é só com salários superiores a milhões de dólares, é um trabalho enorme, você não pode fazer isso sozinho, exceto de uma forma muito "borbulha", que vai falhar mesmo que o potencial alfa em alguns lugares, mas mesmo assim já é algo. Em geral você tem que ser um fã deste caso, então há uma chance)))) Espero que a rede convolutiva ou recorrente faça tudo sozinha, esta é uma visão ingênua, da mesma forma que antes pensava sobre as induções gráficas.
PS: Para discutir publicamente as especificidades, por razões óbvias, não vale a pena, já ouvi falar de histórias, até agora no Ocidente, quando as pessoas estavam na lista negra por causa de documentos demasiado substanciais sobre o tema da aplicação do ML ao algotrading, e depois ninguém os levou a nenhum fundo, a única coisa que restava era ensinar no instituto ou lidar com o mercado, youtube, escrever blogs, ensinar otários a afundar umas centenas de libras(((
Lao Tzu era um algotrader que dizia: "Quem sabe - não fala, quem fala - não sabe").
Ou seja, você pode falar muito, mas só em geral, e os sofisticados enganam um pouco quando alguém se aproxima demais do sol))))
Isto tem estado na MQL há anos.
Eu estava errado sobre 2 sigmas lá, bem em geral o incremento de preço durante um período de tempo, por exemplo um minuto, como uma característica pode adicionar cerca de 4-5% de informação extra sobre onde o preço se moverá no minuto seguinte, e assim por diante durante 5 min 5 min durante uma hora e assim por diante, bem é tudo muito rude, e "informação" não significa que se moverá lá também, significa como o peso desta característica em sistemas bastante complexos que levam em conta milhares de características. O que estava lá antes não significa quase nada, barulho.
Já percebi.
É consistente com as minhas observações. Eu o chamo de espelhamento (provavelmente postarei alguns gráficos nisto mais tarde). Para prever um aumento de preço de n minutos, olhar para trás no tempo para os mesmos n minutos mostra um melhor valor explicativo.
Mas além disso, tenho dados muito extensos sobre qual horizonte o poder preditivo é maior.
De onde vêm os números de 4-5%? Como são calculados? Significância dos preditores, R^2, informação mútua?
Preferencialmente referências accf() ewavemulcor
De alguma forma conseguimos passar sem ele.