Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1589
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Não, é uma dependência, uma dependência constante).
A detecção pode ser tentada com MO
Esta é a pergunta certa, você não precisa fazer nada, esperar até que apareça uma amostra estatisticamente significativa, qualquer ação em tal situação seria para boa sorte se não houvesse um informante interno.
A estacionaridade é a INDEPENDÊNCIA da função MO, variância e distribuição do tempo.
E que métodos de MO determinam a "mudança de mercado"?
Há uma amostra - construir um modelo - construir um TS - pequeno lucro em cada comércio - "mudança de mercado" - grande perda, prevalecendo sobre todo o lucro. E agora?
P.S. Dependência constante - é algo da filologia?
Colegas, olá a todos,
Desculpe-me por uma pergunta tão tola, mas o evento OnBookEvent funciona no testador do MT5? Estou tentando testá-lo, mas ele não entra em loop por alguma razão e parece que é ignorado. Mas, em teoria, as cotações mudam na revisão do mercado. HMM...
não
No nosso caso, só podemos trabalhar de forma significativa com não estacionaridade, o que de uma forma ou de outra se reduz à estacionaridade. Estacionaridade por partes, modelos autoregressivos, hmm, etc.
A principal razão é que apenas uma realização do processo é sempre conhecida. Por exemplo, se tomarmos o reconhecimento da fala, há qualquer palavra que podemos dizer quantas vezes quisermos. As citações para um instrumento concreto em um intervalo de tempo concreto estão em uma única variante. A propósito, é provavelmente a razão da distinção difusa do processo aleatório das suas realizações para muitas pessoas aqui.
Conhecendo uma mistura de distribuições, é possível criar várias realizações através de modelos generativos
Eu não sei se ajuda, mas você pode verificar o TC adicionalmente.
É divertido ver como as pessoas zombam da boa e velha estatistica (não) estacionária, implicando tudo menos a relativa persistência no tempo da distribuição.
Se for necessário rigor, podemos assumir que estamos falando da falta de estacionaridade no sentido amplo do logaritmo dos retornos, por exemplo.
A estacionaridade é a INDEPENDÊNCIA da função MO, variância e distribuição do tempo.
Não, abra um livro de texto e atualize sua memória, a estacionalidade é a ESTABILIDADE da distribuição no tempo, ou seja, quando o RI, a variação e outros momentos permanecem constantes, não mudam.
E que métodos de MO determinam a "mudança de mercado"?
Diferentes, redes neurais, madeira, etc.
Apareceu uma amostra - construiu um modelo - construiu um TS - pequeno lucro em cada comércio - "mudança de mercado" - grande perda sobrepondo-se a todo o lucro. E agora?
E se você determinar que o mercado vai mudar, você desabilita o comércio e não tem perdas.
P.S. Dependência constante - é algo fora da filologia?
Não, é a mesma dependência que qualquer outra y = const
E se você determinar que o mercado está mudando, você fechará o negócio e não fará nenhuma perda.
mas você pode já estar em uma troca, e não apenas em uma troca, mas em um drawdown, que, se o mercado fosse o mesmo, teria sido substituído por um lucro, mas como esse não é mais o caso, pode haver zero chance de sair do drawdown
Não, abra um livro de texto e atualize sua memória, a estacionaridade é ESTABILIDADE DA DISTRIBUIÇÃO NO TEMPO, ou seja, quando MO, variância e outros momentos permanecem constantes, não mudam.
Diferentes, redes neurais, bosques, etc.
E se você determinar que o mercado vai mudar, você desliga o comércio e não tem perdas.
Não, é a mesma dependência que qualquer outra y = const
Uma constante é uma constante, ou seja, um valor constante. E uma dependência é um valor variável. A dependência constante é uma algaraviada.
Uma mudança no mercado é uma mudança nas características de probabilidade, na maioria das vezes a variância. Qualquer negociação em um mercado estacionário é quando uma negociação é aberta no limite do canal e fechada quando um certo nível ou o limite oposto é alcançado. Uma mudança no mercado é quando um comerciante abre um comércio na fronteira de um canal e este fica negativo, expandindo o canal para um tamanho anormal.
A perda é mais do que o lucro
***
Mais de 1.500 páginas discutem o aprendizado matemático envolvido na tentativa de transformar um cocho em uma máquina de lavar.
Se for necessário rigor, podemos considerá-lo como falta de estacionaridade no sentido amplo para logaritmos de retornados, por exemplo.
Li este artigo há cerca de 5 anos, é interessante, mas não há muita informação adicional, o autor faz algo com OHLC para fazer uma métrica mais "conveniente" de volatilidade, em princípio não é nova, no clássico Dacorogna "An introduction to high-frequency finance" no século passado é recomendado tomar valores médios absolutos de retornos, não valores RMS, como uma medida de volatilidade. A previsibilidade da volatilidade também é um fato bem conhecido. Ela depende de dois fatores, a sazonalidade e a inércia, que responde por 95% da sua influência. Mas mesmo que alinhemos (log) os retornos de acordo com a volatilidade, ele não dará nada, precisamos de um sinal para a negociação, e isso não afeta a distribuição.
Por exemplo, se você pegar um ruído gaussiano, você obviamente não pode prever os seguintes usando amostras anteriores, independentemente da estacionaridade, mas se você classificar essa série, por exemplo, que não irá alterar a distribuição, mas torná-la completamente previsível, então você pode brincar com a volatilidade dinâmica dentro de uma ampla faixa e torná-la não-estacionária, mas ainda assim facilmente previsível.
Uma constante é uma constante, ou seja, um valor constante. Dependência é uma quantidade variável. A dependência constante é uma algaraviada.
Não diga isso aos matemáticos))