Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2150
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O impacto das notícias de fundo não tem necessariamente um impacto momentâneo no comportamento dos preços. Depende do significado. Depende do peso das carteiras dos jogadores. Mas qualquer notícia que saia afetará o comportamento dos jogadores. Desempenha o papel de TA. Um jogador forte pode esperar pelo melhor momento quando a liquidez se reúne no mercado.
Eu não vejo nenhum obstáculo!!! (contradições) o ponto é detectar que notícias se tornam significativas em que momento, e de que pode depender)
acalmem-se todos, tenho uma grande lesão.
Partiu outra garrafa antes de sair da loja? :)
Partiste outra garrafa antes de saíres da loja?)
Não, isso foi sempre antes da diversão, agora é diferente.
Penso que é impossível alcançar uma sincronização inequívoca, baseada nos vários factores e condições da sua retenção e produção. Mas não vejo nenhum problema nisso. O momento das notícias dentro de uma hora antes e depois é um momento para se prestar muita atenção. A tarefa é entender o que muda esta ou aquela notícia faz no comportamento (modelo) da BP. Do que é que isso depende. A partir do dia da semana, ou hora do dia, ou dia do mês ou calendário lunar. Ou tudo o mesmo de previsão e peso de notícias. e correlação de peso de previsão e ação. e complicado, combinação de todas as entradas e resultado.
Deixei-me levar por outra tarefa, até agora, dentro dela. Descrito anteriormente. É como um problema de equilíbrio em novos dados. É assim que mantemos o equilíbrio. e não caímos. Aqui desde carrapatos até um ano fractalmente e as regras podem ser descritas. Basicamente uma estratégia de equilíbrio em um slide de colisões))))
Estou a ver. Também acho que é impossível obter uma sincronização garantida - terei de me contentar com o que tenho) O modelo é simples - SB com drift. Só quero ver como a variação e a taxa de deriva mudam em torno das notícias. Estou pensando em usar MO para estudar a dependência desses dois parâmetros (ou pelo menos sua relação) em parâmetros de notícias.
A noção de equilíbrio é muito importante para a ciência económica actual. A sua exequibilidade, sustentabilidade (eficiência), etc. Antes de Keynes pensava-se que o equilíbrio era sempre alcançado por si mesmo - a "mão invisível do mercado") Agora acredita-se que a economia não pode estar em equilíbrio efectivo por si mesma e isto leva a um papel cada vez maior do Estado na mesma.
É claro que você quer dizer sustentabilidade num sentido diferente, mas eu acredito que os dois estão ligados - a sustentabilidade entre aspas vem das tentativas do governo de tornar a economia sustentável.
Eu não vejo nenhum obstáculo!!! (contradições) a tarefa é apenas identificar que notícias se tornam significativas em que momento e do que pode depender)
É difícil para mim julgar a forma como você considera as notícias na sua análise dos mercados. Talvez me tenha escapado algo quando me escapou)).
Estou a ver. Eu também acho que é impossível obter uma sincronização garantida - terei que me contentar com o que tenho) O modelo é simples - SB com drift. Eu só quero ver como a variação e a taxa de deriva mudam nas proximidades das notícias. Estou pensando em usar MO para estudar a dependência desses dois parâmetros (ou pelo menos sua relação) em parâmetros de notícias.
A noção de equilíbrio é muito importante para a ciência económica actual. A sua exequibilidade, sustentabilidade (eficiência), etc. Antes de Keynes pensava-se que o equilíbrio era sempre alcançado por si mesmo - a "mão invisível do mercado") Agora acredita-se que a economia não pode estar em equilíbrio efectivo por si mesma e isto leva a um papel cada vez maior do Estado na mesma.
É claro que você quer dizer sustentabilidade em um sentido diferente, mas suponho que eles estejam relacionados - sustentabilidade em citações vem do Estado tentando tornar a economia sustentável.
A reacção à notícia pode ser de curto prazo ou pode ser desfocada com o tempo. Pode ser jogado antes de ser anunciado. A sincronização é difícil de conseguir. Ainda depende do TA. É provável que as notícias importantes sejam jogadas pelos grandes jogadores no modo manual. E então os robôs entram em jogo. O trabalho dos robôs é mais fácil de rastrear.
Estou a ver. Eu também acho que é impossível obter uma sincronização garantida - terei que me contentar com o que tenho) O modelo é simples - SB com drift. Eu só quero ver como a variação e a taxa de deriva mudam nas proximidades das notícias. Estou pensando em usar MO para estudar a dependência desses dois parâmetros (ou pelo menos sua relação) em parâmetros de notícias.
É claro que se refere à resiliência num sentido diferente, mas suponho que estejam relacionadas - a resiliência entre aspas vem das tentativas do governo de tornar a economia resiliente.
Concordo, da mesma forma que comparo estados, dispersão ou largura e velocidade. Também a relação de variância da secção em estudo para a mais longa. E pela proporção para o ponto. Eu uso para uma única estimativa e escrevo um algoritmo para iniciar a janela a partir desse ponto e retornar e soltar o ponto. Um filtro tão manual.
Eu gosto do Keynes, mas isso é para mais tarde.
Eu simplifico o problema para apenas equilibrar sem condições os novos dados. Nós temos dados históricos, há um ponto real onde manter o equilíbrio ou escolher a direção do movimento e tomar uma decisão a cada novo dado. Se o preço não ultrapassar os limites, o equilíbrio é estável, e se sair e permanecer longo, ou seja, passar o filtro, a disposição de equilíbrio deve ser alterada.
É difícil para mim julgar como você leva em conta o histórico das notícias ao analisar os mercados. Talvez me tenha escapado alguma coisa quando o perdi).
Alterando a velocidade do canal de preço e a sua largura.
Concordo, da mesma forma que comparo estados, dispersão ou largura e velocidade. Também a razão entre a dispersão da secção estudada e a secção mais longa. E pela proporção para o ponto. Eu uso para uma única estimativa e escrevo um algoritmo para iniciar a janela a partir desse ponto e retornar e soltar o ponto. Um filtro tão manual.
Eu gosto do Keynes, mas isso é para mais tarde.
Eu simplifico o problema para apenas equilibrar sem condições os novos dados. Nós temos dados históricos, há um ponto real onde manter o equilíbrio ou escolher a direção do movimento e tomar uma decisão a cada novo dado. Se o preço não sair dos limites, o equilíbrio é estável, e se sair e permanecer longo, ou seja, passar o filtro, a disposição do equilíbrio deve ser alterada.
Uma das abordagens padrão é a mesma CUSUM. Mas não se aplica aos incrementos do preço, mas aos erros do modelo utilizado.
Alguém com um conhecimento da teoria dos jogos
este pacote pode ser de alguma ajuda.
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