Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2337

 
elibrarius:
Limpar a própria matriz? Alguns coeficientes de covariância vão mudar um pouco. O que vai fazer?

Os dados devem ser limpos de ruído.

dados através da matriz, dará menos sobreajustes

Cavei muitas coisas fantásticas em cima disso, ainda não tive tempo de as estudar.

 
Maxim Dmitrievsky:

dados através da matriz, dará menos sobreajustes

cavou muitas outras coisas incríveis além desta, ainda não teve tempo para estudá-la.

Eu não sou forte em Python. Mas eu não vi algo no código (seções 2.6 - 2.8), onde os dados em si são corrigidos pela matriz denoising.
 
elibrarius:
Eu não sou bom em Python. Mas não vi nada no código (secções 2.6 - 2.8) onde os dados em si são corrigidos pela matriz denotada.

Eu ainda não entrei em detalhes, aqui está uma descrição muito mais clara.

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

Secção deCovariância/ Matriz de Correlação

isto é provavelmente mais adequado para estratégias de portfólio

Risk Estimators — portfoliolab 0.2.0 documentation
  • hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com
Risk is a very important part of finance and the performance of large number of investment strategies are dependent on the efficient estimation of underlying portfolio risk. There are different ways of representing risk but the most widely used is a covariance matrix. This means that an accurate calculation of the covariances is essential for...
 
Com este R o povo é agitado, enquanto Python é a linguagem perfeita para a resserção. Ainda bem que eu não sucumbi.
 
Maxim Dmitrievsky:

Ainda não o analisei em detalhe, aqui está uma descrição mais clara.

https://hudson-and-thames-portfoliolab.readthedocs-hosted.com/en/latest/estimators/risk_estimators.html#de-noising-and-de-toning-covariance-correlation-matrix

Matriz de Covariância/Correlação de Desnível e Destonificação

isto é provavelmente mais adequado para estratégias de portfólio

Eu também não vi nenhuma correcção dos dados aqui.
Também não vejo aqui nenhuma correcção de dados).

 
elibrarius:

Também não vi nenhuma correcção dos próprios dados aqui.
Aparentemente, parecia).

Obviamente, há uma transformação inversa nisto. Caso contrário, não vale a pena

 
Artigo de fã do Prado aplicado https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
Машинное обучение против финансовой математики: проблемы и решения
  • dou.ua
Всем привет! Так получилось, что я уже около семи лет занимаюсь машинным обучением. В последние несколько из них я как исследователь и CTO Neurons Lab часто работаю с финансовыми данными в рамках проектов, связанных с инвестиционным менеджментом и алгоритмическим трейдингом. Чаще всего клиенты приходят с текущими стратегиями, которые нужно...
 
Maxim Dmitrievsky:

Obviamente, há uma transformação inversa a isto. Caso contrário, não vale a pena

Não consigo ver no código(
Talvez eles estejam apenas deixando cair instrumentos correlacionados (depois de desnudar) do portfólio... eles continuam a falar de carteiras.
 
elibrarius:
Não o consegue ver no código(
Talvez eles apenas larguem os instrumentos correlacionados (depois de desnudar) do portfólio... Eles continuam a falar de carteiras.

Acho que tudo se chama "Filtragem Aglomerativa". Eu não posso dizer nada sem estudar o assunto, mas é interessante :)

os códigos no seu livro são cópias de papéis arxiv
 
Mikhail Mishanin:
Artigo de fã do Prado aplicado

Sim, mas a filtragem não está lá.