Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3366
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bom livro
Aprendizado de máquina para investimento em fatores
Há cada vez mais livros bons sobre MO. Este é um deles.
Identifiquei superficialmente o que está mais próximo de mim
1. A não estacionariedade das séries temporais não pode ser ignorada. Qualquer fórmula, qualquer algoritmo deve responder à questão da aplicabilidade a dados não estacionários.
2. é obrigatório prestar atenção à influência dos preditores (capacidade preditiva) sobre o alvo. A máxima me levou a fornicar com sua compreensão das relações de causa e efeito, e o livro colocou tudo em seu lugar: o livro entende exclusivamente como eu entendi e escrevi repetidamente sobre a capacidade "preditiva", sua estabilidade.
Para aqueles com mais de dois neurônios em seus cérebros...
De um lado está um crítico de fórum que ninguém contratará nem mesmo como zimbro em um escritório da DS, porque ele será rejeitado imediatamente...
Do outro lado está o livro que ele está criticando, com esta lista de referências.
Talvez tenha se dado conta do conceito a que se refere. A título de exemplo.
Vamos supor que haja um canal TS, em que a negociação vai das bordas para dentro. E aqui eu defino o parâmetro a ser otimizado, que é o coeficiente do tamanho do canal (largura).
A maneira clássica é boa. Você otimiza e vê como isso o afeta.
De acordo com o conceito proposto, você não pode fazer isso dessa forma, porque esse parâmetro não depende dos dados iniciais (histórico de citações). Na terminologia proposta, ele é um parâmetro otimizado "constante".
Mesmo que esse parâmetro afete algum polinômio, ele também é um parâmetro "constante", porque não há dependência do VDC.
Essa é uma ideia interessante. Obrigado.
Sim, pelo menos por meio da otimização, é lógico que você possa encontrar parâmetros significativos mais baratos que afetem de alguma forma os otimizados, pelo menos linearmente. A maneira clássica é aleatória ou uma pesquisa completa de outros parâmetros e fórmulas. Mas isso é uma maldição.
É claro que você não pode escapar das constantes, mesmo com feedback complexo, a constante será o início dos cálculos. (no meu entendimento atual, o feedback é o efeito dos dados atuais sobre os dados passados, com base nos quais os dados futuros são calculados).
De qualquer forma, trata-se de uma busca por novos preditores e fórmulas de cálculo, possivelmente mais significativas do que as otimizadas.
Sim, por meio da otimização, pelo menos faz sentido que você possa encontrar parâmetros significativos mais baratos
A questão não é essa, mas o fato de que esses parâmetros estão mortos desde o momento em que são encontrados, porque "funcionaram" no passado...
Mas se, em vez de um parâmetro (constatny), a fórmula correta for a adaptabilidade, você pode dizer que é um sistema sem parâmetros. E, ao mesmo tempo, é melhor do que se tivesse parâmetros.
Aparentemente, estou longe de ser um assunto importante - não entendi nada novamente. Não precisa escrever para mim.
A questão não é essa, mas o fato de que esses parâmetros estão mortos desde o momento em que são encontrados porque funcionaram no passado.
Mas se, em vez de um parâmetro (constatna), a fórmula correta for a adaptabilidade, pode-se dizer que é um sistema sem parâmetros. E, ao mesmo tempo, é melhor do que se tivesse parâmetros.
Há uma estratégia de negociação com um parâmetro, que podemos expressar condicionalmente pela fórmula F(x), em que F é uma estratégia e x é um parâmetro estático.
Se usarmos o parâmetro dinâmico x em vez do estático, isso significa usar a função Y em vez de x, que se parecerá com F(Y()).
Então, como encontrar a função Y() sem usar a otimização, de modo que essa função não se torne tão "morta" quanto o x estático?
Aparentemente, estou longe de ser um assunto importante - não entendi nada novamente. Não precisa escrever para mim.
Não, pense apenas na tarefa, sem distrações)))))) E a busca por over_over_parameters definitivamente não é de hoje.)))))