Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 741
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É que as suas perguntas estão ao nível de principiante.....
Lá se vai a chateação. Refiro-me a mim... Alce, o primeiro daqui a quinze dias... Mas não estou desanimado e continuo a trabalhar no TS.
É claro que não tenho experiência, então estou curioso para perguntar o que não entendo.
Claro que não tenho experiência, e é por isso que estou interessado em perguntar o que não entendo.
Tente entender a tecnologia de redes neurais e o aprendizado de máquinas por conta própria. Então vamos conversar...
Tente entender a tecnologia de redes neurais e o aprendizado de máquinas por conta própria. Depois falamos...
Dava-me jeito um professor e um mentor neste assunto...
Porque a variação é pequena se em 30 observações e 30 testes você obtém 90% de precisão, então você pode arriscar se não houver escolha, mas o mercado em >95% é ruído, então você precisa de milhares de vezes mais pontos para obter uma previsão pelo menos comparável em módulo ao erro.
PS: o teorema do limite central é a base das estatísticas e da sua prole MO, é como F = ma na mecânica, estás a ser tão desrespeitoso com ele...
Onde você viu essa execução do teorema do limite em variáveis aleatórias não estacionárias?
Não consegues encontrar um emprego? Multiplique o seu tempo pelo seu poder!
(Uma coleção de dicas universais).
;)))))
Aqui está outra heresia sobre o "problema da não-estacionariedade"...
O retorno é estacionário e quase gaussiano quando endireitado pela volatilidade, e isso é tudo o que é necessário, o preço em si que não é estacionário não está envolvido nos cálculos.
Estude GARCH e não coloque outra heresia sobre o "problema da não-estacionariedade" aqui... para devoluções. Há centenas de modelos GARCH tentando explicar as nuances da não-estacionariedade nos retornos, embora todas essas pessoas não tenham essa bomba.
...
Porquê?
Porque quando um medicamento é criado teoricamente, um grande esforço é gasto para justificar o efeito do medicamento sobre a doença.
A única coisa que nos torna diferentes é que juntamos tudo. Vejam este tópico: 99% sobre perseptrões e quase nada sobre mineração de dados.
E onde viu os fabricantes de drogas aqui? Só os consumidores, deixaram de tomar as florestas ao acaso, agora bebem vestimentas de arcos - pacientes, no entanto...
Eu tentei estudá-lo, até comecei várias vezes. Mas cada vez que me deparei com um muro de termos estatísticos e econométricos intransponíveis e nunca cheguei a ele.
Mas eu entendi algo importante de qualquer maneira. Arima e Garch gastam muito tempo modelando os estados internos de uma série temporal, da qual o preço é então derivado. Ou seja, há dezenas de processos globais em curso no mundo, e o preço é alguma combinação deles. Assim, em vez de modelar a série temporal em si, é melhor tentar modelar estes processos escondidos, e modelar a interacção destes processos para obter a série temporal de que precisamos.
Garch e Arim têm algumas idéias embutidas sobre esses processos ocultos (sazonalidade, tendência, etc.), mas elas estão limitadas a fórmulas colocadas nesses modelos décadas atrás. Podemos tentar criar os nossos próprios indicadores que descrevam estas condições do mercado interno, e há menos limitações do que no garch. Mas também é fácil cometer um erro, é também uma tarefa muito complexa.
O retorno é estacionário e quase gaussiano quando endireitado pela volatilidade, que é tudo o que é necessário, o próprio preço que não é estacionário não participa nos cálculos.
Você endireita a volatilidade na história ou na chegada de um novo tick? É claro que, por exemplo, deslocando um muv por meio período de volta e deduzindo-o das citações básicas, você pode obter quase Gaussiano no resíduo. Mas para saber o que está acontecendo com a volatilidade no lugar mais interessante - a margem direita, devemos conhecer a futura metade do período muv. Onde podemos arranjá-los?
Eu tentei estudá-lo, até comecei várias vezes. Mas cada vez que me deparei com um muro de termos estatísticos e econométricos intransponíveis e nunca cheguei a ele.
Mas eu entendi algo importante de qualquer maneira. Arima e Garch gastam muito tempo modelando os estados internos de uma série temporal, da qual o preço é então derivado. Ou seja, há dezenas de processos globais em curso no mundo, e o preço é alguma combinação deles. Assim, em vez de modelar a série temporal em si, é melhor tentar modelar estes processos escondidos, e modelar a interacção destes processos para obter a série temporal de que precisamos.
Garch e Arim têm algumas idéias embutidas sobre esses processos ocultos (sazonalidade, tendência, etc.), mas elas estão limitadas a fórmulas colocadas nesses modelos décadas atrás. Podemos tentar criar os nossos próprios indicadores que descrevam estas condições do mercado interno, e há menos limitações do que no garch. Mas também é fácil cometer um erro, é uma tarefa muito difícil.
GARCH e MO não são concorrentes, eles se complementam completamente, que é o que estou fazendo agora: tentando combinar o antigo MO - tendência e adicionando GARCH para determinar o ponto de entrada. Já escrevi antes que eu tenho um EA que me deu a quantia de dinheiro que eu precisava em um ano de negociação. Consistia em feiticeiros de RF e feiticeiros adaptativos (juriks refinados). Mas esse emparelhamento não resolveu os problemas de não-estacionariedade.
Globalmente faço a distinção entre dois tipos de modelos:
Todos nesta linha estão agarrados ao MO por alguma razão. Com base em quê? A base da classificação é algum tipo de relação entre a variável alvo e os seus preditores.
Bem, em primeiro lugar, qualquer especulação sobre a relação é instantaneamente abafada aqui, como aconteceu com a informação mútua.
Em segundo lugar, quem provou que se houver tal influência de preditores sobre a variável alvo, essa influência não mudará com o tempo? Já escrevi muitas vezes com base num Expert Advisor de negociação real que de 27 preditores previamente encontrados são seleccionados em cada barra e restam 5 a 15 deles, e esta lista está em constante mudança dentro de 27 preditores. Isto é, a quantidade de influência dos preditores nas mudanças da variável alvo no tempo e bastante rapidamente.
Portanto, a ideia do Expert Advisor é a seguinte: