Bayesian regression - Делал ли кто советник по этому алгоритму? - страница 47
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
26000 грн
Описание вакансии
PROFESSIONAL REQUIREMENTS (we value the desire to learn on the go the most):
Neural Networks: unsupervised learning: FNN,RNN (Recurrent Neural Networks, including LSTM), RBF, etc.
Programming experience (or ready to learn) in Python (and set of libraries for all things Statistical)
data analysis libraries in Python (theano, Torch, Pandas, NumPy, scikit-learn) or their equivalents in R
some experience with Machine Learning, collaborative filtering, cluster analysis, Graphs Theory
other blended approaches: ANFIS (adaptive network-based fuzzy inference system)
advanced knowledge of Statistics and time series: Stochastic processesTools: SSA/SVD, RSSA, FIMA/ARFIMA, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model (NARX), (N)GARCH and its derivatives, Hurst Exponent and its applications, Recurrence quantification analysis (RQA)
TASKS (prioritized order):
statistical analysis of financial data, econometric applications
building services and frameworks for interactive distributed query processing over large volumes of data
28000 грн
Описание вакансии
PROFESSIONAL REQUIREMENTS (we value the desire to learn on the go the most):
expertise in Natural Language Processing (NLP) technology
NLP implementations in Python (NLTK) or other developed implementations
Neural Networks: unsupervised learning: RNN (Recurrent Neural Networks), FNN, RBF, etc.
Programming experience (or ready to learn) in Python (and set of libraries for all things Statistical)
data analysis libraries in Python (theano, Torch, Pandas, NumPy, scikit-learn) or their equivalents in R
some experience with Machine Learning, collaborative filtering, cluster analysis, Graphs Theory
other blended approaches: ANFIS (adaptive network-based fuzzy inference system)
25000 грн
Описание вакансии
PROFESSIONAL REQUIREMENTS:
advanced knowledge of Statistics and time series: representing time series with reduced dimensionality, such as Discrete Fourier Transformation, Single Value Decomposition (SVD), Discrete Cosine Transformation, Discrete Wavelet Transformation, Adaptive Piecewise Constant Approximation, Chebyshev polynomials, Symbolic Aggregate approximation, Indexable Piecewise Linear Approximation, etc.
experience in measuring similarity of time series: Euclidean distance (ED), Dynamic Time Warping (DTW), Longest Common Subsequence (LCSS), Edit Distance with Real Penalty (ERP), Edit Distance on Real sequence (EDR), DISSIM, Sequence Weighted Alignment model (Swale), Spatial Assembling Distance (SpADe) and similarity search based on Threshold Queries (TQuEST)
Serious knowledge of Stochastic processes Tools: RSSA, FIMA/ARFIMA, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model (NARX), (N)GARCH and its derivatives, Hurst Exponent and its applications, Recurrence quantification analysis (RQA)
Programming experience (or ready to learn) in Python (and set of libraries for all things Statistical) data analysis libraries in Python (theano, Torch, Pandas, NumPy, scikit-learn) or their equivalents in R, Octave for quick prototyping
some experience with Machine Learning, collaborative filtering, Graphs Theory
Эти методы ДЕЙСТВИТЕЛЬНО применяют маркет-мейкеры в своём трейдинге. И где-нибудь там Байесс конечно тоже имеется. Но только же не в голом наглом виде - для прогнозирования цены, да ещё и на спот-форексе !
Ой, забыл добавить - я не использую ничего из этого списка выше. Наверное поэтому она у меня и работает.....
Ежедневно являюсь свидетелем, как некто на допотопном MT4 с соответствующей примитивнейшей алго-ТС создает на хворексе обороты > $5 млрд в день, получая ежедневную прибыль в плюс/минус несколько сотен USD. Мат. ожидание положительное. Больше миллиона USD в месяц точно.
Где Ваши ***-фонды, не могущие повторить этот детский сад, длящийся уже (сужу по истории) почти год на реале (в тестере еще больше)?
Тупая примитивнейшая стратегия дает в месяц больше ваших "квонтов" за годы
Много раз Вам говорилось тут, что квонты, алготрейдеры, маркет-мейкеры - они не идиоты, что они ХОРОШО разбираются в математике, что им не платят ПРОСТО ТАК по 100К+ зелени в год + бонус, но до вас всех это похоже не доходит.
Где они? Прошерстил все форумы и мониторинги. Никто эту профитную закономерность не торгует. А на истории видно отлично все. Никому нет дела. Сам пытаюсь - выходит слабо. Но факт - тривиальщина приносит больше, чем ***-фонды.
Ежедневно являюсь свидетелем, как некто на допотопном MT4 с соответствующей примитивнейшей алго-ТС создает на хворексе обороты > $5 млрд в день, получая ежедневную прибыль в плюс/минус несколько сотен USD. Мат. ожидание положительное. Больше миллиона USD в месяц точно.
Где Ваши ***-фонды, не могущие повторить этот детский сад, длящийся уже (сужу по истории) почти год на реале (в тестере еще больше)?
Тупая примитивнейшая стратегия дает в месяц больше ваших "квонтов" за годы
Где они? Прошерстил все форумы и мониторинги. Никто эту профитную закономерность не торгует. А на истории видно отлично все. Никому нет дела. Сам пытаюсь - выходит слабо. Но факт - тривиальщина приносит больше, чем ***-фонды.
Посмотрите книгу "кванты, как волшебники". В ней все математики используют количественные методы, а не какие-то мудренные формулы. Там доктора и профессоры есть.
Так почему же они не используют сложные математические конструкции? Потому что наверное они не работают. Рынок не линеен.
По моему использовать высшую алгебру в трейдинге, это как квадратное поместить в круглое. Математика конечно нужна. Вот к примеру использование линейной регрессии явно хороший пример использования математики в трейдинге.
Утверждаю, что для заработка от торговли... Нет, не так. Для ЗАРАБОТКА от трейдинга математика не требуется, от слова совсем.
Все, что заработал, было сделано благодаря настолько тупой математике, что диву даешься. Как только что-то сложное, так сразу слив.
Но дело даже не в моем личном примере. А в том, что удалось наблюдать со стороны. Именно примитив делает огромный профит. На хворексе, по крайней мере.
Когда-то биткоин можно было торговать по простой EMA-crossover стратегии. Это работало до банкрота одной из крупнейших бирж mtgox, где-то до весны 2014, потом всё сломалось. И я уверен что и Форекс можно было торговать по этойже EMA-crossover стратегии, где-то десятки лет назад. Тоесть да, примитивные алгоритмы иногда очень хорошо работают. Лично у меня сложилось мнение что график Форекс пар почти случаен, очень много зашумлён, но в тоже время подчиняется каким-то простым законам. Проблема в том что Форекс графики как-бы пытаются со временем избавиться от найденных закономерностей, чем больше людей торгуют по одной и тойже стратегии, тем быстрее она перестанет работать. Если найти простую закономерность которую ещё никто не нашёл - то можно делать деньги.
Когда-то биткоин можно было торговать по простой EMA-crossover стратегии. Это работало до банкрота одной из крупнейших бирж mtgox, где-то до весны 2014, потом всё сломалось. И я уверен что и Форекс можно было торговать по этойже EMA-crossover стратегии, где-то десятки лет назад. Тоесть да, примитивные алгоритмы иногда очень хорошо работают. Лично у меня сложилось мнение что график Форекс пар почти случаен, очень много зашумлён, но в тоже время подчиняется каким-то простым законам. Проблема в том что Форекс графики как-бы пытаются со временем избавиться от найденных закономерностей, чем больше людей торгуют по одной и тойже стратегии, тем быстрее она перестанет работать. Если найти простую закономерность которую ещё никто не нашёл - то можно делать деньги.
Эту ветку стали засоряться хейтеры. К вам не относится.
Надеюсь, можно будет конструктивно обсуждать что-то.
Отвечая на ваш пост, могу согласиться и сам уже давно копаю тему долговременных и повторяющихся закономерностей.
Посмотрите это (это конечно пиар, но не продукта а сырой идеи): https://c.mql5.com/1/37/teaser2.JPG
Что это такое? Это результат валидации машинного обучения по предсказанию знака приращения цен форекс (обычный спотовый форекс из терминала). Внутри ящика с усами лежат 49 выборок, каждая по несколько тысяч наблюдений. Конкретно говоря, точки показывают уровень точности (accuracy) бинарной классификации для каждой из валидационных выборок.
Почему выборок так много? Они происходят из одного временного интервала примерно 5 лет для 5-ти валютных пар вместе взятых, то есть всего, 25 лет. Но в каждой выборке наблюдения взяты со случайно большим шагом, чтобы сделать их взаимно независимыми. И каждая из выборок независимо от других покрывает временные отрезки внутри валидационного периода.
Краткий вывод по этому графику - я получаю стабильно 55% точности распознования знака для горизонта прогноза 30+- минут. Причем можно статистически показать, что этот результат не случаен. Получается, машина ловит долговременные зависимости в данных 5-ти мажоров на 10 * 5 = 50 годах обучения и проходит валидационных тест. Все это, повторюсь, для 5-ти валютных пар, которые взяты одновременно и машина их не различает.
Еще один пруф: https://c.mql5.com/1/36/charts-5-9.JPG
Это уже регрессия приращений для тех же данных. Все те же 49 валидационных выборок и указанная метрика = 1 - (MAE for predictions / MAE for sample mean). То есть, на сколько мы уменьшаем абсолютную ошибку по сравнению со средневыборочных значением (оно очень близко к нулю). Статистика достаточно мощная, чтобы сказать, что результат не случаен.
Опять же машина учиться универсальным и устойчивым закономерностям.
Блог по этому эксперименту: https://www.mql5.com/ru/blogs/post/661499
Но получить в лоб положительное мат.ожидание в пунктах я пока не смог. И уже сомневаюсь, что смогу. Возможно, попробую потом сделать модели для каждой пары в отдельности. Можно ли как-то такие прогнозы применить к трейдингу - большой вопрос для меня.
Ваше мнение будет полезным.
Эту ветку стали засоряться хейтеры. К вам не относится.