Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 557
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
В ходе упражнений с гарч получил удивительный рисунок.
а какой это ТФ? надо посмотреть чем вызвано - мб торговыми сессиями, или зависимости по дням нелдели.. или они плавают и не привязаны ко времени торгов
ну и получается что арима должна работать на таких котировках, если тренд вычесть.. а тренд отдельно по МАшке определять 6)
а какой это ТФ? надо посмотреть чем вызвано - мб торговыми сессиями, или зависимости по дням нелдели.. или они плавают и не привязаны ко времени торгов
ну и получается что арима должна работать на таких котировках, если тренд вычесть.. а тренд отдельно по МАшке определять 6)
Это Н1.
Вот просто приращения. Промежутки - это выходные. Так рисует xts, а в файле этих значений нет
Вот абсолютные значения приращений, т.е. увеличено, взят кусок с верхнего графика
ПС.
арима работать не будет, так как:
Как результат тест с Н0: отсутствие ARCH-эффекта будет отвергнут
тут оказалось что и простая НС за границами обучающей выборки работает весьма так себе (выходит на константу гиперб. тангенс).. в случае с регрессией, т.е. не намного лучше чем RF
оч наглядная статья
https://habrahabr.ru/post/322438/
Специально для Максима глянул в труды Ричарда Фейнмана.
Вот что он писал еще в 60-е годы:
И призывал всех и всякого, и старого и малого, и умных и недоумков, короче всех подряд - работать с функциями вероятности цены, а не с самой ценой. :)))
Специально для Максима глянул в труды Ричарда Фейнмана.
Вот что он писал еще в 60-е годы:
И призывал всех и всякого, и старого и малого, и умных и недоумков, короче всех подряд - работать с функциями вероятности цены, а не с самой ценой. :)))
вполне резонно :) у меня примерно так сейчас: одна НС учится прогнозировать наиболее вероятное событие (ну не бывает же 100% прогнозов), а другая учится торговать на этих вероятностях
проблема наверное сейчас в кол-ве сделок.. хочется больше но начинает страдать качество
первая регрессионная (прогнозирует), вторая классифицирует результаты прогнозов на входы купить\продать\ниче не делать
вполне резонно :) у меня примерно так сейчас: одна НС учится прогнозировать наиболее вероятное событие (ну не бывает же 100% прогнозов), а другая учится торговать на этих вероятностях
проблема наверное сейчас в кол-ве сделок.. хочется больше но начинает страдать качество
О! Вот это уже похоже на верное направление!
Сам сейчас страдаю из-за отсутствия сделок в моей модели - ну, просто от скуки помереть можно.
Но, если тебе удастся совместить количество и качество сделок - первый подпишусь на твой сигнал ибо работа с вероятностями - правильный путь. Удачи!
О! Вот это уже похоже на верное направление!
Сам сейчас страдаю из-за отсутствия сделок в моей модели - ну, просто от скуки помереть можно.
Но, если тебе удастся совместить количество и качество сделок - первый подпишусь на твой сигнал ибо работа с вероятностями - правильный путь. Удачи!
ну чисто теоретически кажется, что это невозможно без каких-то инсайдерских лайфхаков или поиска определенных рыночных состояний (распределений?), которые существуют в данный момент, например как СанСаныч показал
но посмотрим, спасибо :)
Р.Фейнман в своих расчетах амплитуд вероятностей переходов из состояния А в состояние Б, использовал в качестве входных данных следующую величину:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
где
X(t) - текущее значение,
X(t-1) - предыдущее значение
deltaT - время между X(t) и X(t-1).
Может в НС именно эти данные надо подсовывать?
Р.Фейнман в своих расчетах амплитуд вероятностей переходов из состояния А в состояние Б, использовал в качестве входных данных следующую величину:
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
где
X(t) - текущее значение,
X(t-1) - предыдущее значение
deltaT - время между X(t) и X(t-1).
Может в НС именно эти данные надо подсовывать?
а можно попробовать, обычно используется log(x(t)/x(t-n))
но у меня еще другие предикторы с разными периодами (лагами)
можно взять экспоненциальное время конечно.. как вы говорили, но это надо оч. много истории
а можно попробовать, обычно используется log(x(t)/x(t-n))
но у меня еще другие предикторы с разными периодами (лагами)
можно взять экспоненциальное время конечно.. как вы говорили, но это надо оч. много истории
Фейнман работал с квантами и deltaT-->0. В нашем случае это время между тиками.
Что-то я тоже НС заинтересовался... Не к добру... Щас опять какую-нибудь теорию развивать начну :))))
Фейнман работал с квантами и deltaT-->0. В нашем случае это время между тиками.
Что-то я тоже НС заинтересовался... Не к добру... Щас опять какую-нибудь теорию развивать начну :))))
ну если есть чему ее обучать то почему бы и нет :)