Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 770

 
Maxim Dmitrievsky:

коэф. авторегрессии 1-го порядка совпадает с коэф-том автокорр. 1-го порядка, а дальше вроде не совпадают

ну на рисунке слева видно, только сами чарты почему-то разные

Кстати на Питоне пробовал понять алгоритм ARIMA и что-то устал следить, как она вычисляется прыгая по десятку с лишним подключаемых файлов.

Может как-то можно отловить весь алгоритм, как все там устроено?

 
forexman77:

Кстати на Питоне пробовал понять алгоритм ARIMA и что-то устал следить, как она вычисляется прыгая по десятку с лишним подключаемых файлов.

Может как-то можно отловить весь алгоритм, как все там устроено?

теорию мож почитать получше, хз, сам ее не кодил - мне сказали там рыбы нет я и не лезу :)

 
Maxim Dmitrievsky:

еще такой момент - на нестационарных графиках применять акф бесполезно

Ну почему бесполезно, тренд по ней виден) Только для этой цели и сглаженный атр может подойти.

 
forexman77:

Ну почему бесполезно, тренд по ней виден) Только для этой цели и сглаженный атр может подойти.

или макдак обычный :)

 
forexman77:

Ну почему бесполезно, тренд по ней виден) Только для этой цели и сглаженный атр может подойти.

акф эспользуется что бы понять вся ли инфа выбрана моделью.. если остатки не автокоррелированы то остался шум, значит модель норм построена

в других видах как от индикатора от нее толку 0 по сути

 
Maxim Dmitrievsky:

теорию мож почитать получше, хз, сам ее не кодил - мне сказали там рыбы нет я и не лезу :)

Это я уже слышал и от Вас тоже. Только просмотрев все теории и ролики, пришел к выводу, что одно и тоже, как стих заученный говорят, словно попугаи.

А на практике никто сделать и показать алгоритм не может) Сложилось мнение, что многие не понимают вообще о чем говорят.

Чтобы проверить нужно все это дело в тестер загнать и проверить. А так вычисляя каждый бар на R и Питоне устанешь, плюс параметрами "поиграть".

 
forexman77:

Это я уже слышал и от Вас тоже. Только просмотрев все теории и ролики, пришел к выводу, что одно и тоже, как стих заученный говорят, словно попугаи.

А на практике никто сделать и показать алгоритм не может) Сложилось мнение, что многие не понимают вообще о чем говорят.

Чтобы проверить нужно все это дело в тестер загнать и проверить. А так вычисляя каждый бар на R и Питоне устанешь, плюс параметрами "поиграть".

ну да, но раз люди говорят я им верю.. )) думаю что понимают

арима работает для прогнозирования периодических циклов, сезонные продажи там и проч. лабуда. На рынке циклы априори непериодические (ну мб на каких-то постоянно растущих индексах будет какой-то эффект)

 
Моего понимания для ARIMA пока хватило на то, что для начала нужно вычислить AIC, с разными настройками. А чтобы AIC вычислить нужно получить Log-Likelihood, если правильно понимаю функция максимального правдоподобия. Но, что-то она у меня с R не бьется немного.
 
Maxim Dmitrievsky:

арима работает для прогнозирования периодических циклов, сезонные продажи там и проч. лабуда. На рынке циклы априори непериодические (ну мб на каких-то постоянно растущих индексах будет какой-то эффект)

Но, это опять же "люди сказали"). Не не верю пока сам не проверю, плюс свои какие-то дополнения внесу, но для этого нужно понять, как все устроено.

Еще так к слову в основном много примеров по машинному обучению на криптовалютах. Почему, потому что априори в них есть тренд, поэтому и оно там работает.

Как сломают тренд так сразу и перестанет работать все это "интелектуальное обучение". Но, доля правды в МО наверное есть, искать нужно....

 
forexman77:
Моего понимания для ARIMA пока хватило на то, что для начала нужно вычислить AIC, с разными настройками. А чтобы AIC вычислить нужно получить Log-Likelihood, если правильно понимаю функция максимального правдоподобия. Но, что-то она у меня с R не бьется немного.

а что, исходников каких-нибудь, на плюсах там, нема? что бы закопипастить да и норм, потом уже разобраться по ходу

сам запарился по своей теме разбираться, пока нормальный исходник не нашел с пояснениями, и то не до конца доделано