Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1595
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
Это не то, Дики-Фуллер работает только для авторегрессионых процессов.
это его проблема - распознать процесс, мы же не котир ему суём, а синтетик, да и не совсем синтетик
если adf_test дает 0,01, то можно уходить курить бамбук, разве нет?
это его проблема - не моя
определять это
не нужно торговать смену режимов, нужно менять стратегии при их смене. Если это скальпинг, то будут сотни сделок для каждого из. Задача - вовремя переключить стратегию, т.е. определить смену режима как можно раньше, или даже предсказать.
если решаете эту задачу, то Грааль, безусловно, в вашем карманесмена режима - вопрос сильно дискуссионный
я уже задавал вопрос - как считать стационарность - сдвигающимся окном или удлиняющимся рядом? ответов нет
но предположим, что это не важно и мы в обоих случаях получили "нестационарность"
создать ТС на нестационарности вроде бы как никому ещё не удавалось
другое дело, что можно попробовать заставить лес (пока мы ещё стационарны) определять "входим или нет", но, думается мне, что он будет тупить или угадывать
ТС мы можем переключить "наоборот" при выходе из стационарности, но нет надежной статистики
хотя мы можем применить технологию, при которой если мы знаем, что мы вернемся к нулю, то мы можем разрулить просадку
это, конечно, не просто, но можно... спасибо за то, что натолкнули на мысль использовать старую заготовочку
если получится, конечно
но надо это обдумать
смена режима - вопрос сильно дискуссионный
я уже задавал вопрос - как считать стационарность - сдвигающимся окном или удлиняющимся рядом? ответов нет
но предположим, что это не важно и мы в обоих случаях получили "нестационарность"
создать ТС на нестационарности вроде бы как никому ещё не удавалось
другое дело, что можно попробовать заставить лес (пока мы ещё стационарны) определять "входим или нет", но, думается мне, что он будет тупить или угадывать
ТС мы можем переключить "наоборот" при выходе из стационарности, но нет надежной статистики
хотя мы можем применить технологию, при которой если мы знаем, что мы вернемся к нулю, то мы можем разрулить просадку
это, конечно, не просто, но можно... спасибо за то, что натолкнули на мысль использовать старую заготовочку
если получится, конечно
но надо это обдумать
предпочитаю считать стационарность от значащего лага приращений, как в последней статье. Например, лаг ~24 для часовых приращений робастный. Тогда отпадает неопределенность в выборе окна.
Лес-не лес, вот, например, бустинг (все уже готово) и работает, пока режим не сменился. Когда происходит bias среднего приращений то модель крэшится, что естественно. Удивительно, сколько времени понадобилось чтобы понять, насколько смещение среднего (даже не дисперсии) влияет на тс. Тупняк.
Чего не хватает уже кидал. Вот есть простой пример кластеризации приращений (читай: определения режимов) и проверки их на новых данных (найдено 3 режима). Выбрал попроще специально, пока не экспериментировал.
https://www.quantnews.com/k-means-clustering-creating-simple-trading-rule-smoother-returns/
Т.е. тупо, для каждого кластера фитится отдельная модель. Определяется текущий кластер (режим), модели переключаются соответственно.
Думать больше не о чем, надо будет сделать. K-means не лучший вариант, но как пробник сойдет.
если adf_test дает 0,01, то можно уходить курить бамбук, разве нет?
он отвергает весьма частные случаи нестационарности (авторегрессионные, типа СБ), а нестационарность может быть гораздо более разнообразной.
суть в том, что в согласии с теоремой Вольда любой стационарный процесс можно считать авторегрессионным, но среди нестационарных - авторегрессионных весьма мало.
он отвергает весьма частные случаи нестационарности (авторегрессионные, типа СБ), а нестационарность может быть гораздо более разнообразной.
суть в том, что в согласии с теоремой Вольда любой стационарный процесс можно считать авторегрессионным, но среди нестационарных - авторегрессионных весьма мало.
и что? допустим отвергает
и что-2?
и что? допустим отвергает
и что-2?
Что значит "допустим отвергает"? Вы вообще в курсе, что такое статистический тест, статистическая гипотеза?
Что значит "допустим отвергает"? Вы вообще в курсе, что такое статистический тест, статистическая гипотеза?
Вы можете отвечать на вопросы не задавая встречных?
Вы можете отвечать на вопросы не задавая встречных?
Изучите основы матстата. Потом досконально разберитесь, какая гипотеза в тесте Дики-Фуллера является нулевой и какая альтернативной.
Изучите основы матстата. Потом досконально разберитесь, какая гипотеза в тесте Дики-Фуллера является нулевой и какая альтернативной.
значит не можете
спасибо