Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2467

[Valeriy Yastremskiy]

Вообще создается впечатление, что правило, Никто никому ничего не должен, здесь не работает))) Жаль. Общение стало бы более конструктивным.

[mytarmailS]

Интересный сервис для тех кто интерисуеться "торговлей против толпы"

https://fxssi.com/beginners-guide

[transcendreamer]

Evgeny Dyuka #:
Этот форум уже мертвый потому, что затролен бездельниками и лентяями.

Дело в том что все давно уже в телеграммных сектах сидят, там вся движуха и тайные знания, а форумы к сожалению почти вымирают 😕

[mytarmailS]

Кто ни будь умеет парсить графики типа этого?? 

[Dmytryi Nazarchuk]

mytarmailS #:

Кто ни будь умеет парсить графики типа этого?? 

Ты ведь понимаешь, что цены на Форекс двигают не клиенты этих "брокеров"?

Выборка нерепрезентативная

[mytarmailS]

Dmytryi Nazarchuk #:

Ты ведь понимаешь, что цены на Форекс двигают не клиенты этих "брокеров"?

Выборка нерепрезентативная

прекрасно понимаю

[Valeriy Yastremskiy]

transcendreamer #:

Дело в том что все давно уже в телеграммных сектах сидят, там вся движуха и тайные знания, а форумы к сожалению почти вымирают 😕

Сижу жду знаний) но не идет гора к Магомеду. В телеге кстати юзабилити хуже, чем здесь.

[JeeyCi]

Maxim Dmitrievsky #:
Здесь получается такая схема, вернее, их может быть две. 

1. Сначала определяется область поиска: эмпирически или на основе предположений, делаются стат. тесты. Затем подбирается алгоритм МО, который лучше подходит. Тогда модель получается осмысленной.         

да, я с вами согласна - ведь не из головы же придумываем  распределение вероятностей - понятное дело, что в долгосроке многие/некоторые (Пуассона, биномиальное и др симметричные распределения) приводят к нормальному - но это отсутствие торговых возможностей (когда вероятности распределены нормально)... по-правильному: проверяем нулевую гипотезу конкретного/любого распределения на достоверность (сравнивая имеющееся распределение и теоретическое/эталонное), если не проходит стат. тест, то принимаем альтернативную гипотезу... просто закопаешься (я пока, если начну) определять Какое распределение (например, цен опционов), если отталкиваться от статистики, а без неё поиск вероятностей не получится...

я кстати нашла (то, что пыталась вспомнить 2 страницы назад - когда никто не опроверг - но вам спасибо за напоминание):

всё-таки распределение цен нормальное, а профит лог-нормальное распределение имеет(т.е. много вероятности на малых лосей и мало вероятности на большой профит) - в общем ассиметричное -  пыталась вспомнить... вообще в принципе в Black-Sholes формулу заложено биномиальное распределение, но, говорят оно не работает... а искать какое распределение, как оно по науке в стат. обработке - долговато (доказывать все нулевые гипотезы, пока не попадёшь то ли на Пуассона, то ли на лог-нормальное, то ли ещё какое конкретное с подтверждённой достоверностью выбора критерием Фишера хотя бы, чтобы в итоге оттолкнуться от этого распределения для трактовки вероятностей)...

поэтому я пока с опаской поглядываю на статистику и теор.вер - хоть и с интересом на SKEW CBOE -там линк на Cboe SKEW Index Whitepaper  - у меня что-то расчёты пока немного плывут... ( 

а так хочется увидеть term-structure в перспективе (хоть этот SKEW и рассчитывается для S&P и спайк-up говорит о падении, но хочется посмотреть для валюты, как он себя поведёт)... имхо (хоть на истории)

[Evgeniy Ilin]

Интересная ветка, хоть и почти бесполезная, столько информации но почти вся бесполезна. Кто цены двигает, почему и зачем все это вопросы лишние, как и то какие данные использовать для анализа. Нейросети, машинное обучение, господи ... Для начала понять бы что ищете.

[mytarmailS]

Evgeniy Ilin #:
Интересная ветка, хоть и почти бесполезная, столько информации но почти вся бесполезна. Кто цены двигает, почему и зачем все это вопросы лишние, как и то какие данные использовать для анализа. Нейросети, машинное обучение, господи ... Для начала понять бы что ищете.

Это как ??