Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 270
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
Почему все так зациклены на моделях? почему никто не развивает тему о признаках? почему никто не говорит о нестационарности? почему никто не пробует решать эти проблемы? почему никто не задумываеться о том что вообще движет цены ? почемуууу?
Если вы подаете на вход стохастик то не важно какую модель вы используете будь то обычный KNN или самую навороченную глубокую сеть, accuracy будет 51-53% будь она хоть трижды глубокая. Какая польза от этих моделей если на входе мусор? , никакой , но зато 95% внимания именно в сторону моделей, лично для меня уже модели это последний этап в системе, и это всего лишь 2% всей работы
И совсем другое дело, когда МО применяют к большим объемам данным, где алгоритмический анализ (с помощью прямых формул) сильно затруднён или вовсе невозможен. Но тут, в основном, балуются только комбинациями стохастиков поженённых на машках, поэтому особо вопрос "почему?" здесь не стоИт.
Почему все так зациклены на моделях? почему никто не развивает тему о признаках? почему никто не говорит о нестационарности? почему никто не пробует решать эти проблемы? почему никто не задумываеться о том что вообще движет цены ? почемуууу?
У Вас сложилось совершенно не верное представление о ветке, на которой Вы находитесь.
Посмотрите мои посты, и не только мои посты, в которых говорится, что основная проблема находится в data mining. Я даже цифру называл распределения трудоемкости - свыше 70% на data mining.
Более того я утверждал и утверждаю, что выбор модели слабо влияет на конечный результат.
Более того я и другие форумяне приводили конкретные алгоритмы, которые бы позволяли ли отсеять исходный набор предикторов от шума. При этом утверждается, что без шумовых предикторов модель НЕ ПЕРЕОБУЧАЕТСЯ.
Это все имеется на этой ветке.
ПС.
Не стационарность не рассматривалась, так как рассматриваются модели классификации, а не регрессии, а влияние нестационарности на результативность моделей классификации не совсем ясна.
Почему все так зациклены на моделях? почему никто не развивает тему о признаках? почему никто не говорит о нестационарности? почему никто не пробует решать эти проблемы? почему никто не задумываеться о том что вообще движет цены ? почемуууу?
Если вы подаете на вход стохастик то не важно какую модель вы используете .....
Не стационарность вовсе не значит не предсказуемость, она говорит о том что простые статистики такие как матоожидание и дисперсия дрейфуют, не анализируется даже регулярности этого дрейфа, если дрейфуют то не стационарность. В контексте МО не стационарность не представляет проблемы, не стационарность проблема, для систем построенных на предпосылках, кусочной постоянности матожидания и вариации. МО может использовать оконные матожожидания(машки) и вариацию(болинжеры) как фичи, но это очень малая часть фичей и ошибки этих фичей могут быть частично устранены. Основная проблема в быстрых реакциях рынка на новую Информацию, которая вообще никак не детерминирована имеющимися фичами, одна надежда на инсайд и связанные с ним дифузные “предвестники”, когда возникают определенные паттерны поведения участников до объявления новостей. То есть из за инсайдерских действий, рынок более предсказуем.
Зачем Вам стохастик? На самом деле различия для МО стохастика от обычного моментума не велики, нет смысла использовать что то другое кроме моментума, в качестве простого оконного матожидания ретурнов. Посмотрите что использовано в обычных эконометрических моделях(AR,ARMA, GARCH,..,etc) там только ретурны, вариации и машки от ретурнов, то есть моментумы и это не с проста, а так как вся это дрочня с “идеальным индикатором” особенно в контексте что бы сгладить так что бы не отставал, похоже на муки алхимиков сделать философский камень или неучей вечный двигатель, они неведающие фанатики. Но индикаторы, не только сглаживают, вот например “уровни”, мог бы быть один из самых важных признаков, я имею в виду те уровни которые мы видим на графике глазами, где народ стопы ставит. Вот попробуйте формализовать и запрограммировать такой признак и проверить на сколько он статистически значим.
Не стационарность вовсе не значит не предсказуемость, она говорит о том что простые статистики такие как матоожидание и дисперсия дрейфуют, не анализируется даже регулярности этого дрейфа, если дрейфуют то не стационарность. В контексте МО не стационарность не представляет проблемы, не стационарность проблема, для систем построенных на предпосылках, кусочной постоянности матожидания и вариации. МО может использовать оконные матожожидания(машки) и вариацию(болинжеры) как фичи, но это очень малая часть фичей и ошибки этих фичей могут быть частично устранены. Основная проблема в быстрых реакциях рынка на новую Информацию, которая вообще никак не детерминирована имеющимися фичами, одна надежда на инсайд и связанные с ним дифузные “предвестники”, когда возникают определенные паттерны поведения участников до объявления новостей. То есть из за инсайдерских действий, рынок более предсказуем.
...
Чё?
Не стационарность вовсе не значит не предсказуемость, она говорит о том что простые статистики такие как матоожидание и дисперсия дрейфуют, не анализируется даже регулярности этого дрейфа, если дрейфуют то не стационарность. В контексте МО не стационарность не представляет проблемы, не стационарность проблема, для систем построенных на предпосылках, кусочной постоянности матожидания и вариации. МО может использовать оконные матожожидания(машки) и вариацию(болинжеры) как фичи, но это очень малая часть фичей и ошибки этих фичей могут быть частично устранены. Основная проблема в быстрых реакциях рынка на новую Информацию, которая вообще никак не детерминирована имеющимися фичами, одна надежда на инсайд и связанные с ним дифузные “предвестники”, когда возникают определенные паттерны поведения участников до объявления новостей. То есть из за инсайдерских действий, рынок более предсказуем.
1. Нестационарность = дисперсия равно бесконечность. "Дрейф" - это новаторство!
2. Выделено красным - затарился попкорном и пивасом. Жду шоу с предсказанием ценового ряда методами МО!
1. Нестационарность = дисперсия равно бесконечность. "Дрейф" - это новаторство!
2. Выделено красным - затарился попкорном и пивасом. Жду шоу с предсказанием ценового ряда методами МО!
Мы здесь не очень заинтересованы в Вашей поддержке производителей пиваса и попкорна.
Мы здесь заинтересованы в мыслях по идентификации проблем на рынкете и их решении. причем не вообще, а при принятии решений о позициях.
По мне таких проблемы две:
1. Нестационарность при предсказании ЗНАЧЕНИЯ (ВЕЛИЧИНЫ) котира
2. Переобучения при предсказании направления движения котира.
При этом в рамках МО можно назвать не только проблему, но и обсудить инструмент решения проблем, более того обосновать точность получаемого результата.
Чё?
А че не так-то?
1. Нестационарность = дисперсия равно бесконечность. "Дрейф" - это новаторство!
2. Выделено красным - затарился попкорном и пивасом. Жду шоу с предсказанием ценового ряда методами МО!