Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2727
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
Кстати, тоже важный практически и интересный теоретически вопрос. Можно же сформулировать его как зависимость реального бид-аск спреда от объёма (ликвидности, волатильности), посчитать соответствующую регрессию, сравнить форекс с биржевыми инструментами и тд. Другое дело, что интересно это только тем, чьи ТС торгуют большими объёмами)
Ой, там такая каша что ничего непонятно. Откуда они эти котировки с объемами берут, какие поставщики, есть ли они вообще и все в таком духе. В итоге даже если получится, будут банить такую токсичную тс как и все остальные на похожих принципах
Вроде бы fxsaber писал что проблемы начинаются с каких-то больших оборотов. Возможно, ваши ТС стали жертвой слишком высокой популярности у копировщиков)
Вроде бы fxsaber писал что проблемы начинаются с каких-то больших оборотов. Возможно, ваши ТС стали жертвой слишком высокой популярности у копировщиков)
к выбору интервалов обучения(оптимизации)
можно отталкиваться от классической модели Random-Walk, от которой недалеко ушли и в которой отклонения ~2*sqrt(T). (два - это останки трендов)
Она замечательна тем,
(a) что масштабируема (ровно те-же параболы, те-же линии что на скриншоте останутся и при переключении в младшие ТФ и в тики),
(b) всё равно результаты прямо-косвенно будем с ней сравнивать
(с) у неё есть характерные интервалы. Тот-же фокус той-же параболы
вот на эти интервалы и ориентироваться.
Технически вполне решаема, наверное. Вопрос в способе интерпретации результатов подобного эксперимента.
В матстате есть множество тестов на проверку однородности выборок, например. Если конечно я правильно понимаю вашу терминологию.
И чем эти критерии плохи?
Я у себя сохранил, но не реализовал ссылка1, ссылка2, ссылка3.
И чем эти критерии плохи?
Я у себя сохранил, но не реализовал ссылка1, ссылка2, ссылка3.
Критерии вполне хороши. Можно добавить ещё к ним тест Колмогорова-Смирнова, как наиболее популярный.
Речь о принципах формирования сравниваемых выборок, которые к самим критериям не имеют никакого отношения.
Критерии вполне хороши. Можно добавить ещё к ним тест Колмогорова-Смирнова, как наиболее популярный.
Речь о принципах формирования сравниваемых выборок, которые к самим критериям не имеют никакого отношения.
Как это не имеют отношения? Если критерии меняются от размера выборки, то выборку надо загнать в нужные критерии. Чего то я не понимаю...
к выбору интервалов обучения(оптимизации)
можно отталкиваться от классической модели Random-Walk, от которой недалеко ушли и в которой отклонения ~2*sqrt(T). (два - это останки трендов)
Она замечательна тем,
(a) что масштабируема (ровно те-же параболы, те-же линии что на скриншоте останутся и при переключении в младшие ТФ и в тики),
(b) всё равно результаты прямо-косвенно будем с ней сравнивать
(с) у неё есть характерные интервалы. Тот-же фокус той-же параболы
вот на эти интервалы и ориентироваться.
Для любой точки можно указать значение d, при котором она станет фокусом) Про зависимость фокуса от соотношения масштабов по цене и времени даже и не заикаюсь)
Как это не имеют отношения? Если критерии меняются от размера выборки, то выборку надо загнать в нужные критерии. Чего то я не понимаю...
Критерий, по сути, это просто формула, в которую нужно подставить интересующие вас выборки для того, чтобы их сравнить. Вы решаете какие нужно сравнивать выборки, а не критерий.
Для любой точки можно указать значение d, при котором она станет фокусом) Про зависимость фокуса от соотношения масштабов по цене и времени даже и не заикаюсь)
это вопрос метрик, сколько минут (тиков) соответсвует 1 пункту, что считать углом pi/4 и почему; но так можно скатится к нелюбимому ТС`ом Гану :-)
а так - все валюты в точности соответствуют закону отклонение=2*sqrt(T). Что впрочем не удивительно