Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3101
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
я стационарностью называю привычное эконометрическое: постоянство среднего и дисперсии. На рынках такого естественно нет, они же не "памятник". Гетероскедастичность убирается, остальное близко к СБ.
Вообще вид распределения мало что говорит о предсказуемости. Это такая математическая игра, отдаленная от трейдинга. Добавьте в котировку немного пушистости, покрывающей спред. Или устойчивый возврат к среднему в определенное время суток. Распределение не изменится, а заработать будет можно. Примерно такое и всякое подобное можно назвать неэффективностью. Для этого писать алгоритмы с учетом того, что предсказать все нельзя, да и не нужно. Я бы не сказал что там такое уж проклятие, просто есть реально эффективные инструменты, из которых фиг че вытащишь.
Имхо конечно, но если построить модели ценообразования, при которых есть понятные отклонения от СБ, то можно затем например, на этой основе нагенерить искусственных котировок, хоть на тыщу лет. После чего на этом котире научиться с помощью МО определять те места где были отклонения, и после этого попытаться сделать тоже самое на реальных котирах. Как вариант.
Сама по себе модель СБ конечно пользы мало дает, польза получается только тогда когда диагностируются(находятся) отклонения от этой модели.
По поводу моделей рынка - думаю, что надо изначально создавать некую онлайн игру, типа РПГ с продвинутым клановодством-государством, где у каждого клана своя валюта, где есть реальный рынок, и смотреть, как меняются цены в зависимости от событий в мире. Раньше таким портатипом могла быть вторая линейка, где был рынок и, как минимум, две валюты. Можно хотя бы на базе неё сделать мониторинг изменения средних цен на ресурсы потом добавить туда эмуляцию торгов - с историей котировок. В целом, по моим ощущениям, законы экономики там работают, есть инфляция, есть неликвидные дорогие активы, есть потребность в быстрой продаже, есть потребность в рабочей силе, и операциях конвертации. Т.е. смысл в исследовании экономики и влияния организованного биржевого рынка на изменение цен (потребуется несколько серверов - где есть и нет биржи). Думаю, что там можно выявить закономерности и делать прогнозы, исходя из анализа развития игрового мира.
И, всё придет к важности таких показателей, как торговый баланс, денежная масса, стоимость труда, ВВП на душу населения, процентная ставка (есть в игре и этот механизм), заказы на производство оборудования...
Тема интересная, но финансово затратная.
Упрощенные модели, без исследования глобальных, не дадут понимания рынка - поэтому надо идти от сложного к простому.
Имхо конечно, но если построить модели ценообразования, при которых есть понятные отклонения от СБ, то можно затем например, на этой основе нагенерить искусственных котировок, хоть на тыщу лет. После чего на этом котире научиться с помощью МО определять те места где были отклонения, и после этого попытаться сделать тоже самое на реальных котирах. Как вариант.
Усреднить, отнять и поделить :)
В общем, как я понял, предлагаете поменять целевую на участке, где "плохой" сигнал?
То же самое говорил Алексей Николаев..
Отклонения от сб что дадут? Если это другой стохастический процесс, он тоже случайный. Случайность на СБ ведь не заканчивается, а только начинается.
Ну наверное, поиск неэффективности рынка.
Я имел в виду есть ли такой подход в официальной науке , так как уже слышал точно такие же мысли про сравнение с СБ
Инетересно есть ли какие то уже устоявшиеся техники
Вот сделал набросок
слева реальный график евры м5
справа СБ тики (кумулятивная сумма) преобразованы в м5
Как минимум да, если через модель выравнивать пытаться.
Это может улучшить результаты при обучении, но не при применении, если первый участок (с измененной целевой) станет чаще появляться на истории, чем второй. Но, мне нужно сделать два участка равноценными, что бы модель их разделила и переключалась как бы между ними, т.е. в теории должен быть категориальный признак.
Это может улучшить результаты при обучении, но не при применении, если первый участок (с измененной целевой) станет чаще появляться на истории, чем второй. Но, мне нужно сделать два участка равноценными, что бы модель их разделила и переключалась как бы между ними, т.е. в теории должен быть категориальный признак.