Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1713

 
Renat Akhtyamov :

Neden burada kendini bilim adamlarıyla eşit tutuyorsun?

beyler sadece kazanmanızı sağlayacak bir sistem arıyorsunuz

ama hiç kimse, kesinlikle hiç kimse, bunu yapamaz

Biz sadece ilginç bir problemi çözmekle ilgileniyoruz, özellikle de çözülmeye başladığında.
 
mytarmailS :

Bilim adamları bazı karmaşık süreçleri anlamak istediklerinde...

güzel, eğiliyorum...

 
mytarmailS :

Bilim adamları karmaşık bir süreci anlamak istediklerinde, bu süreci daha basit bileşenlere ayırmaya ve analiz etmeye çalıştıklarında, bunun için spektral analiz oluşturuldu. Bilim adamlarını oynamaya çalışalım) çok başarılı olmasalar da. Fiyatı daha basit bileşenlere nasıl ayıracağımı buldum. Ayrıştırmamda toplama yok, ki bu kötü, ama yine de fiyata farklı bir açıdan bakmak ilginç.

bu yüzden kapanış fiyatlarına ve oynaklığa ihtiyacımız var (yüksek-düşük)

Fiyat artışı öncekinden daha yüksekse, fiyatı koşullu ikili bir forma dönüştürüyoruz, o zaman "1", daha düşükse "-1"

R kodu

ikili fiyatı alıyoruz

kümülatif yapabilir ve fiyatla karşılaştırabilirsiniz

Pek benzemiyor) Şimdi de serimize volatilite ekleyelim.

Zaten daha iyi...

Fikirler..

FİKİR 1

Böylece, neredeyse tüm "hava"nın "ikili" fiyat yönü tarafından değil, "şamdan içi" oynaklık tarafından yapıldığı ortaya çıktı. İşin püf noktası, oynaklığın belirgin bir mevsimselliğe sahip olması ve bunu tahmin etmenin nispeten kolay olmasıdır, yalnızca yapısı normal fiyattan daha basit olan ikili fiyatı tahmin etmek ve ardından tahminleri toplamak ve tam teşekküllü bir sonuç elde etmek için kalır. tahmin etmek...


FİKİR 2

Tüm ML algoritmaları, ham fiyatlar üzerinde, hatta normalize edilmiş olanlar üzerinde zayıf bir şekilde eğitilmiştir, çünkü seride tekrarlanabilirlik yoktur, belki de sadece sürekli olarak farklı olan oynaklık nedeniyle, fiyatı ikili ve oynaklığa ayrıştırır ve oynaklığı tam olarak normalleştirirseniz ne olur? ve onları geri ekleyin veya ayarlamayın, ancak MO'yu besleyin, teorik olarak tekrarlanabilirlik artacağından daha iyi bir genelleme yeteneği elde etmeliyiz


FİKİR 3

Ayrıştırma yardımıyla, gecikmeyi kaybetmeden fiyatları düzeltebilirsiniz. Fiyatı ayrıştırabilir ve oynaklığı ve fiyatı ayrı ayrı enterpolasyon (uzatma) yapabilir ve ardından geri ekleyebilirsiniz.


FİKİR 4

Fiyatları ve küme oynaklığını ayrıştırın, ardından serbestlik derecelerini azaltın, örneğin 10 küme (eyalet) yapın, yani nasıl standartlaştırılır ve bu tür standartlaştırılmış oynaklığı geri koyun

Karmaşık bir süreci bileşenlerine ayırma önerisi çok makul. Bu böyle yapılmalı. Sadece, nedense, sizden çok az var. Çalışmaya eklenebilecek türevler de dahil olmak üzere daha birçok piyasa parametresi vardır. Güçlü bir aracınız var - MO! Neden ML kullanarak istatistiksel olarak kalıp aramak için tutarlı, mantıksal bir parametrik sistem oluşturmaya çalışmıyorsunuz?

Daha önce, gücünü istatistiksel olarak kontrol edeceğiniz bağlantılar ve bağımlılıklarla organize ederek, çalışmadaki parametre setini genişletin.

2-3 parametre bırakırsanız, çalışmanın faydası geçersiz olacaktır, çünkü bizim için sürecin rastgeleliği, bilinen parametre sayısı ve ilişkileri ile ters orantılıdır. Ne kadar çok olursa, rastgelelik sürecinde o kadar az görürüz. Bu nedenle, sistemi büyütün ve parametreler ekleyin.
 
Peter Konow'un fotoğrafı.
Karmaşık bir süreci bileşenlerine ayırma önerisi çok makul. Bu böyle yapılmalı. Sadece, nedense, sizden çok az var. Çalışmaya eklenebilecek türevler de dahil olmak üzere daha birçok piyasa parametresi vardır. Güçlü bir aracınız var - MO! Neden ML kullanarak istatistiksel olarak kalıp aramak için bütünsel, mantıksal bir parametrik sistem oluşturmaya çalışmıyorsunuz?

Daha önce, gücünü istatistiksel olarak kontrol edeceğiniz bağlantılar ve bağımlılıklarla organize ederek, çalışmadaki parametre setini genişletin.

2-3 parametre bırakırsanız, çalışmanın faydası geçersiz olacaktır, çünkü bizim için sürecin rastgeleliği, bilinen parametre sayısı ve ilişkileri ile ters orantılıdır. Ne kadar çok olursa, rastgelelik sürecinde o kadar az görürüz. Bu nedenle, sistemi büyütün ve parametreler ekleyin.

Başlangıçta 3 tick satır parametremiz var, bid ask, tick time. Diğer tüm parametreler bu üçünün türevleridir. Desimasyon, ortalama alma. Ve bir sürüden.

 
Valeriy Yastremskiy :

Başlangıçta 3 tick satır parametremiz var, bid ask, tick time. Diğer tüm parametreler bu üçünün türevleridir. Desimasyon, ortalama alma. Ve bir sürüden.

Teklif, sor, son, seviyelerde arz ve talep hacimleri, OI, mevsimsellik, oturum süresi ve diğer birçok ve türev ... haber yayın süresi, haber önemi, faiz oranı , paralel davranış gibi temel parametreleri dahil edebilirsiniz. aynı anda çiftler ... zaten MO kullanıyorsanız, o zaman sonuna kadar. "Babam ve annem bana keşfetmeyi öğretti, öyleyse keşfet!" şarkısında olduğu gibi.)))

Çok sayıda piyasa parametresinden bir sistem oluşturmak ve bunların ilişkilerini statik olarak belirlemek gerekir. Ayrıca, bu temelde, bize TS için "düzenlilikler" olarak hizmet edecek "sözde bağımlılıklar" (yüksek derecede olasılık ile çalışan bağımlılıklar) türetiniz.
 
Peter Konow'un fotoğrafı.
Teklif, talep, son, seviyelerde arz ve talep hacimleri, OI, mevsimsellik, oturum süresi ve diğer birçok ve türev ... haber yayın zamanı, haber önemi, faiz oranı , paralel davranış gibi temel parametreleri dahil edebilirsiniz. aynı anda çiftler ... zaten MO kullanıyorsanız, o zaman sonuna kadar. "Babam ve annem bana keşfetmeyi öğretti, öyleyse keşfet!" şarkısında olduğu gibi.)))

Son derece küçük olan haberlerin önemi dışında, dijitalleştirme görevi çözülene kadar temel dış parametreler burada dikkate alınmadı, bugün pazarın diğer özelliklerinin ve parametrelerinin sunumunu, görünüşe göre geliştirme aşamasında olan bir yerde görmedim, ancak kullanımda değiller. Bu konuyla ilgili haberlerden. AI, düşman ülkenin durumu hakkındaki istihbaratı dikkate alacak ve eylem taktikleri üzerinde çalışacaktır. Toplumun, piyasanın, ülkenin durumuna ilişkin verileri dijitalleştirme görevi başka bir görevdir.

 
Evgeny Dyuka'nın fotoğrafı.
Biz sadece ilginç bir problemi çözmekle ilgileniyoruz, özellikle de çözülmeye başladığında.
Görevin çözülmeye başladığını nasıl belirlersiniz?
 
Valeriy Yastremskiy :

Son derece küçük olan haberlerin önemi dışında, dijitalleştirme görevi çözülene kadar temel dış parametreler burada dikkate alınmadı, bugün pazarın diğer özelliklerinin ve parametrelerinin sunumunu, görünüşe göre geliştirme aşamasında olan bir yerde görmedim, ancak kullanımda değiller. Bu konuyla ilgili haberlerden. AI, düşman ülkenin durumu hakkındaki istihbaratı dikkate alacak ve eylem taktikleri üzerinde çalışacaktır. Toplumun, piyasanın, ülkenin durumuna ilişkin verileri dijitalleştirme görevi başka bir görevdir.

Fon verilerinin sayısallaştırılması olmasa bile, fiyatın yanı sıra hacimler, açık faiz, fiyat seviyeleri ve hacimleri, zaman parametreleri - seans, sezon vb. Var görünüyor. Haberler zaten dijitalleştirildi...

Yani, piyasa parametreleri menüsü burada tartışılandan ve kullanılandan çok daha zengindir ve ML'nin potansiyeli araştırmalarda tam olarak gerçekleştirilmemiştir.

Mevcut parametreleri koşullu bir sistemde toplar, değerlerinin akışını, gerçek zamanlı olarak yenilenen ve güncellenen istatistiksel bir veritabanına dayalı olarak "çapraz" bağımlılıkların katsayılarını hesaplayan MO algoritmasına düzenlerdim.
 
Renat Akhtyamov :
Görevin çözülmeye başladığını nasıl belirlersiniz?
Sadece sinir ağı gerçek piyasada bir gösterge olarak çalışıyor ve varlık hareketini iyi tahmin ediyor. Ayrıca, bir başka deneysel olan da giriş noktaları vermeye çalışıyor. İşte son 10 saatteki son dört sinyal, tüm sinyaller herkese açık.

 
Çalışmanın görevi, piyasa parametrelerinin değerlerinin dinamiklerinde istikrarlı bağımlılıklar bulmaktır. Ne kadar çok parametre olursa o kadar iyidir, çünkü sinir ağı birbirine karşı değişkenliğe sahip olacak ve bu da bir model bulma olasılığını artıracaktır.