交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1000 1...99399499599699799899910001001100210031004100510061007...3399 新评论 СанСаныч Фоменко 2018.06.28 09:34 #9991 阿列克谢-尼古拉耶夫。我对这个问题不是很熟悉。我想了解--用ARFIMA去趋势是否有可能对急剧的趋势变化（顶部或底部）有用？没有。 我们必须建立上述所有的模型。特别是，我们可以考虑模型在尖峰之后的后续行为问题。 Uladzimir Izerski 2018.06.28 17:25 #9992 祝贺1000周年纪念页。我祝愿所有参与者最终能征服调皮的马 "NS"，并都成为百万富翁。因为对他们的时间的回报必须是充分的。 Alexander_K2 2018.06.28 17:28 #9993 我也加入祝贺行列!祝大家好运，并获得不受限制的利润! Renat Akhtyamov 2018.06.28 17:48 #9994 Женя 2018.06.29 14:07 #9995 TheXpert。他们在这里做什么，这个问题更难回答。习惯。另一个原因可能是缺乏选择，甚至在英语论坛上，类似的主题用一只手的手指来数，在那里每天有超过1个帖子，一个elitetrader，而且那里的流动性也下降了，algotrader的高峰热潮是在2010年的某个地方，现在人们已经明白，球只是捕鼠器中的奶酪，而转动分析系统，像那些在LHC中识别新粒子，是为单位，不是为大多数。但在这里，它是有趣和多样化的，就像在巴比伦，像原始的肉汤，但由于适度，没有陷入混乱。 mytarmailS 2018.06.29 16:46 #9996 问一下老前辈们，有没有人试过用mo搜索关卡？ Aleksey Nikolayev 2018.06.30 09:51 #9997 马克西姆-德米特里耶夫斯基。顺便说一下，曼德尔布罗特的遗产是经济物理学 他们那里有自己的公式和方法，但我没有研究过。被认为是对过时的有效市场理论的一种替代 经济物理学的根源在于经典的作品。 1965年，Benoit Mandelbrot 发现，金融系列（证券交易所的价格波动）的动态在小的和大的时间尺度上是绝对相同的：几乎不可能从这种系列的图形中确定它是否代表一小时、一天或一个月的价格波动。曼德布罗特称这种特性为自 相似性，而拥有这种特性的物体为分形。物理学在研究具有这种特性的过程方面非常有活力，开发的分析方法经常（但不幸的是，并不总是）有助于注意到金融系列行为的异常 - 价格急剧下跌或反弹的前兆。在20世纪初，法国数学家路易斯-巴切莱特 在他的"投机理论 " 中，试图用布朗运动--液体或气体中分子的混乱运动--来类比描述金融系列的动态。归纳这种方法的现代模型产生了分形过程，在统计上类似于真实的金融系列。其中许多模型是基于1970年代和1990年代发展起来的混沌动力系统理论--产生复杂动态 的方程，有时几乎与随机过程没有区别。现代经济物理学利用了理论物理学的 其他强大工具--例如，连续体积分，这是量子力学 和量子场论的 一个基本工具。但当今最时尚的趋势也许是进化游戏，它直接模拟无数投资者 遵循某些偏好和原则的活动。现在，关于经济物理学的一系列会议几乎是定期举行的，包括：日经经济物理学研究 研讨会，以及APFA、ESHIA、经济物理学座谈会等。英文维基中的文章让我觉得更有意义。似乎博弈论和类似蒙特卡洛的模拟是那里的主要方法。我对它们的态度是双重的：一方面，我部分同意你和fxsaber对蒙特卡洛的怀疑（在对我文章的评论中），但另一方面，我会对导致非平稳价格序列的简单的基于游戏的市场模型感兴趣。同样有趣的是，这些方法可以成为技术分析和基本面分析之间的桥梁。我不能说这一切一定会对交易有帮助，但有可能获得一些模型，这些模型的参数可以通过MO的方式更新。 我在某处读到，直到最近，博弈论在金融理论中的应用还很少，但现在有了进展。我想知道更多关于它的信息。 Maxim Dmitrievsky 2018.06.30 10:19 #9998 阿列克谢-尼古拉耶夫。英文维基上的文章让我觉得更有意义。看来，那里的主要方法是博弈论和蒙特卡洛模拟。我对它们的态度是双重的：一方面，我部分同意你和fxsaber对蒙特卡洛的怀疑（在对我文章的评论中），另一方面，我对导致非平稳价格序列的简单市场博弈模型感兴趣。同样有趣的是，这些方法可以成为技术分析和基本面分析之间的桥梁。我不能说这一切一定会对交易有帮助，但有可能获得一些模型，这些模型的参数可以通过MO的方式更新。 我在某处读到，直到最近，博弈论在金融理论中的应用还很少，但现在有了进展。我想知道更多关于它的信息。对我来说，市场的博弈论在RL中得到了发展（我论文中的基础知识），支付矩阵被过渡矩阵或参数化的随机代理政策取代。当然，只要市场策略不改变，所有这些都是相关的。这里的基础仍然是应用于市场的分形理论，特别是通过Weierschrass-Mandelbrot函数进行建模，如上面提到的和其他类似物。我还没有尝试把这2个东西放在一起做模型，但我对如何做有趣的事情有一些想法。我没有深入研究过经济物理学，我不知道它是如何发展的，从互联网上稀缺的信息来看--几乎没有:) secret 2018.06.30 11:11 #9999 亚历山大_K2。 这些是我们在对蜱虫BP进行指数稀释后得到的图表。正如你所看到的，无论是白天还是晚上，差异实际上是一个常量。为此，只需取一个一天大小的分散计算窗口即可。在这里，任何瘦身都没有任何效果。如果你知道如何做历史测试，这一点早就变得很明显了。 Aleksey Nikolayev 2018.06.30 11:39 #10000 马克西姆-德米特里耶夫斯基。对我来说，市场的博弈论是在RL中发展起来的（我论文中的基础知识），其中支付矩阵被过渡矩阵或参数化的随机代理政策所取代。当然，只要市场战略不改变，所有这些都是相关的。这里的基础仍然是应用于市场的分形理论，特别是通过Weierschrass-Mandelbrot函数进行建模，如上面提到的和其他类似物。我还没有尝试把这2个东西放在一起做模型，但我对如何做有趣的事情有一些想法。我没有更深入地研究过经济物理学，我不知道它是如何发展的，从互联网上稀缺的信息来看，这几乎是不可能的 :)RL是强化学习？ 与市场直接相关的游戏模式将是有趣的。例如，人们可以尝试模拟经纪商对冲交易头寸的过程。也许有一些持续的价格行为模式（由于偏斜度的积累和其对冲之间不可避免的时间滞后）。虽然，一切都必须在很久以前就计算好了。 由于某些原因，英文文章中根本没有Mandelbrot。我可以把它放在那里）。 1...99399499599699799899910001001100210031004100510061007...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我对这个问题不是很熟悉。我想了解--用ARFIMA去趋势是否有可能对急剧的趋势变化（顶部或底部）有用？
没有。
我们必须建立上述所有的模型。特别是，我们可以考虑模型在尖峰之后的后续行为问题。
他们在这里做什么，这个问题更难回答。习惯。
另一个原因可能是缺乏选择，甚至在英语论坛上，类似的主题用一只手的手指来数，在那里每天有超过1个帖子，一个elitetrader，而且那里的流动性也下降了，algotrader的高峰热潮是在2010年的某个地方，现在人们已经明白，球只是捕鼠器中的奶酪，而转动分析系统，像那些在LHC中识别新粒子，是为单位，不是为大多数。但在这里，它是有趣和多样化的，就像在巴比伦，像原始的肉汤，但由于适度，没有陷入混乱。
顺便说一下，曼德尔布罗特的遗产是经济物理学
他们那里有自己的公式和方法，但我没有研究过。被认为是对过时的有效市场理论的一种替代
经济物理学的根源在于经典的作品。 1965年，Benoit Mandelbrot 发现，金融系列（证券交易所的价格波动）的动态在小的和大的时间尺度上是绝对相同的：几乎不可能从这种系列的图形中确定它是否代表一小时、一天或一个月的价格波动。曼德布罗特称这种特性为自 相似性，而拥有这种特性的物体为分形。物理学在研究具有这种特性的过程方面非常有活力，开发的分析方法经常（但不幸的是，并不总是）有助于注意到金融系列行为的异常 - 价格急剧下跌或反弹的前兆。在20世纪初，法国数学家路易斯-巴切莱特 在他的"投机理论 " 中，试图用布朗运动--液体或气体中分子的混乱运动--来类比描述金融系列的动态。归纳这种方法的现代模型产生了分形过程，在统计上类似于真实的金融系列。其中许多模型是基于1970年代和1990年代发展起来的混沌动力系统理论--产生复杂动态 的方程，有时几乎与随机过程没有区别。现代经济物理学利用了理论物理学的 其他强大工具--例如，连续体积分，这是量子力学 和量子场论的 一个基本工具。但当今最时尚的趋势也许是进化游戏，它直接模拟无数投资者 遵循某些偏好和原则的活动。
现在，关于经济物理学的一系列会议几乎是定期举行的，包括：日经经济物理学研究 研讨会，以及APFA、ESHIA、经济物理学座谈会等。
英文维基中的文章让我觉得更有意义。似乎博弈论和类似蒙特卡洛的模拟是那里的主要方法。我对它们的态度是双重的：一方面，我部分同意你和fxsaber对蒙特卡洛的怀疑（在对我文章的评论中），但另一方面，我会对导致非平稳价格序列的简单的基于游戏的市场模型感兴趣。同样有趣的是，这些方法可以成为技术分析和基本面分析之间的桥梁。我不能说这一切一定会对交易有帮助，但有可能获得一些模型，这些模型的参数可以通过MO的方式更新。
我在某处读到，直到最近，博弈论在金融理论中的应用还很少，但现在有了进展。我想知道更多关于它的信息。
英文维基上的文章让我觉得更有意义。看来，那里的主要方法是博弈论和蒙特卡洛模拟。我对它们的态度是双重的：一方面，我部分同意你和fxsaber对蒙特卡洛的怀疑（在对我文章的评论中），另一方面，我对导致非平稳价格序列的简单市场博弈模型感兴趣。同样有趣的是，这些方法可以成为技术分析和基本面分析之间的桥梁。我不能说这一切一定会对交易有帮助，但有可能获得一些模型，这些模型的参数可以通过MO的方式更新。
我在某处读到，直到最近，博弈论在金融理论中的应用还很少，但现在有了进展。我想知道更多关于它的信息。
对我来说，市场的博弈论在RL中得到了发展（我论文中的基础知识），支付矩阵被过渡矩阵或参数化的随机代理政策取代。当然，只要市场策略不改变，所有这些都是相关的。这里的基础仍然是应用于市场的分形理论，特别是通过Weierschrass-Mandelbrot函数进行建模，如上面提到的和其他类似物。我还没有尝试把这2个东西放在一起做模型，但我对如何做有趣的事情有一些想法。我没有深入研究过经济物理学，我不知道它是如何发展的，从互联网上稀缺的信息来看--几乎没有:)
这些是我们在对蜱虫BP进行指数稀释后得到的图表。正如你所看到的，无论是白天还是晚上，差异实际上是一个常量。
为此，只需取一个一天大小的分散计算窗口即可。在这里，任何瘦身都没有任何效果。如果你知道如何做历史测试，这一点早就变得很明显了。
对我来说，市场的博弈论是在RL中发展起来的（我论文中的基础知识），其中支付矩阵被过渡矩阵或参数化的随机代理政策所取代。当然，只要市场战略不改变，所有这些都是相关的。这里的基础仍然是应用于市场的分形理论，特别是通过Weierschrass-Mandelbrot函数进行建模，如上面提到的和其他类似物。我还没有尝试把这2个东西放在一起做模型，但我对如何做有趣的事情有一些想法。我没有更深入地研究过经济物理学，我不知道它是如何发展的，从互联网上稀缺的信息来看，这几乎是不可能的 :)
RL是强化学习？
与市场直接相关的游戏模式将是有趣的。例如，人们可以尝试模拟经纪商对冲交易头寸的过程。也许有一些持续的价格行为模式（由于偏斜度的积累和其对冲之间不可避免的时间滞后）。虽然，一切都必须在很久以前就计算好了。
由于某些原因，英文文章中根本没有Mandelbrot。我可以把它放在那里）。