交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1712

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mytarmailS:

好吧，所以我只是认为你对catbust感到不舒服。

是的，但感谢你提供的替代解决方案）。
 
elibrarius。
是的，但感谢你提供的替代解决方案）。

不客气））。


我认为预言家部分很好，我推荐它。我以为它是一个拨浪鼓，但事实证明它是一个严肃的工具。

 

当科学家想了解一个复杂的过程时，他们试图将其分解成更简单的组成部分并对其进行分析，这就是光谱分析产生的原因。让我们试着扮演科学家），虽然不是很成功的科学家。我已经想出了如何将价格分解成更简单的组成部分。我的分解没有可加性，这很糟糕，但从不同的角度看价格，还是很有趣的。

因此，我们需要收盘价 和波动率（高低）。

让我们把价格变成一个有条件的二进制--如果价格增量高于前一个，则为 "1"，如果低于，则为"-1"。

R代码

close.bin <- c(0,diff(close)) 
close.bin[close.bin>=0]  <- 1
close.bin[close.bin<0] <-  -1

我们得到一个二进制的价格

你可以把它累积起来，与价格进行比较。

close.bin.cum <- cumsum(close.bin)

它看起来并不多）现在让我们把波动性添加到我们的系列中去

volatil <- high-low
vol_clos <- close.bin*volatil
vol_clos.cum <- cumsum(vol_clos)

已经好了...

思想...

观点1

因此，几乎所有的 "天气 "都是由 "时间表内 "的波动决定的，而不是由 "二元 "价格方向决定的。问题是，波动率具有明显的季节性，而且相对容易预测，我们只需要预测二元价格，在结构上比普通价格更容易，然后简单地结合预测，得到一个完整的预测...


IDEA 2

所有适当的MO算法都从原始价格中学习得很糟糕，即使它们被归一化了，因为它们在系列中没有重复性，可能只是因为波动率是不断变化的，如果我们把价格分解成二进制和波动率，把波动率归一化并把它们加回去，或者不归一化而使用MO，理论上我们应该得到更好的概括能力，因为重复性会提高。


IDEA 3

通过分解，我们可以在不损失任何延迟的情况下平滑价格。我们可以对价格进行分解，分别对波动率和价格进行插值（拉伸），然后再加回一起

close.bin <- c(0,diff(close)) 
close.bin[close.bin>=0]  <- 1
close.bin[close.bin<0] <-  -1

volatil <- high-low

#  растянем цену с 50 точек к 300

cl.big <- approx(close.bin,n = 300)$y
vl.big <- approx(volatil ,n = 300)$y

res <- cumsum(cl.big*vl.big)


IDEA 4

我们可以分解价格和集群波动率，即减少自由度（例如，建立10个集群（州），即标准化，然后再加回标准化的波动率

 

什么，你们只是在寻找一个赚钱的系统吗？

先生们，你们只是在寻找一个可以赚钱的系统

但没有人，绝对没有人，正在做这件事

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

你以为你是什么，科学家还是什么？

先生们，你们只是 在寻找一个能赚钱的系统。

但是没有人，绝对没有人能够做到这一点。

也许你不应该寻找一个能让你 像其他人一样赚钱的系统。

也许停止"像其他人一样"，也许停止在测试人员中优化这些疯狂的随机性。

也许看着聪明人在做什么更好。

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

什么，你们只是在寻找一个赚钱的系统吗？

先生们，你们只是在寻找一个可以赚钱的系统

但没有人，绝对没有人可以做到这一点

你认为只有科学家才能想出有价值的东西吗？
教授。萨维利耶夫将大多数科学家称为资助者）。补助金的有效期通常不超过3年。一些基本的东西不可能在2-3年内被发现。
但是有一些人已经在这个问题上工作了几十个年头。 大多数人都受过高等教育，它奠定了学术的基础））科学家，接受了高等教育，在科学院或研究所 "得到了一份工作"，而不是其他地方的科学家，但技能有，并可能很好地在业余时间探索的东西和发明自己的东西。
 
mytarmailS:

当科学家想了解一个复杂的过程时，他们试图将其分解成更简单的组成部分并对其进行分析，这就是光谱分析产生的原因。

这些想法很有意思。在我看来，最不可预测的事情仍然是价格的运动方向。如果结果令人鼓舞，给我一个提示，也许其他人会开始挑选这个方向。

 
mytarmailS:

因此，也许我们不应该只是 像其他人一样，那些"没有人，绝对没有人，可以做到 " 的人。

你就不能"像其他人一样"，停止在测试人员中优化这些垃圾随机因素吗？

也许看着聪明人在做什么会更好？

聪明的人不会泄漏

 
elibrarius。

这些想法很有意思。在我看来，最不可预测的是价格运动的方向。如果结果令人放心，给我一个提示，也许其他人会开始朝这个方向走。

重点只是有很多想法，我是一个人，我只是写了这个帖子，希望有人会 "上钩"，我们会有点在一起。

 
mytarmailS:

关键是有很多想法，我是一个人，所以我写了这个帖子，希望有人能 "上钩"，我们也算是在一起。

我被 "迷住 "了，但不是因为 "科学性"，而是因为缺乏意义，对不起。当然，如果你所说的科学性是指用特殊术语描述研究对象的某种思维过程，那么是的--它是一种 "科学 "观点。然而，除了价格和波动的概念外，它与市场没有任何关系，就像 "真空中的马 "一样，它们本身就是被考虑的。
你有所有的东西：价格本身，波动率本身和所有其他参数，也都是本身。你得到的印象是，定价过程对你来说就像苍蝇的飞行一样随机和无意义。想象一下，在二维空间形成图形的不是人，而是一只苍蝇。对你来说，这没有什么区别，因为这个任务将再次沦为对随机游走的统计预测......。

对一个无意义的（通过你和我们共同的错误）随机过程的统计预测，不仅在科学上是无用的，而且从任何充分的角度来看也是无用的。

我的建议是：将原始意义回归到图上发生的事情，并找到正确的MO应用点。
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