交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2150

新评论
 
Uladzimir Izerski:

新闻背景的影响不一定对价格行为产生一时的影响。这取决于重要性。取决于玩家钱包的重量。但任何消息的出现都会影响球员的行为。它扮演着TA的角色。一个强大的玩家可以等待流动性聚集在市场上的最佳时机。

我没有看到任何障碍！！。(矛盾），重点是检测哪条新闻在哪个时刻变得重要，以及它可能取决于什么）。

 
Fast235:
大家安静，我有个大伤。

在离开商店之前又打碎了一瓶？ :)

 
Vitaly Muzichenko:

你在离开商店之前又打碎了一瓶？)

不，那是以前的乐趣，现在不同了。

 
Valeriy Yastremskiy:

我认为，根据其保留和输出的各种因素和条件，不可能实现毫不含糊的同步。但我不认为这有什么问题。前后一小时内的新闻时间是需要密切关注的。任务是了解这个或那个新闻对BP的行为（模式）有什么改变。它取决于什么。从一周中的一天，或一天中的一小时，或一个月中的一天或农历中的一天。或者从预测和新闻的权重来看都是一样的，预测权重和行动的相关性。

被另一项任务冲昏了头脑，到现在还在做。前面已经描述过了。这就像一个新数据上的平衡问题。这就是我们保持平衡的方法。而不要跌倒。在这里，从蜱虫到一年的分数和规则可以被描述。基本上是在颠簸的滑道上的平衡策略))))

我明白了。我也认为不可能保证同步性--我只能满足于我所拥有的）模型很简单--SB与漂移。只是想看看方差和漂移率在新闻周围是如何变化的。我想用MO来研究这两个参数（或至少是它们的比率）对新闻参数的依赖性。

均衡的概念对当前的经济科学来说是一个非常重要的概念。其可实现性、可持续性（效率）等。在凯恩斯之前，人们认为均衡总是自己实现的--"市场的无形之手"）现在，人们认为经济不可能自己处于有效的均衡状态，这导致国家在其中的作用不断增强。

很明显，你指的是不同意义上的可持续性，但我认为这两者是相关的--引号中的可持续性来自于政府试图使经济可持续发展的努力。

 
Valeriy Yastremskiy:

我没有看到任何障碍！！。(矛盾），任务只是确定哪条新闻在哪个时刻变得重要，以及它可能取决于什么）。

我很难判断你是如何将新闻背景纳入你的市场分析 的。也许我错过了什么，当我错过了））。

 
Aleksey Nikolayev:

我明白了。我也认为不可能保证同步性--我只能用我所得到的来做）模型很简单--SB与漂移。我只是想看看方差和漂移率在新闻附近的变化情况。我想用MO来研究这两个参数（或至少是它们的比率）对新闻参数的依赖性。

均衡的概念对当前的经济科学来说是一个非常重要的概念。其可实现性、可持续性（效率）等。在凯恩斯之前，人们认为均衡总是自己实现的--"市场的无形之手"）现在，人们认为经济不可能自己处于有效的均衡状态，这导致国家在其中的作用不断增强。

很明显，你指的是不同意义上的可持续性，但我想这两者是相关的--引号中的可持续性来自于国家试图使经济可持续。

对新闻的反应可能是短期的，也可能随着时间的推移而变得模糊不清。它可以在宣布之前发挥出来。同步是很难实现的。这仍然取决于TA。重要的新闻可能是由大玩家以手动模式播放。然后机器人就开始发挥作用了。机器人的工作更容易追踪。

 
Aleksey Nikolayev:

我明白了。我也认为不可能保证同步性--我只能用我所得到的来做）模型很简单--SB与漂移。我只是想看看方差和漂移率在新闻附近的变化情况。我想用MO来研究这两个参数（或至少是它们的比率）对新闻参数的依赖性。


显然，你指的是不同意义上的复原力，但我想它们是相关的--引号中的复原力来自于政府试图使经济具有复原力的努力。

我同意，与我比较状态、散布或宽度和速度的方式相同。也是所研究的部分与较长部分的方差比。而按比例来说，到点了。我用于单一的估计，并写一个算法，从该点开始窗口，并返回和放弃该点。这样的手动过滤器。

我喜欢凯恩斯，但那是以后的事。

我把问题简化为仅仅是平衡，而没有对新数据的条件。我们有历史数据，有一个真正的点，在那里保持平衡或选择运动方向，并在每个新的数据中做出决定。如果价格不超过极限，平衡是稳定的，如果价格超过了，并在那里停留了很长时间，就通过了过滤器，那么就需要改变平衡的处置方式。

 
Uladzimir Izerski:

我很难判断你在分析市场 时如何考虑到新闻背景。也许我错过了什么，当我错过了）。

通过改变价格通道的速度和它的宽度。

 
Valeriy Yastremskiy:

我同意，与我比较状态、散布或宽度和速度的方式相同。同时，所研究的部分与较长部分的散布比例。而按比例来说，到点了。我用于单一的估计，并写一个算法，从该点开始窗口，并返回和放弃该点。这样的手动过滤器。

我喜欢凯恩斯，但那是以后的事。

我把问题简化为仅仅是平衡，而没有对新数据的条件。我们有历史数据，有一个真正的点，在那里保持平衡或选择运动方向，并在每个新的数据中做出决定。这个问题被简化了，因为平衡有极限，归根结底就是要定义这些极限。 如果价格没有超出极限，那么平衡就是稳定的，如果价格超出极限并保持多头，即通过过滤器，那么我们需要改变平衡的处置方式。

其中一个标准方法是相同的CUSUM。但它不是适用于价格的增量，而是适用于模型的误差。

 

具有博弈论知识的人

这个包可能会有一些帮助。

https://cran.r-project.org/web/packages/EvolutionaryGames/vignettes/UsingEvolutionaryGames.html

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