交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3111

 
СанСаныч Фоменко #:

虽然带仓位的报价与平衡图不同,但如果换位思考,平衡图就是一个典型的过饱和 TC 图。

这只是一个特点,并不能说明什么稳定性。

稳定性在新数据(10 年)上进行了测试,但这也不能保证 lambos 和游艇的稳定性。有趣的是,不是在测试仪中观察模型,而是观察它在现实生活中是如何工作的。

 
Maxim Dmitrievsky #:

这只是一个功能,与可持续发展无关。

根据新数据(10 年)对稳定性进行了测试,但即便如此,也不能保证会出现 lambos 和游艇。有趣的是,不是在测试仪中观察模型,而是观察它在现实生活中是如何工作的。

在上图中,所有的缩水都很大,在 06.01 左右,8 笔利润中的缩水约为 7 英镑。13 英镑买 10 000 个月--这不算什么,您需要增加手数,这样的机会似乎是有的,真的是 100 倍,这将导致相当可以接受的存款加载。然后,缩水将是余额的几十分之一,这将导致以 "至少保存一些东西 "为由来弥补损失。

 
СанСаныч Фоменко #:

在上图中,所有的缩水都很大,在 06.01 左右,8 笔利润中的缩水约为 7 英镑。一个月 10 000 英镑的 13 英镑不算什么,有必要增加手数,这样的机会似乎是有的,真的是 100 倍,这将导致相当可以接受的存款加载。然后,提款将是余额的几十分之一,这将导致以 "至少保存一些东西 "为由固定损失。

每个人都有自己对风险的主观理解。我更感兴趣的是稳健的模型和获得模型的方法。

我认识一些人,他们在交易中的着陆率为 80%,或在零点时流失,但有时却能赚到几千美元。我只在套利交易中毫无风险地赚了几千美元,其他一切都有风险。
 

我读了一个非常聪明的人的作品 Gabriel Okasa 2201 .12692.pdf

第一页就让我印象深刻的是,他开始用螺栓把自行车固定在摩托车上。

看着一些理论在三维空间中展开,感觉很有趣。

最伟大的创造在第 30 页就完成了,而且没有一个实际应用的例子。

更有趣的是算法交易和 S.B.。

 
Lorarica #:

我读了最聪明的人加布里埃尔-冈萨的作品 2201 .12692.pdf

让我印象深刻的是,从第一页开始,他就开始把自行车栓在摩托车上。

看着一些理论在三维空间中展开,感觉很有趣。

最伟大的创作是在第 30 页完成的,而且没有一个实例,一个真正的应用。

算法交易和 S.B. 更有趣。

别忘了,这是论坛的一个纯理论分支:)
顺便说一句,21 年后,"这些 "中的某人因 "类似 "工作获得了诺贝尔奖。众所周知,诺贝尔奖是颁给任何人的,所以一切都符合事实。
 

昨天上厕所时,我突然想到了这一点,于是就写下了这句话!

用口红在玻璃上写的, E=S*M*S

 
Lorarica #:

E=C*M*C

三元公式是张量形式吗?

 
 

教我不会教你们。你们必须明白,我在市场上和你们作对。

算法交易是基于虚假的市场数据。这很简单。收盘价 略微与市场重合,高位 低位 。在分钟图上比市场高得多。因此,很简单,我们在高于收盘价[1] 5 个点时卖出。我们以同样的方式买入。如果低于收盘价[1]4-5 个点。

出于道德原因,我不打算讨论 S.B.。我会写成哑文,我会被提前禁止。

 
Lorarica #:

教我不会教你们的你们必须意识到,我是在和市场上的所有人作对。

算法交易是基于虚假的市场数据。很简单收盘价 与市场略有重合,高位 低位 。在分钟图上比市场高得多。因此,很简单,我们在高于收盘价[1] 5 个点时卖出。我们以同样的方式买入。如果低于收盘价[1]4-5 个点。

出于道德原因,我不打算讨论 S.B.。我会写成哑文,我会被提前禁言。

曼荼罗