交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 466

 
安德烈-基塞廖夫

你认为银行和HF会破产吗? 他们会的。
那么,为什么你认为大资金可以做任何事情?
如果他们能做所有的事情,他们就不会破产了。

一旦你得出结论,不是在大笔资金中,人们可以在市场上稳定地赚钱。 一旦价格(如你所说,也如银行和CF破产)是不可预测的,甚至对于相同的银行和CF,人们可以认为,人们可以应用一些交易模式,在一段时间内带来利润。

恕我直言。


这不是我的市场模式,我只是知道大玩家是如何交易的。

好吧,你已经回答了你自己的问题,为什么他们要破产--他们没钱了)。当然这些钱需要管理,但无论如何,赢家是拥有更多资金的人。

你不能只是去交易所买超过1000000份合同,没有人会卖给你这么多。其目的是在没有人注意的情况下购买这些合同。


至于价格,它从来都是随行就市。为什么在亚洲有一个单位?因为没有人在做交易,欧洲和美国总是在挣扎。


你说的 "一段时间 "是对的,绝对所有在公共领域的策略都是梅花,只是有些在一周内就消失了,有些在有某种平坦的情况下还能活2-3年。

 
伊万-鲁布佐夫

所以你已经回答了自己的问题,为什么他们会破产--他们没钱了。当然这些钱应该被管理,但无论如何,谁的钱多谁就赢。

但就像大订单被分割成小订单,市场对其不利一样,银行的头寸也会被同样的玩家按量分割成中等水平,比如说带网的渔民对围网的渔民。

伊万-鲁布佐夫

你不能随便去交易所买超过1000000份合同,没有人会卖给你这么多。其目的是在没有人注意的情况下购买这些合同。

我知道,一个好的球员把他的位置分成许多小的位置,可以获得几个月的时间。

伊万-鲁布佐夫

关于价格的问题也是如此:它从来没有仅仅是去哪里。为什么在亚洲有一个单位?因为没有人交易,欧洲和美国总是在打架。

价格是玩家行动的衍生物。因此,更多的买家数量会上升,更多的卖家数量会下降。

伊万-鲁布佐夫

没错你说的是 "一段时间",绝对是所有在公共领域的策略,只是有些在一周内就失去了,有些在有某种平坦的时候活了2-3年。

在这个世界上没有什么是静止的,所以每个物体都有一个开始和一个结束。

伊万-鲁布佐夫:在这个世界上,没有什么是静止的,每个物体都有一个开始和一个结束。

 
伊万-鲁布佐夫

这不是我的市场模式,我只是知道大玩家是如何交易的。

好吧,你已经回答了你自己的问题,为什么他们要破产--他们没钱了)。当然这些钱需要管理,但无论如何,赢家是拥有更多资金的人。

你不能只是去交易所买超过1000000份合同,没有人会卖给你这么多。其目的是在没有人注意的情况下购买这些合同。


关于价格的问题也是如此:它从来没有仅仅是去哪里。为什么在亚洲有一个单位?因为没有人做贸易,欧洲和美国总是在打架。


没错,你说的是 "一段时间",绝对是所有在公开渠道的策略,只是有些在一周内就失去了,有些在有某种平坦的情况下活了2-3年。


几乎就像伟大的鲍卡斯所说的那样,只是他还有一句 "有些人在被冲走之前仍然死于富贵"))

 
阿列克谢-瓦赫鲁舍夫

几乎就像伟大的鲍卡斯曾经说过的那样,只是他也有 "而有些人在活到耗尽之前就死了,很富有"。)

每个人都有阿尔茨海默氏症开始的时候,每个交易员都有沦为零的时候,甚至是大亏,相当于一个小国的GDP规模,但不是每个人都活得足够长,重要的是,一个人自己决定他的生活可能是什么,如何。按照惯例,交易员可以在完全亏损后崛起,也可以在太阳穴或嘴里放一颗子弹。 至于贵族,有一点很清楚,交易员不太可能去找银行或经理,这是不能接受的。

 
阿列克谢-瓦赫鲁舍夫

几乎就像伟大的鲍卡斯曾经说过的那样,只是他也有 "而有些人在活到耗尽之前就死了,很富有"。)

而且他是对的。

)))

 
伊万-鲁布佐夫

关键是我们在市场上有几种类型的参与者,其中一种是一些根纳季,他在等待一根蜡烛从卡车上弹起,还有一种叔叔,他有100500亿,有市场深度,他在某个方向上持仓,他不关心工具、指标、分析师的计算或其他什么东西)

所以把自己放在他的位置上,一切都会一下子变得清晰起来,例如你想赚取丰厚的利润,用侯爵之类的东西推高价格,而不是按照现在的规则,旗形/三角形/头肩形/--不,现在什么都行不通=))

因此,预测价格是不可能的,你无法进入那个叔叔的大脑,预测他明天想要什么的意图。

而所有这些数字/指标/算法/烛光都没有意义,如果它们起作用,每个人都会住在迈阿密,喝可乐。

对,我没有争论。

尽管如此,有哪些选择呢?

 

已经进入了哲学领域...

一个有用的事情。

祝好运

 

另一个有趣的话题是将模糊逻辑和模糊神经网络应用于市场预测。研究和系统改进的空间巨大。


 

从方法论上看,这是一篇非常有趣的文章--汇集了不同的模型

 

我认为有太多的建模,我见过类似的例子在一个阿里巴巴上解决的(+季节性)。而且他们既有stl,又有arima,还有森林。

而森林本身是通过重写来明确训练的--在图片中,你可以看到他们如何调整参数,以使训练数据的误差尽可能小。但在测试数据上,它并不那么完美。数据非常简单,这就是为什么模型不会亏损,如果是外汇,余额会很快归零。