트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2822

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Maxim Dmitrievsky #:
제가 알기로는 비안정성 모델링은 변동성 모델링을 의미합니다. 방향성 트레이딩 없이. 이런 점에서 패턴 또는 평균 증분 이동이 방향성 거래에 더 유망합니다. 아직 기사를 보지 못했습니다.

나는 심지어 다른 방향으로의 거래를 포기할 것입니다. 예를 들어 지난 10 년 동안의 유로 벅스는 구매하지 않고 주기적으로 어리석게 팔아야합니다. 매수는 매도보다 모델에 더 많은 오류를 일으킬 것입니다.

지금은 환경을 혼돈과 비교하여 혼돈 속에서 신호의 부재를 판단하거나 혼돈과 구별하여 신호의 존재를 판단하기 위해 무엇이 더 나은지 결정할 때가 아니라고 생각합니다. 어느 쪽도 상태를 예측하거나 결정하는 것이 더 나은 것은 아닙니다. 지금은 실험의 시기입니다.

 
고정적이지 않다는 것은 무엇을 의미할까요? 안정적으로 반복되는 패턴이 있는 경우)))))) 시간이 지나면서 모든 사람이 볼 수 있는 것은 아닐 수도 있습니다.
 
СанСаныч Фоменко #:

동의합니다.

우리 단말기에 거래되는 표시가 있습니다. 변동성이란 무엇인지 전혀 명확하지 않습니다.

하지만 자산의 절대 가치를 예측하는 경우에는 다른 문제입니다. 변동성은 자산의 가치를 예측할 때 중요한 리스크입니다.


아마 그런 것 같습니다.


그래서 가차는 잊을 것입니다.

위험 회계를 위해 변동성이 예측되며, 예, 옵션은이를 기반으로합니다. 그러나 방향성 거래의 경우 가장 중요한 것은 아니며 어느 방향으로 가야할지 추측하는 것이 더 중요합니다.
 
Valeriy Yastremskiy #:

환경을 혼돈과 비교하여 혼돈 속에서 신호의 부재를 판단하는 것이 더 나은지, 아니면 혼돈과 구별하여 신호의 존재를 판단하는 것이 더 나은지 판단할 시기는 아직 무르익지 않았다고 생각합니다. 상태를 예측하거나 결정하는 것이 더 나은 것처럼 말입니다. 아직은 실험이 필요한 시기입니다.

정확한 분류라는 또 다른 과제가 남아 있습니다.
 

시계열 도서

https://otexts.com/fpp3/intro.html

=====

이벤트 또는 수량의 예측 가능성은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다:

  1. 기여 요인을 얼마나 잘 이해하고 있는지;
  2. 사용 가능한 데이터의 양
  3. 미래가 과거와 얼마나 유사한지
  4. 예측이 예측하고자 하는 대상에 영향을 미칠 수 있는지 여부.
 

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mytarmailS #:

시계열 책

https://otexts.com/fpp3/intro.html

=====

이벤트 또는 수량의 예측 가능성은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다:

  1. 기여 요인을 얼마나 잘 이해하고 있는지;
  2. 사용 가능한 데이터의 양
  3. 미래가 과거와 얼마나 유사한지
  4. 예측이 예측하려는 대상에 영향을 미칠 수 있는지 여부.

하, 흥미롭네요!

1. 5라고 해봅시다.

2. 모두

3. 복사

4. 아니

 
Renat Akhtyamov #:

하, 흥미롭네요!

1. 5라고 해봅시다.

2. 그들 모두.

3. 복사

4. 없음

어느 항목에도 동의하지 않음)
 
mytarmailS #:
동의하지 않음)

동의하지 않는다니 무슨 뜻인가요?

질문이니까 대답해야죠.

;)

 
Renat Akhtyamov #:

동의하지 않습니다.

질문이니 대답을 해야 합니다.

;)

사과드립니다.

답변에 동의하지 않음

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