Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1452
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Ich glaube, es ist ein Nachdruck von Material, das ich vor etwa 6-7 Jahren gelesen habe, aber es geht um Volatilitätshandel, ein paar Mal habe ich mich gefragt, wie man den Optionshandel durch reguläre Aufträge simulieren kann - ich konnte nichts finden
Das ist relativ neu, soweit ich weiß. Die Ansätze sind zwar im Prinzip nicht neu. Das Beispiel für Python stammt ungefähr aus der Zeit, als die Methode vorgeschlagen wurde. Dort finden Konferenzen statt.
Die grobe Unbeständigkeit ist, soweit ich weiß, relativ neu. Das Python-Beispiel stammt etwa aus der Zeit, als die Methode vorgeschlagen wurde. Dort finden Konferenzen statt.
Nein, die grobe Volatilität ist gegoogelt und in Artikeln aus dem Jahr 2014 nachzulesen, aber egal - wir reden ja über den Handel mit Finanzderivaten, oder?
Nein, die ungefähre Volatilität ist gegoogelt und in Artikeln von 2014 nachzulesen, aber egal - wir reden ja über den Handel mit Derivaten, nicht wahr?
Sie müssen es nicht tun, Optionen sind Volatilitätshandel, aber Sie können Strats für Spot verwenden.
Es gibt im Wesentlichen 2 Strategien - Mean Reversion und Volatility Breakout. Ich denke, wir müssen uns überlegen, wie wir einen von ihnen nutzen können.
PS: Ja, der Artikel im Archiv wurde 2014 veröffentlicht.
Haben Sie zu viel Belletristik gelesen?
haha
Aleksey Vyazmikin:
Die zweite Strategie mit dem Ergebnis 0,65 - ist keine Fantasie, die Entscheidung wird dort erst nach der 1 getroffen, aber es ist möglich, die 1 in 23% der Fälle zu identifizieren und in 65% dieser 23% richtig zu identifizieren. Beachten Sie, dass die Risiken bei der Eröffnung einer Position etwa 1 zu 1,3 betragen, aber teilweise durch Schleppnetze abgedeckt sind - der Saldo wird wellenförmig genug sein (Eigenkapital oder Saldo macht keinen Unterschied aufgrund vernünftiger Stopps).
Ich behaupte nicht, dass es fantastisch ist, wie für ZZ, es ist leicht, 95% zu bekommen, aber es ist nutzlos. Ich meine, es ist fantastisch 65% Qualität der Vorhersage rein zukünftige Preisbewegung ohne Beimischung der Vergangenheit, die direkt wirkt ASR.
Ältere Brüder im Handel, irgendwo in der Wildnis der Branche vorgeschlagen, auf der SB zu testen, nehmen Sie den Preis anstelle von SB und sehen, was wird Genauigkeit und alles andere, wenn deutlich über 55% dann offensichtlich irgendwo eine beschissene, weil SB kann nicht viel mehr als 50% vorherzusagen, aber mit ZZ, dass der Preis, dass SB ebenso "cool" vorhergesagt, was bedeutet das? Dass SB gehandelt werden kann?Nicht unbedingt, Optionen sind Volatilitätshandel, aber Sie können die Strategien auf den Spot anwenden
Es gibt im Wesentlichen 2 Strategien - Mean Reversion und Volatility Breakout. Ich denke, wir müssen uns überlegen, wie wir einen von ihnen nutzen können.
PS: Ja, der Artikel im Archiv wurde 2014 veröffentlicht.
ich habe noch viel Zeit, Ihre Links zu lesen, ich werde immer wieder in das Q-Learning hineingezogen, ich habe viel zu lesen
Ich weiß nicht, wie man den Volatilitätshandel auf den Spotmarkt anwendet, das Beste, was ich anbieten kann, sind einfache Raster))
ich kann Ihre Links nicht lesen, ich werde immer wieder in das Q-Learning hineingezogen, ich muss viel lesen
ich weiß nicht, wie man den Volatilitätshandel auf den Spotmarkt anwendet, ich kann höchstens einfache Raster anbieten )))
zur Zweisprachigkeit Sutton, Barto. Ich habe die alte Version des Buches auf Russisch, die neue ist nur auf Englisch und kann über Google gefunden werden. Die neue Version mit Beispielen in Python.
zur Zweisprachigkeit von Sutton, Barto. Die alte Version des Buches ist auf Russisch, die neue ist nur auf Englisch bei Google zu finden. Die neue Version enthält Beispiele in Python.
Ja, heruntergeladen, eine Menge gelesen.
SZY: Ich grub die Beispiele auf CNTK im Netzwerk, scheint es, dass es einfach ist, LSTM in C# zu machen, ein Problem, Microsoft faul, auch auf der CNTK offiziellen Seite schicken sie mich, um die API von Python zu studieren, wie dieses Tutorial, verwenden Sie dort auch
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
Ja, heruntergeladen, viel gelesen, und muss auch dieses Kuni überprüfen ))))
ZS: es gibt Beispiele für CNTK im Netzwerk, es scheint nicht schwierig zu sein, LSTM in C# zu erstellen, ein Problem, Microsoft ist faul geworden, sogar auf der CNTK Homepage schicken sie mich, um die API von Python zu studieren, sie sagen, hier ist ein Handbuch, benutze es auch
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
sie sind so vergriffen, dass ich nicht weiß, wer sie benutzt
Versuchen Sie 2 Schichten und reduzieren Sie die Anzahl der Neuronen in den Schichten auf 1 in jeder Schicht.
vor der weißen vertikalen Linie - Muster, danach - oos
je mehr Neuronen - desto größer die Wahrscheinlichkeit der Anpassung (mehr Freiheitsgrade), versuchen Sie, die Anzahl der Neuronen zu reduzieren, solange das Neuron zumindest einigermaßen vernünftige Ergebnisse liefern kann.
Das heißt, je klarer die Informationen in den Eingaben und je gröber das Netz, desto besser.
Wladimir, hallo!
Wie kommen Sie mit dem Skript zurecht, das ich Ihnen geschickt habe? Haben Sie versucht, damit zu experimentieren? Vielleicht haben Sie die Idee selbst und diesen Regressionsansatz entwickelt