Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2118
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Wie?
Nichts, du nimmst zwei Mas und ein Martingal... eine Zeit lang.
Es ist in Ordnung, du nimmst zwei Mas und ein Martingal... eine Zeit lang...
Was hat das mit der Sache zu tun?
Wunderschöne Bilder. Vielleicht sieht der Gral in einer Projektion aus dem N-dimensionalen Raum so aus...
Oder eine Schlinge um den Hals, im multidimensionalen Raum ))
Oder eine Schlinge um den Hals, im multidimensionalen Raum ))
:))))
Interessante Kommentare hier:
https://smart-lab.ru/blog/658290.php
:))))
Interessante Kommentare hier:
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Nun, es gibt keine Links zu Forschungsergebnissen, nur zu diesem Forum... was frustrierend ist.
Nun, es gibt keinen Verweis auf irgendeine Forschung, nur dieses Forum... was frustrierend ist
Er argumentiert dort ganz vernünftig, dass das neuronale Netz selbst nicht in der Lage ist, Muster in den Marktzeitreihen zu finden. Dem kann ich leider nur zustimmen. Der Fehler liegt in der Nicht-Stationarität sowohl der Varianz als auch der Erwartung. Das wichtigste Bindeglied sind konstante signifikante Verschiebungen der Erwartung relativ zu 0 für jede Stichprobe von Inkrementen.
Daher ist es wichtig, stationäre Abschnitte zu identifizieren und nur auf diesen zu handeln.
1. Ich werde vor dem neuen Jahr versuchen, Daten für jede Stunde innerhalb eines Tages zu sammeln, sie zusammenzufügen und zu sehen, ob die stündlichen Diagramme stationär sind.
2. Ein gewisser Demko behauptete einmal, dass die OPEN-Preisreihe für Balken, die aus 100 Ticks (gleichwertige Balken) bestehen, stationär ist. Ich habe mir seine Recherchen angesehen - ja, er scheint Recht zu haben.
3. Warlock hat auch die Vorverarbeitung der Daten übernommen.
Obwohl ich keine MO nehme, wünsche ich den Betroffenen in diesem Thread von Herzen viel Glück und Erfolg. Ich mache mir sozusagen Sorgen.
Sie argumentiert zu Recht, dass das neuronale Netz selbst nicht in der Lage ist, Muster in den Marktzeitreihen zu finden. Dem kann ich leider nur zustimmen. Der Fehler liegt in der Nicht-Stationarität sowohl der Varianz als auch der Erwartung. Die Schlüsselverbindung ist die konstante signifikante Verschiebung der Erwartung relativ zu 0 für jede Stichprobe von Inkrementen.
Daher ist es wichtig, stationäre Abschnitte zu identifizieren und nur auf diesen zu handeln.
1. Ich werde versuchen, Daten für jede Stunde innerhalb eines Tages zu sammeln, sie zusammenzufügen und zu sehen, ob die stündlichen Abschnitte vor dem neuen Jahr stationär sind.
2. Ein gewisser Demko argumentierte einmal, dass die OPEN-Preisreihe für Balken, die aus 100 Ticks bestehen (Tantamount-Balken), stationär ist. Ich habe mir seine Recherchen angesehen - ja, er scheint Recht zu haben.
3. Warlock hat auch die Vorverarbeitung der Daten übernommen.
Obwohl ich keine MO nehme, wünsche ich den Betroffenen in diesem Thread von Herzen viel Glück und Erfolg. Ich bin besorgt, um es mal so zu sagen.
Der Hauptgrund für die Probleme der Händler ist nicht stationär/nicht stationär, sie können eine Reihe mit denselben statistischen Merkmalen wie Finanzreihen und dieselbe nicht stationäre Reihe improvisieren, aber es ist einfach, einen Gral daraus zu machen. Die Preisvorhersage ist nicht der Zweck, um zu handeln, müssen wir die zukünftige Rendite vorhersagen, die Renditereihe ist quasi-stationär, wenn sie mit der saisonalen Volatilität übereinstimmt. Aber zukünftige Rückkehrer werden sehr schlecht vorhergesagt, sehr schlecht, und das hat nichts mit Nicht-Stationarität zu tun, was hat das mit irgendetwas zu tun, wenn es auf den kumulativen Preis zuträfe, wäre es ein offensichtliches Muster wie die saisonale Volatilität, aber das gibt es nicht, warum also weiter darüber reden?
Stationarität/Nicht-Stationarität ist nicht die Ursache für alle Probleme der Händler, wir können eine Reihe mit den gleichen statistischen Eigenschaften wie die Finanzreihe improvisieren, die gleiche nicht-stationäre, aber aus der es einfach ist, einen Gral zu machen. Die Preisvorhersage ist nicht der Zweck, um zu handeln, müssen wir die zukünftige Rendite vorhersagen, die Renditereihe ist quasi-stationär, wenn sie mit der saisonalen Volatilität übereinstimmt. Aber die zukünftige Rendite wird sehr schlecht vorhergesagt, sehr schlecht, und das hat nichts mit Nicht-Stationarität zu tun, was hat das mit irgendetwas zu tun, wenn es der kumulierte Preis wäre, wäre es ein offensichtliches Muster wie die saisonale Volatilität, aber das ist es nicht, und warum reden wir dann weiter darüber?
Ähm ... Warum haben die MOs dann keine positiven Statistiken? Denn der ACF einer Marktreihe von Inkrementen ist nicht 0 und sollte daher vorhersehbar sein. Offensichtlich, weil die 2. Bedingung der Vorhersagbarkeit nach Kolmolgorow nicht erfüllt ist - es gibt keine Konstanz der Erwartung für eine beliebige Stichprobe von Daten. Was ist los?
Sie argumentiert zu Recht, dass das neuronale Netz selbst nicht in der Lage ist, Muster in den Marktzeitreihen zu finden. Dem kann ich leider nur zustimmen. Der Fehler liegt in der Nicht-Stationarität sowohl der Varianz als auch der Erwartung. Die Schlüsselverbindung ist die konstante signifikante Verschiebung der Erwartung relativ zu 0 für jede Stichprobe von Inkrementen.
Daher ist es wichtig, stationäre Abschnitte zu identifizieren und nur auf ihnen zu handeln.
1. Ich werde versuchen, Daten für jede Stunde innerhalb eines Tages zu sammeln, sie zusammenzufügen und zu sehen, ob die stündlichen Abschnitte vor dem neuen Jahr stationär sind.
2. Ein gewisser Demko vertrat einmal die Auffassung, dass die OPEN-Preisreihe für Balken, die aus 100 Ticks bestehen (equitic bars), stationär ist. Ich habe mir seine Recherchen angesehen - ja, er scheint Recht zu haben.
3. Warlock hat auch die Vorverarbeitung der Daten übernommen.
Obwohl ich keine MO nehme, wünsche ich den Betroffenen in diesem Thread von Herzen viel Glück und Erfolg. Besorgt, sozusagen...
Ich habe irgendwo gelesen, dass die Zecken immer dünner werden und dass sie bei allen Maklerunternehmen in unterschiedlichem Umfang vorhanden sind. Einige haben 100 Ticks pro Minute, andere 300. Auf Demokonten kommen sie nur selten. Zum Beispiel hat ein Broker einen Liquiditäts- und Kursanbieter, der andere hat drei und der dritte kombiniert sie.
Auf etwas Unbeständiges von einem Maklerunternehmen zu einem anderen, ist es unmöglich, etwas Stabiles zu machen.
Sie argumentiert zu Recht, dass das neuronale Netz selbst nicht in der Lage ist, Muster in den Marktzeitreihen zu finden. Dem kann ich leider nur zustimmen. Der Fehler liegt in der Nicht-Stationarität sowohl der Varianz als auch der Erwartung. Die Schlüsselverbindung ist die konstante signifikante Verschiebung der Erwartung relativ zu 0 für jede Stichprobe von Inkrementen.
Daher ist es wichtig, stationäre Abschnitte zu identifizieren und nur auf diesen zu handeln.
1. Ich werde versuchen, Daten für jede Stunde innerhalb eines Tages zu sammeln, sie zusammenzufügen und zu sehen, ob die stündlichen Abschnitte vor dem neuen Jahr stationär sind.
2. Ein gewisser Demko vertrat einmal die Auffassung, dass die OPEN-Preisreihe für Balken, die aus 100 Ticks bestehen (equitic bars), stationär ist. Ich habe mir seine Recherchen angesehen - ja, er scheint Recht zu haben.
3. Warlock hat auch die Vorverarbeitung der Daten übernommen.
Obwohl ich keine MO nehme, wünsche ich den Betroffenen in diesem Thread von Herzen viel Glück und Erfolg. Besorgt, sozusagen...
Ich vermute, dass es sich nicht um eine Frage der Stationarität, sondern der Regelmäßigkeit handelt. Es gibt keine Muster. Wenn du einer zufälligen Reihe Muster hinzufügst, dann beginnt MO scharf zu arbeiten
aber leider weiß das smradlab nicht, was Regelmäßigkeit ist, und spricht daher von Stationarität %)