Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Würden die Ergebnisse dort besser ausfallen?
Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Vielleicht würden die Ergebnisse dort besser ausfallen?
Kürzlich beschrieb jemand hier im Forum, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um z. B. Ernten in Echtzeit zu verfolgen. Es wurde behauptet, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Kürzlich hat jemand in einem Forum irgendwo hier beschrieben, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um zum Beispiel Ernten in Echtzeit zu verfolgen. Es wurde argumentiert, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Kürzlich hat jemand in einem Forum irgendwo hier beschrieben, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um zum Beispiel Ernten in Echtzeit zu verfolgen. Es wurde argumentiert, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Dauert es etwa eine halbe Stunde, bis die Ernte reif ist? :)
In jedem Fall handelt es sich hier um Faktoren, deren Einfluss auf den Preis sinnvoller ist als die rein technische Analyse.
Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Vielleicht wird das Ergebnis dort besser sein?
Ich habe den Autor und einen seiner Beiträge gefunden, aber das sollte man besser mit dem Autor selbst abklären - ich muss etwas falsch dargestellt haben)
Nein. Sie werden der breiten Öffentlichkeit bekannt. Und der Algorithmus funktioniert nicht mehr.
Es geht also nicht darum, bekannt oder verborgen zu sein, sondern darum, ein Modell zu erstellen, das das Angebot auf dem Markt bestimmt, und ein Modell, das die Nachfrage mit Hilfe von MO bestimmt. Es ist das zuverlässigere Modell, das einen Vorteil gegenüber z. B. einem Lehrbuchmodell bieten sollte.
Es geht also nicht um Ruhm oder Verschleierung, sondern darum, mit Hilfe von IR ein Modell zu erstellen, das das Angebot auf dem Markt bestimmt, und ein Modell, das die Nachfrage bestimmt. Es ist das glaubwürdigere Modell, das einen Vorteil gegenüber z. B. einem Lehrbuchmodell bieten sollte.
Ich kann eine Broschüre (gar nicht klein) von JP Morgan in Englisch (und maschineller Übersetzung) herunterladen)) Es gibt eine gute Klassifizierung der Daten und verschiedene Ansätze, um mit ihnen zu arbeiten.
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Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Würden die Ergebnisse dort besser ausfallen?
Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Vielleicht würden die Ergebnisse dort besser ausfallen?
Kürzlich beschrieb jemand hier im Forum, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um z. B. Ernten in Echtzeit zu verfolgen. Es wurde behauptet, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Kürzlich hat jemand in einem Forum irgendwo hier beschrieben, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um zum Beispiel Ernten in Echtzeit zu verfolgen.
Es wurde argumentiert, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Oder solche Informationen
Kürzlich hat jemand in einem Forum irgendwo hier beschrieben, dass Satellitenbilder bereits genutzt werden, um zum Beispiel Ernten in Echtzeit zu verfolgen. Es wurde argumentiert, dass solche Informationen sehr teuer sind und innerhalb einer halben Stunde veraltet sind).
Dauert es etwa eine halbe Stunde, bis die Ernte reif ist? :)
In jedem Fall handelt es sich hier um Faktoren, deren Einfluss auf den Preis sinnvoller ist als die rein technische Analyse.
Wie wäre es, wenn wir MO auf den Rohstoffmärkten ausprobieren, wo es saisonale Schwankungen und viele Indikatoren gibt, die den Preis eines Rohstoffs beeinflussen, wie z. B. Wetter, Angebot und Nachfrage, Verkehrsstaus und Krankheiten? Vielleicht wird das Ergebnis dort besser sein?
Was, eine Ernte ist in einer halben Stunde reif? :)
In jedem Fall handelt es sich um Faktoren, deren Einfluss auf den Preis mehr Gewicht hat als die technische Analyse.
Ich habe den Autor und einen seiner Beiträge gefunden, es ist besser, ihn zu fragen - ich muss etwas falsch dargestellt haben)
Ich habe den Autor und einen seiner Beiträge gefunden, aber das sollte man besser mit dem Autor selbst abklären - ich muss etwas falsch dargestellt haben)
Ah, diese ukrainischen Quanten
Was, eine Ernte ist in einer halben Stunde reif? :)
In jedem Fall handelt es sich um Faktoren, deren Einfluss auf den Preis mehr Gewicht hat als die reine technische Analyse.
Nein. Sie werden der breiten Öffentlichkeit bekannt. Und der Algorithmus funktioniert nicht mehr.
Nein. Sie werden der breiten Öffentlichkeit bekannt. Und der Algorithmus funktioniert nicht mehr.
Es geht also nicht darum, bekannt oder verborgen zu sein, sondern darum, ein Modell zu erstellen, das das Angebot auf dem Markt bestimmt, und ein Modell, das die Nachfrage mit Hilfe von MO bestimmt. Es ist das zuverlässigere Modell, das einen Vorteil gegenüber z. B. einem Lehrbuchmodell bieten sollte.
Es geht also nicht um Ruhm oder Verschleierung, sondern darum, mit Hilfe von IR ein Modell zu erstellen, das das Angebot auf dem Markt bestimmt, und ein Modell, das die Nachfrage bestimmt. Es ist das glaubwürdigere Modell, das einen Vorteil gegenüber z. B. einem Lehrbuchmodell bieten sollte.
Ich kann eine Broschüre (gar nicht klein) von JP Morgan in Englisch (und maschineller Übersetzung) herunterladen)) Es gibt eine gute Klassifizierung der Daten und verschiedene Ansätze, um mit ihnen zu arbeiten.