Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3123

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Valeriy Yastremskiy #:
Können die Parameter der Zeile irgendwie generiert werden?)
Sie können sogar die Differenz ausgeben und sie durch das MO korrigieren.
 
Renat Akhtyamov #:

Wie ermüdend, das alles zu beobachten: die Erkundung, die Rätsel und die Systemsuche....

Die Logik des Aufbaus einer Börsennotierung konnte 1970 nicht kompliziert sein.

Was haben neuronale Netze damit zu tun, wenn die Notierung damals aus den Knien heraus, aus einem mit Bleistift geschriebenen und auf den Konten gezählten Papier, gestartet wurde?

Was soll's, wenn es schon 50 Jahre her ist.

Der Algorithmus hat sich nicht verändert, das sage ich Ihnen, denn er ist zu 100 % getestet!

Nun, 1970 konnte ein Mann nicht etwas erfinden, das ein Mann nicht verstehen konnte, er konnte es nicht!

Es gibt eine neue Kollektion von Unterwäsche im Einkaufszentrum, gehen Sie und sehen Sie.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sie können sogar die Differenz ableiten und über die MOE anpassen.
Die Differenz zu was? Es ist die OOS, die unbekannt ist. Auf dem Trayne ist alles in Ordnung, es gibt nichts, womit man die Differenz berechnen könnte.
 
Forester #:
Was ist der Unterschied? Es ist der OOS, der unbekannt ist. Im Zug ist das in Ordnung, da gibt es nichts, womit man die Differenz berechnen könnte.
Vergleichen Sie zunächst einmal das OOS mit dem Trainee. Der Trainee wäre die Versuchsgruppe und das OOS die Kontrollgruppe. Sie können sich zunächst nur die Verschiebung des Mittelwerts der Merkmale ansehen. Wenn dies der Fall ist, kann man sich die Dynamik solcher Verschiebungen im Laufe der Geschichte ansehen. Wenn es möglich ist, diese zu heilen, ohne die OOS zu berücksichtigen, dann ist das gut :)

Wenn es viele Merkmale gibt, ist das eine ziemlich kreative Herausforderung. Ich habe noch nicht alles geschafft.

Die Aufgabe läuft im Wesentlichen darauf hinaus, wie man Verzerrungen beheben kann. Das ist eine Zielaufgabe, nachdem ich gelernt habe, wie man Zahlen in das Modell einfügt. Wenn sich die Verzerrung nicht beheben lässt, ist es natürlich eine miserable Arbeit. Aber das ist kein Grund zum Aufgeben (denke ich) 😀 .
 
Maxim Dmitrievsky #:
Sie können sogar die Differenz ableiten und über die MOE einstellen.

Die Differenz von was?

Es ist klar, wie Sie sagen, der Meta-Parameter einer Serie ist ihr mathematisches Modell, und die Parameter des Modells sind die Parameter der Serie, aber die Modelle sind unterschiedlich und manchmal hat das eine die Parameter, das andere hat sie nicht oder das Verhalten des Modells aus den Parametern ist anders. Und die Ergebnisse des Modells in Form von TC zu vergleichen ... Ich glaube nicht, dass das richtig ist.

Wahrscheinlich kann es eine Abhängigkeit der Korrelation einiger Parameter einer Reihe von ihrem Verhalten geben. Das ist natürlich unscharf...

Was halten Sie von der Modellierung von Handelsverhandlungen?

Maschinelles Lernen, insbesondere dieKernel-Methode, wurde in den 1980er Jahren von Renaissance Technologies eingesetzt,

Maschinelles Lernen, speziell die Kernel-Methode ,

Was ist das im heutigen Sprachgebrauch?

 
Valeriy Yastremskiy #:

Worin besteht der Unterschied?

Wie Sie sagen, ist der Meta-Parameter einer Reihe ihr mathematisches Modell, und die Parameter des Modells sind die Parameter der Reihe, aber die Modelle sind unterschiedlich, und manchmal hat das eine die Parameter, das andere hat sie nicht, oder das Verhalten des Modells aus den Parametern ist anders. Und die Ergebnisse des Modells in Form von TC zu vergleichen ... Ich glaube nicht, dass das richtig ist.

Wahrscheinlich kann es eine Abhängigkeit der Korrelation einiger Parameter einer Reihe von ihrem Verhalten geben. Roh, natürlich ...

Was halten Sie von der Modellierung von Handelsverhandlungen?

Maschinelles Lernen, insbesondere die Kernel-Methode, wurde in den 1980er Jahren von Renaissance Technologies eingesetzt,

Maschinelles Lernen, insbesondere die Kernel-Methode ,

Was ist das im heutigen Sprachgebrauch?

Es kommt darauf an, welche Art von Kernel 😀 Polynom oder radiale Basis oder so. Im heutigen Sprachgebrauch ist das in Ordnung. Das Modell ist oberflächlich (wenn es sich um eine Regression oder eine Support-Vektor-Methode handelt), aber es ist einfach und interpretierbar.

Der Unterschied zwischen Verteilungen und der Reaktion des Modells auf sie. Er scheint sehr offensichtlich zu sein. Man muss nur noch herausfinden, wie man ihn ausgleichen kann.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Vergleichen Sie für den Anfang die OOS mit den Auszubildenden. Der Zug ist die Versuchsgruppe und das OOS ist die Kontrollgruppe. Sie können sich zunächst nur die mittleren Merkmalsverschiebungen ansehen. Wenn es eine gibt, dann schauen Sie sich die Dynamik solcher Verschiebungen im Laufe der Geschichte an. Wenn es möglich ist, diese zu heilen, ohne OOS zu berücksichtigen, dann ist das gut :)
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Wenn es sehr viele Merkmale gibt, ist das eine ziemlich kreative Herausforderung. Ich habe noch nicht alles aufgeschrieben.

Die Aufgabe läuft im Wesentlichen darauf hinaus, wie man Verzerrungen beheben kann. Das ist eine Zielaufgabe, nachdem ich gelernt habe, wie man Zahlen in das Modell einfügt. Wenn man das nicht beheben kann, ist es natürlich eine miserable Arbeit. Aber das ist kein Grund, aufzuhören (denke ich) 😀 .
Das Verkaufsmodell beginnt zu sinken, wenn der globale Trend (nur 1-1,5 Jahre) nach oben zeigt. Es findet eine Gelegenheit, mit dem Handel Geld zu verdienen, aber beim OOS geht es in den Drawdown.
Vielleicht ist die erste Option mit der Kauf-/Verkaufsauswahl durch ein Modell besser. Aber wenn sie sich an den globalen Trend anpasst, wird sie in den Momenten des Trendwechsels auslaufen. Und wahrscheinlich wird sie jahrelang in eine Richtung handeln.
 
Forester #:
Das Verkaufsmodell beginnt durchzuhängen, wenn der globale (nur 1-1,5 Jahre) Trend nach oben zeigt. Es findet eine Gelegenheit, mit dem Handel Geld zu verdienen, aber beim OOS geht es in den Drawdown.
Vielleicht ist die erste Variante mit Kauf- und Verkaufsauswahl durch ein Modell besser. Aber wenn sie sich an den globalen Trend anpasst, wird sie in den Momenten des Trendwechsels auslaufen. Und wahrscheinlich wird sie jahrelang in eine Richtung handeln.
Das Modell ist verzerrt. Wir müssen es also zwingen, ohne eine solche Verzerrung zu lernen. Aber zuerst müssen wir die Verzerrungskoeffizienten finden, sagen wir, es ist eine Steigung oder ein freier Term (Achsenabschnitt), wie bei der Regression. Was wäre, wenn wir es so trainieren, dass dieser Term nicht durch Training und OOS variiert. Im Grunde genommen zitiere ich Bücher über Kozul.

In catbusta und anderen Modellen können Sie den Bezeichnungen während des Trainings Gewichte zuweisen. Zum Beispiel wird der Offset ausgegeben, dann in Gewichte umgewandelt und das Modell wird mit Korrekturfaktoren trainiert, die bereits in der Ausbildung vorhanden sind. Dies ist eine der Möglichkeiten.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Im Einkaufszentrum gibt es eine neue Unterwäsche-Kollektion. Geh hin und sieh nach.

Ich erinnere mich an Ihr 0,1%iges Risiko auf Ihre Einlage.

Sparen Sie sich den Rat.

Es ist nichts.

Ich handele mit einem Hebel von 2000 und einem Risiko von 95 % und achte auf Ratschläge, Erfahrungen usw., die nur von erfahrenen und erfolgreichen Leuten wie mir kommen.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Auf Wiedersehen, Plappermaul. Geh Fußball gucken.

Das ist ziemlich gut.)

Gedichte und Bücher schreiben.

Nur zu.

Es gehört dir, und es ist wahrscheinlich profitabler.

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