Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1000
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Ich bin mit diesem Thema nicht sehr vertraut. Ich würde gerne verstehen - ist es möglich, dass Detrending mit ARFIMA für einen scharfen Trendwechsel (oben oder unten) nützlich ist?
Nein.
Wir müssen alle oben genannten Aspekte modellieren. Insbesondere kann man das Problem des späteren Verhaltens des Modells nach einem Spike betrachten.
Die Frage, was sie hier tun, ist schwieriger zu beantworten. Gewohnheit.
Ein weiterer Grund ist wahrscheinlich der Mangel an Auswahl, auch auf Englisch Foren mit ähnlichen Themen an den Fingern einer Hand zu zählen, wo mehr als 1 Beitrag pro Tag, ein elitetrader, und auch dort die Liquidität gefallen ist, Höhepunkt algotrader Verrücktheit war irgendwo im Jahr 2010, jetzt haben die Menschen verstanden, dass der Ball nur Käse in einer Mausefalle ist, und Drehen analytische Systeme, wie diejenigen, die neue Teilchen im LHC zu erkennen, ist für Einheiten, nicht für die meisten. Aber hier ist es lustig und abwechslungsreich, wie in Babylon, wie eine Urbrühe, die aber dank der Mäßigung nicht im Chaos versinkt.
Übrigens: Mandelbrots Vermächtnis ist die Wirtschaftsphysik
Sie haben dort ihre eigenen Formeln und Methoden, aber ich habe sie nicht studiert. Postuliert als Ersatz für die überholte Theorie des effizienten Marktes
Die Wurzeln der Ökonophysik liegen in den Arbeiten der Klassiker. 1965 entdeckteBenoit Mandelbrot, dass die Dynamik von Finanzreihen (Preisschwankungen an der Börse) in kleinen und großen Zeitskalen absolut gleich ist: Es ist fast unmöglich, aus dem Graphen einer solchen Reihe zu bestimmen, ob sie Preisschwankungen während einer Stunde, eines Tages oder eines Monats darstellt. Mandelbrot nannte diese EigenschaftSelbstähnlichkeit und die Objekte, die sie besitzen,Fraktale. Die Physik ist sehr aktiv in der Erforschung von Prozessen mit solchen Eigenschaften, und die entwickelten Analysemethoden helfen oft (aber leider nicht immer), Anomalien im Verhalten von Finanzreihen zu erkennen - die Vorboten von starken Kursrückgängen oder -anstiegen. Der französische MathematikerLouis Bachelier versuchte zu Beginn des 20. Jahrhunderts in seiner"Theorie der Spekulation", die Dynamik von Finanzreihen in Analogie zur Brownschen Bewegung - der chaotischen Bewegung von Molekülen in einer Flüssigkeit oder einem Gas - zu beschreiben. Moderne Modelle, die diesen Ansatz verallgemeinern, erzeugen fraktale Prozesse, die statistisch gesehen realen Finanzreihen ähneln. Viele dieser Modelle beruhen auf der Theorie chaotischer dynamischer Systeme - Gleichungen, die eine komplexeDynamik erzeugen, die manchmal kaum von einem Zufallsprozess zu unterscheiden ist -, die in den 1970er und 1990er Jahren entwickelt wurde. Die moderne Ökonophysik bedient sich anderer leistungsfähiger Instrumenteder theoretischen Physik- zum Beispiel desKontinuumsintegrals, eines wesentlichen Instrumentsder Quantenmechanik und derQuantenfeldtheorie. Doch der derzeit vielleicht angesagteste Trend sindevolutionäre Spiele, die direkt die Aktivitäten unzähligerAnleger simulieren, die bestimmten Präferenzen und Prinzipien folgen.
Heutzutage finden fast regelmäßig Tagungen zum Thema Wirtschaftsphysik statt: das NikkeiEconophysics Research Seminar und die APFA, ESHIA, Colloquium on Econophysics Symposien.
Der Artikel im englischen Wiki machte für mich etwas mehr Sinn. Es scheint, dass die Spieltheorie und Monte-Carlo-ähnliche Simulationen dort die wichtigsten Methoden sind. Meine Haltung dazu ist zweigeteilt: Einerseits stimme ich teilweise mit der Skepsis von Ihnen und fxsaber gegenüber Monte Carlo überein (in den Kommentaren zu meinem Artikel), andererseits würde ich mich für einfache spielbasierte Marktmodelle interessieren, die zu nicht-stationären Preisreihen führen. Interessant ist auch, dass diese Methoden eine Brücke zwischen der technischen und der fundamentalen Analyse bilden können. Ich kann nicht sagen, dass all dies notwendigerweise beim Handel helfen wird, aber es ist möglich, einige Modelle zu erhalten, deren Parameter mit Hilfe von MO aktualisiert werden können.
Ich habe irgendwo gelesen, dass die Spieltheorie bis vor kurzem nur wenige Anwendungen in der Finanztheorie hatte, aber jetzt gibt es Fortschritte. Ich würde gerne mehr darüber erfahren.
Der Artikel im englischen Wiki machte für mich etwas mehr Sinn. Es scheint, dass die wichtigsten Methoden dort die Spieltheorie und die Monte-Carlo-Simulation sind. Meine Haltung dazu ist zweigeteilt: Einerseits stimme ich Ihnen und fxsabers Skepsis gegenüber Monte Carlo (in den Kommentaren zu meinem Artikel) teilweise zu, und andererseits wäre ich an einfachen Spielmodellen des Marktes interessiert, die zu nicht-stationären Preisreihen führen. Interessant ist auch, dass diese Methoden eine Brücke zwischen der technischen und der fundamentalen Analyse bilden können. Ich kann nicht sagen, dass all dies notwendigerweise beim Handel helfen wird, aber es ist möglich, einige Modelle zu erhalten, deren Parameter mit Hilfe von MO aktualisiert werden können.
Ich habe irgendwo gelesen, dass die Spieltheorie bis vor kurzem nur wenige Anwendungen in der Finanztheorie hatte, aber jetzt gibt es Fortschritte. Ich würde gerne mehr darüber erfahren.
Für mich hat sich die Spieltheorie für den Markt in RL entwickelt (die Grundlagen in meinem Papier), wobei die Zahlungsmatrix durch eine Übergangsmatrix oder parametrisierte stochastische Agentenpolitik ersetzt wird. All dies ist natürlich relevant, solange sich die Marktstrategie nicht ändert. Die Grundlage dafür ist immer noch die Fraktaltheorie, wie sie auf den Markt angewandt wird, insbesondere die Modellierung durch die Weierschrass-Mandelbrot-Funktion, wie sie hier oben erwähnt wurde, und andere Analogien. Ich habe noch nicht versucht, diese beiden zusammen zu modellieren, aber ich habe einige Ideen, wie man interessante Dinge tun kann. Ich habe mich nicht eingehend mit Ökonomie befasst und weiß nicht, wie sie sich entwickelt, wenn man die spärlichen Informationen im Internet betrachtet - fast keine :)
Dies sind die Diagramme, die wir nach exponentieller Ausdünnung des Tick-BP erhalten. Wie Sie sehen können, ist die Abweichung Tag und Nacht praktisch konstant.
Zu diesem Zweck reicht es aus, ein Fenster der Ausbreitungsrechnung von der Größe eines Tages zu nehmen. Keine Ausdünnung hat hier irgendeine Wirkung. Wenn Sie wüssten, wie man Geschichtstests durchführt, wäre das schon längst klar geworden.
Für mich ist die Spieltheorie für den Markt in RL entwickelt (die Grundlagen in meinem Papier), wobei die Zahlungsmatrix durch eine Übergangsmatrix oder eine parametrisierte stochastische Agentenpolitik ersetzt wird. All dies ist natürlich relevant, solange sich die Marktstrategie nicht ändert. Die Grundlage dafür ist immer noch die Fraktaltheorie, wie sie auf den Markt angewandt wird, insbesondere die Modellierung durch die Weierschrass-Mandelbrot-Funktion, wie sie hier oben erwähnt wurde, und andere Analogien. Ich habe noch nicht versucht, diese beiden zusammen zu modellieren, aber ich habe einige Ideen, wie man interessante Dinge tun kann. Ich habe mich nicht eingehender mit der Wirtschaftsphysik beschäftigt und weiß nicht, wie sie sich entwickelt, nach den spärlichen Informationen im Internet zu urteilen ist das fast unmöglich :)
RL ist Reinforcement Learning?
Spielmodelle mit direktem Bezug zum Markt wären interessant. So könnte man beispielsweise versuchen, den Prozess der Absicherung der Positionen von Händlern durch Makler zu simulieren. Möglicherweise gibt es einige dauerhafte Muster im Preisverhalten (aufgrund der unvermeidlichen zeitlichen Verzögerung zwischen der Akkumulation von Schieflage und ihrer Absicherung). Allerdings muss alles schon vor langer Zeit berechnet worden sein.
Der englische Artikel enthält aus irgendeinem Grund überhaupt kein Mandelbrot. Ich kann es dort hineinlegen.)