Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2556

 
Aleksey Nikolayev #:

Woronzow ist wahrscheinlich der beste Verteidigungsexperte Russlands. Der Kurs ist also bestimmt gut, aber da er sich an IT-Leute richtet, lässt er grundlegende und für uns wichtige Mathematik aus. Ich habe oft festgestellt, dass für die Anwendung von mathematischen Methoden im Handel nur wenige in ihrer grundlegenden, vereinfachten Form geeignet sind.

MO basiert (siehe z.B. Tibshirani) auf der Annahme, dass es eine konstante gemeinsame Verteilung von Prädiktoren und Antworten P(X,Y) gibt. Daraus lässt sich die bedingte Wahrscheinlichkeit Py(Y|X) berechnen, aus der sich die Regression Y=f(X) errechnen lässt. Letztendlich wird diese Regression durch einige MO-Modelle angenähert. In der physischen Welt funktioniert diese Theorie mehr oder weniger. Aber nicht im Handel. Es stellt sich heraus, dass sich P(X,Y) unvorhersehbar mit der Zeit ändert (Nicht-Stationarität) und die ganze Theorie ein wenig in sich zusammenfällt.

Der häufigste Ansatz besteht darin, die Nicht-Stationarität einfach zu ignorieren und sich dann über die Ergebnisse zu wundern und sich über die MO zu beschweren.)

Nun, im zweiten Teil, am Ende, gibt es einen interessanten Teil über Zeitreihen und seine Erfahrungen mit ihnen. Der Rest ist jedem selbst überlassen.
Die Nicht-Stationarität ist nicht so kritisch wie die fehlende Regelmäßigkeit. Wenn wir davon ausgehen, dass die Zeitreihe unvorhersehbar ist, dann gibt es hier leider nichts mehr zu erfinden.
 
Aleksey Nikolayev #:

MO basiert (siehe z.B. Tibshirani) auf der Annahme, dass es eine konstante gemeinsame Verteilung von Prädiktoren und Antworten P(X,Y) gibt. Daraus lässt sich eine bedingte Wahrscheinlichkeit Py(Y|X) errechnen, aus der eine Regression Y=f(X) berechnet werden kann. Letztendlich wird diese Regression durch einige MO-Modelle angenähert. In der physischen Welt funktioniert diese Theorie mehr oder weniger. Aber nicht im Handel. Es stellt sich heraus, dass sich P(X,Y) unvorhersehbar mit der Zeit ändert (Nicht-Stationarität) und die ganze Theorie ein wenig in sich zusammenfällt.

Der beliebteste Ansatz besteht darin, die Nicht-Stationarität einfach zu ignorieren und sich dann über die Ergebnisse zu wundern und sich über das IR zu beschweren.)

Du hättest es nicht besser sagen können.

Gut gemacht, aber was ist zu tun?

 
Maxim Dmitrievsky #:
Die Nicht-Stationarität ist nicht so kritisch wie die fehlende Regelmäßigkeit.

Wie wird die Regelmäßigkeit gemessen?

 
mytarmailS #:

Wie wird die Regelmäßigkeit gemessen?

Korrelation, Entropie

Vielleicht gibt es noch andere.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Korrelation, Entropie

Vielleicht gibt es noch andere.

Was meinen Sie? Korrelation, Entropie...

Was mit was, wann, warum?

Im Internet wird Unregelmäßigkeit als Lücke in den Daten der Beobachtungen definiert, was meinen Sie sonst?

 
mytarmailS #:

Bedeutung, Korrelation, Entropie...

Was mit was, wann, warum?

Im Internet lautet die Definition von Unregelmäßigkeit, dass es Lücken in den Daten der Beobachtungen gibt, was meinen Sie sonst?

Zyklen

 
Maxim Dmitrievsky #:

Zyklen

Eine gerade Linie hat keine "Regelmäßigkeit" oder "Zyklen", aber sie ist vorhersehbar. Hierfür gibt es viele Beispiele

Nicht-Stationarität ist ein Problem.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Zyklen

es gibt keine Zyklen...

es kann komplexe Summen von Schleifen geben (Interfektion), aber es gibt keine Schleifen im üblichen Sinne

 
Dmytryi Nazarchuk #:

Eine gerade Linie hat keine "Regelmäßigkeit" oder "Zyklen", aber sie ist vorhersehbar. Hierfür gibt es viele Beispiele

Problem der Nicht-Stationarität.

eine abfallende Gerade ist nicht stationär, und es geht um Zeitreihen.

Hört auf, Unsinn zu reden, wo kommt ihr Spinner noch mal her? :D Sie müssen das Thema nur noch aufwärmen.

 
mytarmailS #:

es gibt keine Zyklen...

vielleicht gibt es komplexe Summen von Zyklen (Interfektion), aber keine Zyklen im herkömmlichen Sinne

es ist klar, dass die Zitate nicht stationär sind, und das sind die Zyklen, nach denen wir suchen

Grund der Beschwerde: