Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2579
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Jede solche Reihe kann einer stationären Reihe angenähert werden
Wie dieses hier?
Ich bin seit vier Jahren auf der Suche. Schneller als der Kalman.
Wie dieses hier?
Ich bin seit vier Jahren auf der Suche. Schneller als der Kalman.
Wie bei jeder postfaktischen Arbitrage geht es auch bei der Arbitrage vor allem darum, dass auf dem Markt ein Gleichgewicht zwischen den gegenseitigen Bewegungen der Währungspaare besteht
das heißt, ich würde sagen, eine miteinander verknüpfte Bewegung von ihnen
und das ist nichts anderes als die Ausbreitung
in der Tat, der Kampf gegen den Spread, der sich nicht zu Gunsten des Händlers ausweitet und aus seiner Tasche pumpen kann, so lange er Geld hat ;)
dies ist eine Schachpartie mit einem Großmeister, der die Bewegung von Kotir beherrscht
dieses Spiel ist ein echtes Meisterwerk.....
Ich empfehle nicht, in Portfolios zu stürzen, oder siehe meinen Beitrag über zwei Dreiecke, die wie Pendel relativ zueinander schwanken.
Eine interessante und gewinnbringende Strategie, da sie beide getrennt voneinander im Gleichgewicht und für den Händler nahezu neutral sind.
Die Paare werden wie folgt übereinander gelegt:
1.0 - Gebot/Bid0.
Das Beispiel EUR/USD/GBP veranschaulicht das Thema Eigenkapital
EURGBP + GBPUSD - EURUSD = 0,000 in der Geschichte !!!
Viel Glück!
Nein, ich meinte die nicht-stationäre Streuung (die häufig vorkommen wird). Stationarität wird nur für das Lehren des Modells benötigt, während der Handel in jeder Implementierung nicht-stationär ist. Die Hauptsache ist, dass es genügend Beispiele gibt.
Ich dachte, Sie würden das verstehen. Genau das ist bei nicht-stationären, autokorrelierten Reihen mit Übergängen der Fall.
Hier ist ein Vergleich der Fehlerquote der beiden Filter.
In grün, Kalman.
Ich dachte, Sie würden das verstehen. Genau das ist bei nicht-stationären, autokorrelierten Reihen mit Übergängen der Fall.
Hier ist ein Vergleich der Fehlerquote der beiden Filter.
Der grüne ist Kalman.
Ich dachte, Sie würden das verstehen. Genau das ist bei nicht-stationären, autokorrelierten Reihen mit Übergängen der Fall.
Hier ist ein Vergleich der Fehlerquote der beiden Filter.
Kalman ist grün.
Was ist es also?
Wir müssen die Preise der beiden Paare irgendwie aufteilen in
1) die Spanne, mit der man
2) Lärm
PCA oder eine andere Zerlegung durchführen, vielleicht mit AMO, Autoencodern oder Netzen (aber es ist wahrscheinlicher, dass alles bei den neuen Daten "ausstirbt", daher ist PCA besser)
Und wir brauchen eine "Zahl", um die "gute Spanne" nach der Spreizungszerlegung zu beschreiben. Die Kointegration allein reicht hier nicht aus, wir brauchen die Spanne, um zu verdienen, weil sie kein lineares Produkt der Preise ist, sondern ein nichtlinearer Teil der Preise nach der Zerlegung
Das Lustige daran ist, dass der Spread von zwei Paaren das Diagramm des dritten Paares ist.
Welchen Sinn hat der Handel damit?
Das Komische ist, dass die Spanne von zwei Paaren die Grafik des dritten Paares ist.
Die Frage ist: Was ist der Sinn des Handels?
Das Lustige daran ist, dass der Spread von zwei Paaren das Diagramm des dritten Paares ist.
Welchen Sinn hat es, damit zu handeln?
ist es sinnvoll, Dreiecke zu tauschen. Und das Neuronetz sollte, wenn man ihm vertraut, auf drei trainiert werden.
einfach deshalb, weil es in der Geschichte von 1 beliebigem Symbol kein nishish gibt. Es wird effektiv gehandelt und ist in jeder Theorie zwangsläufig ein Rauschen
und in drei können Sie die aktuelle Situation mit einem kleinen Fenster erfassen
Wer Kurse für das Pfund und die eu seit mehr als 5 Jahren hat 5min bitte eine Nachricht an mich!!!
SanSanych's Hinweis war DucasCopi