Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2731
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
Es ist ein unvorstellbares Durcheinander: alles ist durcheinander - Pferde, Menschen.....
Wir können zwei Arten von Modellen unterscheiden
1. Sie basieren auf Ideen des maschinellen Lernens.
2. Statistische Modelle, die auf den Finanzmärkten grundsätzlich weiter verbreitet sind.
MO
Wie mir scheint, haben alle MO-Algorithmen ein Ziel - das Finden einer bestimmten Anzahl von Mustern. In diesem Fall ist ein Muster eine Zeichenkette mit einem Lehrerwert und Merkmalswerten. Es gibt keinen Wert von nebeneinander liegenden Zeilen! Die Anzahl solcher Muster kann in RF nachgeschlagen werden, ab etwa 50 Bäumen ändert sich der Anpassungsfehler sehr wenig. Mehr als 150 Bäume sind sinnlos. Das ist die Vielfalt der Finanzmärkte.
Und wir sollten uns Gedanken über die Lebensdauer dieser Bäume machen, die durch die Stabilität der Verbindung zwischen den Merkmalen und dem Lehrer bestimmt wird. D.h. wir sollten uns mit der Verbindung zwischen Merkmalen und Lehrer beschäftigen.
Statistische Modelle sind GARCH-Modelle.
Nehmen Sie das Rugarch-Paket und genießen Sie das Leben... Alles wird durchgekaut.
Kurz gefasst.
Statistische Modelle beruhen auf der Annahme, dass die Finanzmärkte nicht stationär sind. Deshalb gehen alle gewöhnlichen Statistiken, einschließlich der oben erwähnten Tests, in die Hose.
Deshalb:
1. Finanzreihen sind tedrendierend, normalerweise werden Inkremente genommen (sehr gut für uns).
Es gibt Veröffentlichungen, wonach IGARCH-Modelle für die Finanzmärkte am besten geeignet sind
Die statistischen Modelle sind GARCH-Modelle.
Nehmen Sie das Rugarch-Paket und genießen Sie das Leben... Alles ist durchgekaut.
Um es zusammenzufassen.
Statistische Modelle beruhen auf der Annahme, dass die Finanzmärkte nicht stationär sind. Daher werden alle üblichen Statistiken, einschließlich der oben genannten Tests, in den Warenkorb gelegt.
Alle autoregressiven Modelle sind Transformationen von weißem Rauschen. Und wenn die inverse Transformation am Ende kein weißes Rauschen ergibt, gehört das Modell ebenfalls in den Warenkorb. Und weißes Rauschen ist in erster Linie ein stationärer Prozess.
Dies ist ein sehr wichtiger Punkt in statistischen Modellen - jede modellierte Nicht-Stationarität basiert auf Stationarität, was die Möglichkeit bietet, sie zu untersuchen.
Beispiele mit Verwendung?
Google ist die Rettung. Es gibt eine riesige Literatur.
Alle autoregressiven Modelle sind einige Transformationen des weißen Rauschens. Und wenn die umgekehrte Transformation am Ende kein weißes Rauschen ergibt, geht das Modell auch in die Tonne. Und weißes Rauschen ist zunächst einmal ein stationärer Prozess.
Dies ist ein sehr wichtiger Punkt bei statistischen Modellen - jede modellierte Nicht-Stationarität basiert auf Stationarität, was die Möglichkeit bietet, sie zu untersuchen.
Lesen Sie den Garch und erfinden Sie keine Dinge
Google ist die Rettung. Es gibt eine riesige Literatur.
Frage an Sie, nicht an Google.
Es geht nicht um dich, es geht um DICH.
Sprich ohne mich mit deinesgleichen.
Nuance: Die Operation des "Detrendings" tötet alles, was am schmackhaftesten und interessantesten ist :-)
Genauer gesagt gibt es einfach keinen vernünftigen Weg, Trends oder alles außer Trends zu entfernen. Es gibt Methoden zur Minimierung oder Berücksichtigung von Saisonalitäten (tägliche/wöchentliche Schwankungen). Vielleicht haben die großen Persönlichkeiten Methoden für Monate und Quartale.
Allein der Begriff "Trend" ist so vage, dass er nur in den Köpfen existiert, wenn man die vollendete Geschichte betrachtet. Aber große/kleine Trends werden gehandelt.
----
Im Moment gibt es in der objektiv beobachteten Realität einen offensichtlichen Trend des USD-Wachstums gegen alle. Genauer gesagt, de facto und für eine lange Zeit, geht es weiter. Und es ist sehr wahrscheinlich, dass er heute und morgen zu Ende ist, weil er offensichtlich ist.
Das heißt, die Tatsache des Wachstums findet statt. Jeder bestimmt den Zeitpunkt des Beginns des Wachstums anders und erst nach einer beträchtlichen Zeit (wahrscheinlich hat jemand gerade sein Konto gegen den Pfund geleert, deshalb hat er es bemerkt).
Gibt es eine Methode, die rechtzeitig feststellt: "Oh, ein großer Trend... es ist notwendig, seinen Einfluss von den kleinen Trends zu entfernen"? Und es gibt keine solche Methode. Nicht ohne einen Blick in die Zukunft.
----
Die eigentliche Aufgabe beim Handel mit einem einzelnen Instrument besteht darin, den Trend rechtzeitig zu bestimmen. Es gibt keine allgemein anerkannte technische Definition, die auf die Ebene von Formeln und Algorithmen reduziert werden kann (sie sind im Grunde nur eine andere Art, Formeln zu schreiben).
ZUSAMMENFASSUNG: Wir sollten uns mit der Operation "Detrending" befassen. Einerseits gibt es keine Möglichkeit, darauf zu verzichten, andererseits sterben dort zu viele notwendige Informationen.