Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2910

 
Valeriy Yastremskiy #:
Lesen über die Renaissance und Simons, der den Markt kennengelernt hat. Zitat
In den späten 1960er Jahren, einige Jahre nach dem Sommer, entwickelten Baum und der Mathematiker Lloyd Welch, ein Spezialist für Informationstheorie, der im Büro nebenan arbeitete, einen Algorithmus zur Analyse von Markov-Ketten - einer Folge von Zufallsereignissen, bei der die Wahrscheinlichkeit eines nachfolgenden Ereignisses allein vom aktuellen Zustand abhängt und unabhängig von der Vergangenheit ist.
Markov-Ketten bedeuten, dass es unmöglich ist, künftige Handlungen mit absoluter Genauigkeit vorherzusagen, aber es ist möglich, die Ereigniskette zu verfolgen und auf dieser Grundlage vernünftige Annahmen über mögliche Ergebnisse zu treffen.
Ein Beispiel für ein Markov-Spiel ist Baseball. Wenn ein Schlagmann drei Bälle verfehlt und zwei Strikes erzielt, ist es unerheblich, wie viele und in welcher Reihenfolge die Strikes in dieser Zeit geworfen wurden. Erzielt der Schlagmann einen weiteren Strike, ist er aus dem Spiel.

Daran ist etwas dran. Es wäre schön, seine Artikel aus dem Jahr 1967 über die Marktbedingungen und das Folgende zu finden. Der Mann ist ein Gigant, natürlich))))

Es ist nicht schwer, das im realen Handel zu sehen.

Sie pissen zum Beispiel gerade auf das ganze Schnitzel und der Kurs dreht sich sofort gegen die offene Order und setzt sich fort, bis Sie sich beruhigt haben.

Wenn Sie sich beruhigen, ist das, was übrig ist, das, was übrig ist.

Wenn Sie nicht zur Ruhe kommen, verlieren Sie alles.

Es ist nicht nötig, etwas anderes zu denken und zu erfinden, es ist so einfach wie ein Ei.

Man kann also keine Regelmäßigkeit anhand der Geschichte erkennen, es ist ein Herumprobieren und ein Versuch der Zusammenfassung, der zu absolut keinem Ergebnis führt.
 
Renat Akhtyamov #:

Es ist nicht schwer zu erkennen, wenn Sie live handeln.

Sie pissen zum Beispiel gerade auf das ganze Schnitzel, und der Kurs dreht sich sofort gegen den offenen Auftrag und setzt sich fort, bis Sie sich beruhigt haben.

Wenn Sie sich beruhigen, ist das, was übrig ist, das, was übrig ist.

Wenn Sie nicht zur Ruhe kommen, verlieren Sie alles.

Es ist nicht nötig, etwas anderes zu denken und zu erfinden, es ist so einfach wie ein Ei.

Man kann also kein Muster anhand der Geschichte erkennen, es ist ein Herumprobieren und der Versuch einer Zusammenfassung, die zu absolut keinem Ergebnis führt.

Eigentlich geht es nicht darum, sondern um verborgene Markov-Prozesse und wie man sie bei unzureichender Datenlage modellieren kann. Und auch um den Baum-Welsh-Algorithmus, )))))

Die Schnipsel hier sind eindeutig unnötig.

Helfen Sie mir, seine Artikel zu finden.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Eigentlich geht es nicht darum, sondern um versteckte Markov-Prozesse und darum, wie sie unter Bedingungen unzureichender Daten modelliert werden können. Und auch über den Baum-Welsh-Algorithmus)))))

Die Cutlets sind hier eindeutig unnötig.

Helfen Sie mir, seine Artikel zu finden.

Baum-Welsh-Algorithmus?

Er steht auf Wikipedia.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Eigentlich geht es nicht darum, sondern um versteckte Markov-Prozesse und darum, wie sie unter Bedingungen unzureichender Daten modelliert werden können. Und auch über den Baum-Welsh-Algorithmus)))))

Die Cutlets sind hier eindeutig unnötig.

Helfen Sie mir, seine Artikel zu finden.

Ich spreche schon seit langem über Hidden Markov Models of SMM ( hmm )... Das letzte Mal habe ich es erwähnt, als ein lokaler Narr mir bewies, dass das Maß der Nähe die Wahrscheinlichkeit ist ))

Es gibt jede Menge Bibliotheken über hmm, was soll man da noch sagen...

 
Renat Akhtyamov #:

den Baum-Welsh-Algorithmus?

aka wikipedia

Simons Artikel aus den Jahren '67 und '70 zu diesem Thema.

 
mytarmailS #:

Ich spreche schon seit langem über Hidden Markov Models of SMM ( hmm ) .... Das letzte Mal habe ich es erwähnt, als ein lokaler Narr mir bewies, dass das Näherungsmaß die Wahrscheinlichkeit ist ))

Es gibt eine Menge Bibliotheken über HMM, was bringt es, darüber zu reden...?

Warum liebst du so sehr und vergisst nicht auf Gelegenheit)))) ... ... ... einander))))))))

Die Rede ist davon, dass sie etwas gefunden haben, was andere nicht haben, und vielleicht kann man es in ihren Artikeln nachlesen.

Außerdem ist es kein schlechtes Buch. Natürlich nicht wie Feynman, aber leicht genug zu lesen.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Warum liebst du es so sehr und vergisst es nicht bei Gelegenheit)))) ... ... ... einander)))))

Die Rede ist davon, dass sie etwas gefunden haben, was andere nicht haben, und vielleicht ist es in ihren Artikeln zu lesen.

Außerdem ist es kein schlechtes Buch. Natürlich nicht wie Feynman, aber leicht genug zu lesen.


Es geht um die Anwendung....
Man kann den SMM-Algorithmus verwenden, um den Preis vorherzusagen, man kann den Preiszustand vorhersagen, man kann den Zustand des TS und Handel/Nichthandel vorhersagen, man kann den Zustand des Stapels vorhersagen, Aufträge....

Hier muss man wissen, was sie getan haben, nicht was sie getan haben
 
mytarmailS #:

Es dreht sich alles um die Bewerbung....
Sie können den SMM-Algorithmus verwenden, um den Preis vorherzusagen, Sie können den Zustand des Preises vorhersagen, Sie können den Zustand des TS vorhersagen und handeln/nicht handeln, Sie können den Zustand des Stacks vorhersagen, Anwendungen...

Hier müssen Sie wissen, was sie getan haben, nicht was sie getan haben

Ja, das ist klar, aber es schadet nicht, die Artikel zu lesen.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Simons Artikel aus den Jahren '67 und '70 zu diesem Thema.

Ahh, ich erinnere mich

Ja, ich habe einen davon gefunden.

Es gibt sie im Internet auf Englisch und auf ausländischen Seiten, glaube ich.

Sie sollten wahrscheinlich zuerst dieses hier herunterladen:

Der WSJ-Journalist und Autor eines Buches über Simons, "The Man Who Solved The Market", Gregory Zuckerman, sagt, dass die große Kluft bei den Renditen durch Unterschiede in der Fondsstrategie erklärt werden kann.


Suchen Sie dann den Titel des Artikels und suchen Sie danach

 
Wie kämpft man mit der Neigung, und wie kann man nach einer großen Serie von Niederlagen auf seine TK vertrauen?
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