Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3102
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Was die Marktmodelle angeht - ich denke, wir sollten zunächst eine Art Online-Spiel entwickeln, wie ein RPG mit einem fortgeschrittenen Clan-Staat, in dem jeder Clan seine eigene Währung hat, in dem es einen echten Markt gibt, und beobachten, wie sich die Preise je nach den Ereignissen in der Welt ändern. Zuvor konnte ein solcher Portatyp der zweite Herrscher sein, wo es einen Markt und mindestens zwei Währungen gab. Sie können zumindest die Überwachung der Änderungen in den durchschnittlichen Preisen der Ressourcen auf seiner Grundlage und dann fügen Sie dort die Emulation von Trades - mit der Geschichte der Notierungen. Meinem Gefühl nach wirken dort die Gesetze der Ökonomie, es gibt Inflation, es gibt illiquide, teure Vermögenswerte, es gibt einen Bedarf an schnellem Verkauf, es gibt einen Bedarf an Arbeitskräften und an Umwandlungsoperationen. D.h. es geht darum, die Ökonomie und den Einfluss eines organisierten Börsenmarktes auf die Preisveränderungen zu untersuchen (es werden mehrere Server benötigt - wo es eine Börse gibt und wo nicht). Ich denke, dass man dort Muster erkennen und Vorhersagen machen kann, die auf der Analyse der Entwicklung der Spielwelt basieren.
Und, alles wird auf die Bedeutung von Indikatoren wie die Handelsbilanz, Geldmenge, Arbeitskosten, BIP pro Kopf, Zinssatz (gibt es im Spiel und dieser Mechanismus), Aufträge für die Produktion von Ausrüstung kommen....
Das Thema ist interessant, aber finanziell aufwendig.
Vereinfachte Modelle, ohne die Erforschung globaler Modelle, werden kein Verständnis für den Markt vermitteln - man muss also vom Komplexen zum Einfachen übergehen.
Imho natürlich, aber wenn man Preismodelle baut, in denen es deutliche Abweichungen von der SB gibt, dann kann man z.B. auf dieser Basis künstliche Notierungen generieren, auch für tausend Jahre. Dann lernt man an diesen Notierungen mit Hilfe von MO, die Stellen zu bestimmen, an denen es Abweichungen gab, und versucht dann, dasselbe an realen Notierungen zu tun. Alternativ dazu.
Durchschnitt, subtrahieren und dividieren :)
Generell, so wie ich das verstehe, schlagen Sie vor, das Ziel in dem Abschnitt zu ändern, in dem das Signal "schlecht" ist?
Das hat Alexej Nikolaev gesagt.
Was bewirken die Abweichungen von cb? Wenn es sich um einen anderen stochastischen Prozess handelt, ist er ebenfalls zufällig. Der Zufall endet nicht am SB, er beginnt erst.
Nun, wahrscheinlich eine Suche nach Marktineffizienzen.
Ich meinte, ob es einen solchen Ansatz in der offiziellen Wissenschaft gibt, denn ich habe schon genau die gleichen Gedanken über den Vergleich mit der SB gehört
Ich habe mich gefragt, ob es irgendwelche etablierten Techniken gibt.
Hier ist eine Skizze.
links ist ein echter Chart des Euro m5
rechts SB-Ticks (kumulierte Summe) umgerechnet in m5
Zumindest dann, wenn Sie versuchen, durch das Modell einen Ausgleich zu schaffen.
Dies kann die Ergebnisse beim Training verbessern, aber nicht in der Anwendung, wenn die erste Grafik (mit geändertem Ziel) häufiger in der Historie erscheint als die zweite. Aber ich muss die beiden Diagramme gleich machen, damit das Modell sie trennt und zwischen ihnen umschaltet, d. h. theoretisch sollte es ein kategoriales Merkmal geben.
Dies kann die Ergebnisse beim Training verbessern, aber nicht in der Anwendung, wenn die erste Grafik (mit geändertem Ziel) häufiger in der Historie auftaucht als die zweite. Aber ich muss die beiden Diagramme gleich machen, damit das Modell sie trennen und zwischen ihnen wechseln kann, d. h. theoretisch sollte es ein kategorisches Merkmal geben.
Nun ja, man kann sich eine Menge Dinge ausdenken, während man weitermacht. Dann kommt etwas anderes hinzu, und so weiter und so fort.
Natürlich - es gibt keine Grenzen der Perfektion!
Natürlich - es gibt keine Grenzen der Perfektion!