Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 379
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https://habrahabr.ru/post/243211/
Hier ist ein guter Beitrag über NS Umschulung, ich reproduzierte die Ergebnisse, meine ARIMA Vorhersagen stimmten überein, aber NS gab mir etwas anderes :)
Der obige Link ist nur ein Killer für NS, denn ARIMA ist ein Modell, das auf den Finanzmärkten nur sehr begrenzt Anwendung findet.
In dem Artikel wurde ARCH nicht getestet, daher ist es völlig unmöglich zu sagen, wie sich dieses Modell in Zukunft verhalten wird.
Wir haben es mit GARCH zu tun. Zur Verfeinerung der Ausgangsdaten sollten diese Modelle dann zusammen mit dem maschinellen Lernen angewendet werden.
Wir müssen GARCH anwenden. Diese Modelle werden dann zusammen mit dem maschinellen Lernen angewendet, um die Eingabedaten zu verfeinern.
Ja, der Zug meines Verstandes scheint sich zu bewegen, um es zu verstehen.
Der angegebene Link ist für NS schlichtweg tödlich, da ARIMA ein Modell ist, das nur sehr begrenzt auf die Finanzmärkte anwendbar ist.
In dem Artikel wurde nicht auf ARCH getestet, so dass es völlig unmöglich ist, zu sagen, wie sich dieses Modell in Zukunft verhalten wird.
Wir haben es mit GARCH zu tun. Und dann müssen diese Modelle zusammen mit dem maschinellen Lernen angewendet werden, um die ursprünglichen Daten zu verfeinern.
Haben Sie Azure Machine Learning Studio verwendet? Ich finde es cool.
Das trainierte Modell wird in der Cloud gespeichert, und die Ergebnisse können über einen Webservice abgerufen werden, wobei alle Arten von DLLs umgangen werden. Die erste Version ist kostenlos. Es unterstützt R.
Haben Sie schon Azure Machine Learning Studio benutzt? Ich finde es ziemlich cool.
Das trainierte Modell wird in der Cloud gespeichert, und die Ergebnisse können über einen Webservice abgerufen werden, wobei alle Arten von DLLs umgangen werden. Die erste Version ist kostenlos. R-Unterstützung.
Nein, das habe ich nicht.
Ich stehe Innovationen äußerst skeptisch gegenüber. Ich versuche immer, eine Frage zu beantworten: Wenn ich dem Fortschritt folge, werden meine Gewinne steigen, zumindest in meinen Träumen.
Und die Wolke... Wo ist sie? Das Internet ist also ausgefallen, aber der Computer ist noch da und Sie können arbeiten.
Ich habe es nicht ausprobiert.
Ich stehe Innovationen äußerst skeptisch gegenüber. Ich versuche immer, eine Frage zu beantworten: Wenn ich dem Fortschritt folge, werden meine Gewinne steigen, zumindest in meinen Träumen.
Und die Wolke... Wo ist sie? Das Internet ist also ausgefallen, aber der Computer ist noch da und Sie können arbeiten.
Ohne Internet kann man nicht arbeiten :) Ich bin fast vollständig auf die Cloud umgestiegen... Wenn das System abstürzt oder der Computer stirbt, stelle ich ihn wieder her und habe keine Probleme... Ich bin sogar ohne meinen Laptop irgendwohin gefahren und habe mir das, was ich brauchte, aus der Cloud geholt. Und Ihr eigenes Neuronetz in der Cloud ist ein echter Renner, Sie können Verbindungen dazu verkaufen, Menschen werden sich mit Bots verbinden und handeln. Außerdem ist die Lernkurve dort sehr schnell.
Ja, der Zug meines Bewusstseins scheint sich zu bewegen, um es zu verstehen.
Mein Gedanke dreht sich im Kreis: Ich bin von TA auf ARIMA umgestiegen. Ich habe keine praktischen Ergebnisse erzielt. Finanzreihen, die ARIMA verarbeiten kann, sind extrem selten. Dann wechselte ich zum maschinellen Lernen. Hier ist es mir gelungen, praktische Ergebnisse zu erzielen, aber ich bin nicht zufrieden. Nun kehrte ich zu GARCH zurück und war überrascht, dass es eine große Anzahl von Veröffentlichungen über die Anwendung von GARCH-Modellen auf Finanzmärkten, einschließlich Forex, gibt. Dies steht im Widerspruch zu einem praktischen Mangel an ähnlichen Veröffentlichungen für MO.
Warum sollte das so sein?
Mein Gedanke dreht sich im Kreis: Ich habe TA für ARIMA verlassen. Ich habe keine praktischen Ergebnisse erzielt. Finanzreihen, die ARIMA verarbeiten kann, sind extrem selten. Dann wechselte ich zum maschinellen Lernen. Hier ist es mir gelungen, praktische Ergebnisse zu erzielen, aber ich bin nicht zufrieden. Nun kehrte ich zu GARCH zurück und war überrascht, dass es eine große Anzahl von Veröffentlichungen über die Anwendung von GARCH-Modellen auf Finanzmärkten, einschließlich Forex, gibt. Dies steht im Widerspruch zu einem praktischen Mangel an ähnlichen Veröffentlichungen für MO.
Warum sollte das so sein?
Nun, weil GARCH ein fertiges, aussagekräftiges Modell ist, während MO einfach MO ist. Ich habe mir ein Lehrbuch über Hochschulbildung gekauft, in dem Garch vorkommt.)
Meine Gedanken drehen sich im Kreis: Ich bin von TA zu ARIMA übergegangen. Ich habe keine praktischen Ergebnisse erzielt. Finanzreihen, die ARIMA verarbeiten kann, sind extrem selten. Dann wechselte ich zum maschinellen Lernen. Hier ist es mir gelungen, praktische Ergebnisse zu erzielen, aber ich bin nicht zufrieden. Nun kehrte ich zu GARCH zurück und war überrascht, dass es eine große Anzahl von Veröffentlichungen über die Anwendung von GARCH-Modellen auf Finanzmärkten, einschließlich Forex, gibt. Dies steht im Widerspruch zu einem praktischen Mangel an ähnlichen Veröffentlichungen für MO.
Warum sollte das so sein?
Hier ist etwas, das ich gefunden habe.
http://www.quantalgos.ru/?p=2037
Hier ist etwas, das ich gefunden habe.
http://www.quantalgos.ru/?p=2037
Google garch, GARCH, rugarch, ARCH test, APARCH und andere. Die Verwendung von Garch auf den Finanzmärkten und andere Varianten. Riesige Listen.
Ich habe eine Liste von Bögen erstellt. Jeder auf der Liste, den du triffst, wird bis zu deinen Augenbrauen
PS
Derzeit versuche ich, das APARCH-Modell mit dem abgeschrägten Studenten aus dem rugarch-Paket zu meistern
Google garch, GARCH, rugarch, ARCH test, APARCH und andere. Verwendung von garch auf den Finanzmärkten und andere Varianten. Es gibt riesige Listen.
Im Anhang finden Sie eine Liste der Bögen. Jeder auf der Liste, den du triffst, wird bis zu deinen Augenbrauen
PS
Derzeit versuche ich, das APARCH-Modell mit dem abgeschrägten Studenten aus dem rugarch-Paket zu meistern
und die Prognose lautet: "Hurra!"
So heißt es übrigens: "JA", das ist gut, solange die Volatilität gering ist.
Nennen Sie ein Beispiel für einen Hedgefonds, der auf der Anwendung von GARCH basierte, aber den Bach runterging, sobald der Markt einen Sturzflug machte...