Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 587
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Nein, es lief alles darauf hinaus, pseudostationäre Serien nacheinander aufzubauen und so oft wie möglich neu zu trainieren... im Prinzip ist es das, was ich mache
oder lineare/nichtlineare Filter bauen... Ich verstehe, dass man vorher die Dynamik der Veränderung des Einflusses der Prädiktoren auf das Ziel berücksichtigen und versuchen muss, die Ausgabe über die Filterkoeffizienten in Abhängigkeit von Veränderungen in der Umgebung anzupassen
Nun, im Allgemeinen nichts Besonderes. Zumindest in diesem Kapitel.
Einmal habe ich das Problem der Nicht-Stationarität in Modellen des maschinellen Lernens mitVladimir Perervenko diskutiert.
Er hat mich davon überzeugt, dass das Problem der Nicht-Stationarität nichts mit MO zu tun hat. Da ich nie mit NS zu tun hatte, hatte ich keine Argumente, um seine Meinung zu widerlegen. Außerdem habe ich intuitiv verstanden, dass verschiedene Bäume und andere, außer NS, gut mit nicht-stationären Prädiktoren funktionieren.
Ihr Beitrag und der Verweis auf Ihre persönlichen Erfahrungen besagen das Gegenteil, zumindest in Bezug auf die NS sollte man nicht-stationäre Prädiktoren in Betracht ziehen.
Wenn dies zutrifft, dann gibt es heute fast das einzige Werkzeug, das versucht, mit nicht-stationären Reihen zu arbeiten - Garch-Modelle. Filter, Umschulung an jeder Bar... sind nicht in der Lage, das Problem der Nicht-Stationarität zu lösen - ein Abfluss ist garantiert, er wird durch den Anschlag rutschen...
Aber es bleibt die Frage nach den anderen Modellen, und davon gibt es eine ganze Menge. Mir liegen keine Beweise dafür vor, dass die Nicht-Stationarität berücksichtigt werden muss. Die Umschulung in den Modellen, die ich ausprobiert habe, ist immer auf Rauschprädiktoren zurückzuführen.
Beachten Sie, dass für mich die Lösung von Problemen der Nicht-Stationarität und/oder Rauschprädiktoren zu den Eckpfeilern des maschinellen Lernens gehören. Der Grad der Lösung dieser Probleme bestimmt den Grad des Modellierungsfehlers. Die Komplexität der Anwendung der Modelle selbst ist lächerlich und wird von mir nicht berücksichtigt.
Wenn dies der Fall ist, dann gibt es fast das einzige derzeit verfügbare Werkzeug, das versucht, mit nicht-stationären Reihen zu arbeiten - das sind Garch-Modelle. ...
Ich würde sagen, dass es derzeit kein einziges Instrument gibt, das eine effektive Vorhersage ermöglicht.
es gibt Einzelfälle - gelegentliche, vorübergehende Volltreffer, bei denen man in bestimmten Zeiträumen einen guten Gewinn erzielen kann
oder Ausnutzung von Arbitragemustern, Mittelwertbildung
was Sie und ich tun - ein System, das intelligente Vorhersagen machen kann... es handelt sich um eine Science-Fiction in Bezug auf das Verständnis aller Arten von Marktprozessen und -modellen :)
Ich meine, es ist schon verrückt, die Leute kommen hierher, lesen und rennen dann in Panik weg, um ihre Sorgen mit dem Gefühl der Hilflosigkeit zu ertränken :)
Ich würde sagen, dass es derzeit kein einziges Instrument gibt, das eine effektive Vorhersage ermöglicht.
es gibt Einzelfälle - gelegentliche, vorübergehende Volltreffer, bei denen man zeitweise einen guten Gewinn erzielen kann
oder Ausnutzung von Arbitragemustern, Mittelwertbildung
was Sie und ich tun - ein System, das intelligente Vorhersagen machen kann... Ich glaube, es ist eine Science-Fiction, sowohl was das Verständnis aller Arten von Prozessen und Modellen angeht :)
https://github.com/uber/pyro
Garch.... Garch... Von welcher Garch sprechen Sie? - Es gibt 24 R garch dieser Schlüsselwörter, vielleicht 12 von Paketen. Gut und anders).
Beitreten
Das rugarch-Paket: ARMA(1,1); RealGARCH; Abgeschrägte t-Verteilung. Jede Menge Optimierungen.
Ich würde sagen, dass es derzeit kein einziges Instrument gibt, das eine effektive Vorhersage ermöglicht.
es gibt Einzelfälle - gelegentliche, vorübergehende Treffer ins Schwarze, bei denen man zeitweise einen guten Gewinn erzielen kann
oder Ausnutzung von Arbitragemustern, Mittelwertbildung
was Sie und ich tun - ein System, das intelligente Vorhersagen machen kann... es handelt sich um eine Science-Fiction in Bezug auf das Verständnis aller Arten von Marktprozessen und -modellen :)
Ich meine, es ist das Wildeste, die Leute kommen hierher, lesen und rennen dann in Panik, um den Kummer über das Gefühl ihrer Hilflosigkeit zu füllen :)
Ich fühle mich hoffnungslos. Ich sollte eine Pause einlegen und dann mit Datamining weitermachen.
Ich erinnere mich, dass Sie etwa 70 % richtige Vorhersagen hatten. Ich habe den obigen Beitrag geschrieben.
Ich habe versucht, meinem MA (nicht gewöhnlich, sondern Gold, d.h. nicht standardisiert) beizubringen, Prognosen zu erstellen. Ich habe gelernt, etwa 30 % der Zeitreihen vorherzusagen, und alles war in Ordnung, aber ich habe nie etwas Richtiges gesehen. Aber es gibt keine Möglichkeit, sie realistisch zu nutzen.
Nun, 70 % richtig ist gar nichts. Von den 70 %, die richtig lagen, um in den Handel einzusteigen, ist es mindestens ein Drittel. Damit verbleiben 23 %. Es spricht nichts gegen 30 % falsche Vorhersagen (wir wissen nicht im Voraus, ob sie richtig oder falsch sind). Und die falschen Vorhersagen liegen sozusagen in den Wendebereichen (Richtungswechsel), und genau diese Bereiche sind am besten für Trades geeignet.
Auf dieser Grundlage ist es meines Erachtens zwecklos, Vorhersagen zu treffen, sondern vielmehr eine Klassifizierung vorzunehmen. D.h. um festzustellen, ob ein bestimmter Zeitpunkt geeignet ist, um ein Geschäft abzuschließen. Wenn ich mir die Muster ansehe, erhalte ich die Eingangsfehler 20-40% genauer, die ich zuvor in diesem Thema genannt habe.
Nun, 70 % von denen, die Recht haben, sind gar nichts. Von diesen 70 % ist etwa ein Drittel gut genug, um in den Beruf einzusteigen.
Warum ein Drittel?
Alle 70%. Die Vorhersage ist für 1 Stunde gültig. Dann wieder.
Vorhersagen sind zwecklos, und Sie sollten Folgendes klassifizieren
Ich verstehe gar nichts.
Um 13.00 Uhr kommt zum Beispiel der Clout der Prädikator-Kombination, der besagt, dass sie in der nächsten Stunde, d.h. bis zum nächsten Clout, bis 14.00 Uhr long gehen wird.
Wie kommt es, dass Sie eine Einstufung ohne Prognose haben? Wozu braucht man auf den Finanzmärkten eine Klassifizierung, wenn es sich nicht um Prognosen handelt?
Wie kann es sein, dass es eine Klassifizierung ohne Vorhersage gibt? Wozu braucht man überhaupt eine Klassifizierung auf den Finanzmärkten, wenn sie keine Vorhersagen macht?