Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 999
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Und sie sagten Quantenmechanik. (( Wann war R. Fourier?
Ähm ... Ich bin auf den Hut reingefallen... Scheiße, Juri - genug mit den Prüfungen. Warum muss ich einen Scan meines Abschlusszeugnisses beifügen? Man muss den Menschen vertrauen.
Was ist das?
EE....
Der Radius-Vektor-Operator eines quantenmechanischen Teilchens?
Ähm ...
Verwenden Sie solche Dinge wirklich in Algorithmen?
Was ist mit den ARCH-Effekten passiert? von denen es über hundert gibt? Und deren Ende nicht absehbar ist?
Ich verstehe das nicht wirklich.
Offensichtlich geht es darum, dass es neben den univariaten Verteilungen auch reziproke multivariate Verteilungen gibt, die nicht immer in Produkte von univariaten Verteilungen zerfallen wollen (stochastische Abhängigkeit). Dies führt zu einigen zusätzlichen Effekten. Multiple x-ARCH hilft, diese Effekte zu berücksichtigen.
Ich verstehe das nicht wirklich.
Das Standard-GARCH-Modell besteht aus drei Teilen:
1. Detrending. Idealerweise wird die fraktionale Differenzierung verwendet, um Hurst einzubeziehen
2. Ausbreitungsmodellierung. Dies ist nicht nur die Form der Varianz, sondern auch die Verklumpung, das Verhalten nach Sprüngen...
3. Modellierung der Verteilung. Dies ermöglicht es, lange Schwänze zu berücksichtigen.
Das Standard-GARCH-Modell besteht aus drei Teilen:
1. Detrending. Idealerweise wird die fraktionale Differenzierung verwendet, um Hurst einzubeziehen
2. Ausbreitungsmodellierung. Dies ist nicht nur die Form der Varianz, sondern auch die Verklumpung, das Verhalten nach Sprüngen...
3. Modellierung der Verteilung. Dies ermöglicht es, lange Schwänze zu berücksichtigen.
SanSanych mir sagen, wo ich die Umsetzung dieses Algorithmus sehen kann?
Warum macht das keiner der alten Hasen (Warlock, Toxic, etc., Sie natürlich eingeschlossen)? Ich habe noch nie einen Bericht von MT über einen echten Handel gesehen.
Wenn ich das sagen darf, liegt es daran, dass sie nicht auf MT handeln?
Die Frage, was sie hier tun, ist schwieriger zu beantworten. Gewohnheit. In der Vergangenheit gab es hier (in der MT-Community) einen wirklich coolen Haufen von Forschern, die immer auf der Suche nach interessanten Aufgaben waren, und es war einfach interessant, sie zu lesen. Jetzt ist sie durch Plappermäuler wie Asaulenko, Rena oder Nikitin ersetzt worden. Nur ein paar Leute erstellen nützliche Inhalte. Aber es gibt einige, die aus Gewohnheit im Forum bleiben.
1. Detrending. Idealerweise wird die fraktionale Differenzierung verwendet, um Hurst einzubeziehen
Ich bin mit diesem Thema nicht sehr vertraut. Ich würde gerne verstehen - ist es möglich, dass Detrending mit ARFIMA für einen scharfen Trendwechsel (oben oder unten) nützlich ist?
Können Sie mir sagen, wo ich eine Implementierung dieses Algorithmus finden kann?
Rugarch-Paket. Einer der ...