Diskussion zum Artikel "Schneller Handelsstrategie-Tester in Python mit Numba" - Seite 4

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fxsaber #:

Wie wird dieser Parameter berechnet?

Diese Frage scheint mir entgangen zu sein. Wie wird die Volatilität berechnet? MaxMin pro "Stunde"? Normalisierung?

 
Das Intervall, auf dem das Modell trainiert wird, kann keine feste Länge haben, es bewegt sich immer in einem bestimmten Bereich. Es hängt vom Verhalten des Finanzinstruments ab, und wir müssen den Zeitpunkt verfolgen, an dem sich dieses Verhalten ändert. Das heißt, wir kommen wieder zu der Notwendigkeit, einen Fehlerindikator zu erstellen.

Es gibt Hunderte von Modellen des maschinellen Lernens, aber nur wenige Menschen achten darauf, in welchem Intervall diese Modelle optimiert werden sollen. Es ist offensichtlich, dass diese Frage kompliziert ist. Es ist einfacher, ein mathematisches Modell zu erstellen, selbst ein sehr komplexes, als diese Frage zu lösen. Imho
 
fxsaber #:

Diese Frage scheint mir entgangen zu sein. Wie wird die Volatilität berechnet? MaxMin pro "Stunde"? Normalisierung?

Std in einem gleitenden Fenster mit verschiedenen Zeiträumen, Standardzeitraum ist 20. Von meinem Telefon aus sehe ich vielleicht etwas nicht, ich entschuldige mich.
 
fxsaber #:
Es gab schon so viele Diskussionen über "Angemessenheit". Es wäre mir nicht einmal in den Sinn gekommen, danach zu fragen.
Manchmal findet man die richtigen Worte, zum Trost :)
 
Evgeniy Chernish maschinellen Lernmodellen, aber nur wenige Menschen achten darauf, in welchem Intervall diese Modelle optimiert werden sollen. Es ist offensichtlich, dass diese Frage kompliziert ist. Es ist einfacher, ein mathematisches Modell zu erstellen, selbst ein sehr komplexes, als diese Frage zu lösen. Imho
Komplex und unverständlich, das müssen wir erfinden :)
 
Evgeniy Chernish #:
kommen wir zu der Notwendigkeit, einen Fehlerindikator zu bauen.
Was ist das für ein Biest?
 
fxsaber #:
Was ist dieses Ungeheuer?
Ein Indikator, der die probabilistische Form der Verteilung einer Reihe verfolgt und eine Änderung dieser Form signalisiert. Smirnov-Indikator, zum Beispiel, als ein Versuch.
 
Filter werden häufiger durch Momentverteilungen vorgenommen, aus irgendeinem Grund funktioniert der Fasenfilter am besten. Der std-Filter ist auch gut.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Filter werden häufiger durch Momentverteilungen vorgenommen, aus irgendeinem Grund funktioniert der Fasenfilter am besten. Std ist auch gut.
Ja, so ist es sogar noch einfacher. Es ist nicht bequem, mit Verteilungen zu arbeiten.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Wenn es versierte Statistiker gibt, stellt sich die Frage, was besser ist:

  • Optimierung von TS mit n Parametern auf dem Diagramm
  • Erstellung eines grundlegenden retrainierten Modells (eine bestimmte verallgemeinerte Basis von Geschäften), dann Suche nach Intervallen, in denen es robust ist.
  • Beide Optionen sind Kurvenanpassungen

Imho würde es sich lohnen, diesen Widerspruch im Sinne von MOE umzuformulieren. Es gibt zwei Modelle, die weit voneinander entfernt auf der Bias-Dispersion-Trade-off-Kurve liegen. Das TC-Modell hat aufgrund einer kleinen festen Anzahl von Parametern eine Tendenz zur Erhöhung der Verzerrung (das übliche Beispiel für MO ist die lineare Regression), während das komplexe Modell im Gegensatz dazu eine Tendenz zur Erhöhung der Varianz hat.

Wenn das einfachere Modell das tatsächliche Muster abbildet, ist es natürlich besser. Wenn keines der beiden Modelle das tatsächliche Muster erfasst, ist wiederum das einfachere Modell besser - es ist schwieriger, den Fehler des komplexen Modells zu erkennen, da es sich besser an das Rauschen anpassen kann. Dies ist die offensichtliche theoretische Antwort.

Wenn man es etwas praktischer betrachtet, dann bedeutet der zweite Punkt im Wesentlichen, dass man Modelle stapelt (mindestens zwei) - ein Modell bricht zusammen (auf der Suche nach Diskrepanzen) und das andere trifft Handelsentscheidungen. Es kann auch ein drittes Modell geben, das das Handelsmodell ein- und ausschaltet, usw. Stacking, wie es genannt wird, hat in MO den Ruf von "schwarzer Magie". In der Regel wird es von Gewinnern aller Arten von Wettbewerben verwendet, aber es gibt keine Theorie oder Rezepte dafür. Wenn Sie das Glück haben, ein funktionierendes Stacking zu finden, gut für Sie). Imho sieht es im Allgemeinen logischer aus, einfachere Modelle zu stapeln, als zu versuchen, alles in ein komplexeres Modell zu packen.

Ja, das Dekompositionsproblem muss gelöst werden, da unsere Reihen nicht stationär sind. Aber ich würde es nicht so sehr betonen, denn es wird sowieso gelöst - entweder explizit oder implizit)

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