Diskussion zum Artikel "Erforschung des maschinellen Lernens im unidirektionalen Trendhandel am Beispiel von Gold"
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Neuer Artikel Erforschung des maschinellen Lernens im unidirektionalen Trendhandel am Beispiel von Gold :
In jüngster Zeit haben wir uns mit der Umsetzung symmetrischer Handelssysteme unter dem Aspekt der binären Klassifizierung befasst. Wir sind davon ausgegangen, dass Kauf- und Verkaufstransaktionen im Merkmalsraum gut getrennt werden können, d. h. es gibt eine Trennlinie (Hyperebene), die es dem Algorithmus für maschinelles Lernen ermöglicht, sowohl Kauf- und Verkaufstransaktionen gleich gut vorherzusagen. In der Realität ist dies nicht immer der Fall, vor allem nicht bei Trendhandelsinstrumenten wie einigen Metallen und Indizes sowie bei Kryptowährungen. In Situationen, in denen ein Vermögenswert einen klar definierten unidirektionalen Trend aufweist, können Handelssysteme, die Käufe und Verkäufe implizieren, zu riskant sein. Und die Gesamtverteilung solcher Handelsgeschäfte kann sehr asymmetrisch sein, was zu Fehlklassifizierungen mit einer großen Anzahl von Fehlern führt. In diesem Fall kann ein bidirektionales Handelssystem unwirksam sein, und es wäre besser, sich auf den Handel in eine Richtung zu konzentrieren. Dieser Artikel soll die Möglichkeiten des maschinellen Lernens zur Entwicklung solcher unidirektionalen Strategien beleuchten.
Ich schlage vor, dass die Ansätze für kausale Schlussfolgerungen neu konzipiert und an die Aufgabe des unidirektionalen Handels angepasst werden müssen.
Nehmen wir die Materialien aus früheren Artikeln als Grundlage:
Ich empfehle dringend die Lektüre dieser Artikel, um ein umfassenderes Verständnis der Idee des Kausalschlusses und der Kausalprüfung zu erlangen.
Abb. 10. Prüfung nur für den Terminzeitraum ab Anfang 2024
Autor: dmitrievsky