Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1382
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No, sólo digo que son retornos, puedes poner log() en lugar de -1, pasará lo mismo, es decir, logreturnos. Esta pérdida de información es muy significativa, ya que sólo tienes 20 de ellos.
Para mi problema 20 es suficiente. En el caso general puede necesitar más. Depende de los detalles.
Imho, no se puede poner log - es una transformación no lineal. La utilidad, en el caso general, es muy dudosa.
En el caso general paso las series de entrada por sigmoide o tanh de tal manera que los precios principales están en una parte "lineal", y la no linealidad está limitada sólo por los picos.
¿Por qué se necesitan predictores?
¿Ya no te gusta el gráfico en bruto?
No sabes mucho de MO y algotrading, tengo que aconsejar a toda la gente posible que no compre tus"griales" en el mercado, por la incompetencia del autor.
Para mi tarea, 20 es suficiente. En el caso general, quizá se necesite más. Depende de los detalles.
Imho, no se puede poner log - es una transformación no lineal. La utilidad, en el caso general, es muy dudosa.
El logaritmo es necesario porque el precio no cambia como una suma acumulativa de incrementos, sino como un producto, como el interés compuesto, aunque en el caso de las monedas donde los cambios son muy pequeños, no es el punto.
Para mi tarea, 20 es suficiente. En el caso general, quizá se necesite más. Depende de los detalles.
Imho, no se puede poner log - es una transformación no lineal. La utilidad, en el caso general, es muy dudosa.
En el caso general paso las series de entrada por sigmoide o tanh, de modo que los precios principales están en la sección "lineal", y la no linealidad se limita sólo a los valores atípicos.
como si la NS los pasara por el propio sigmoide? )) o da algo adicional
¿algo así como si la NS los pasara por el propio sigmoide? ))) o es algo extra que da
Pero no en la entrada). Da limitación de picos en la fila de entrada, no sobrecargamos las neuronas en la entrada de NS.
Pero no en la entrada). Da un límite a los valores atípicos en la serie de entrada, no sobrecargamos las neuronas en la entrada del NS.
También puedes pasarlo por una arctangente... la transformada de Fisher...
...como hacer la distribución más normal... pero lo que queda de los datos no depende de mí ))
puedes pasarlo por una arctangente... la Transformada de Fisher
hace que la distribución sea más normal... pero lo que queda de los datos no depende de mí ))
Siempre que la parte central de la salida sea lineal en el rango principal.
Todos los datos estarán ahí, excepto los valores atípicos, que estarán ligeramente aplastados. Método totalmente normal para el procesamiento de señales.
De lo contrario, algún pico en tu historia te atascará las neuronas, y seguirá atascando hasta que se pierda de vista. Su NS simplemente entrará en negación o inconsciencia. )
El logaritmo es necesario porque el precio no cambia como una suma acumulativa de los incrementos, sino como un producto, como el interés compuesto, aunque en el caso de las divisas donde los cambios son muy pequeños, esto no es lo importante.
Supongo que en un mercado más o menos estable M(dC/C) =~const.
No aplico la división (P[i] / P[0]), sino la resta (P[i] - P[0]), es decir, no el cambio de precio relativo, sino el absoluto. Elimino preliminarmente los valores atípicos (1% en cantidad de los valores mayores y menores).
¿La división da alguna ventaja? Actualmente estoy utilizando un bosque que no necesita normalización ni escalado.
No aplico la división (P[i] / P[0]), sino la resta (P[i] - P[0]), es decir, no el cambio de precio relativo, sino el absoluto. Elimino preliminarmente los valores atípicos (1% en cantidad de los valores mayores y menores).
¿La división da alguna ventaja? Actualmente estoy utilizando un bosque que no requiere normalización ni escalado.
Es una creencia común que la diferencia de logaritmos de los precios (lo mismo que el logaritmo de su ratio) está más cerca de una distribución normal que sólo la diferencia. Por la misma razón, el precio se modela mediante un movimiento browniano geométrico para derivar la fórmula de Black-Scholes.