Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2326
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En mi opinión, el principal problema radica en la elección del enfoque para describir el comportamiento de los principales actores del mercado: los Estados. Son (1) muy influyentes en el mercado, (2) su comportamiento cambia significativamente a lo largo del tiempo, (3) sus objetivos de actuación en el mercado a menudo se encuentran fuera del propio mercado y no son bien conocidos por nosotros, (4) hay muchos estados y pueden interactuar entre sí de maneras muy diferentes (para el mercado). Matemáticamente, el resultado es un sistema complejo, inestable y abierto.
El problema no es que no se pueda plantear un modelo para un sistema de este tipo, sino que se pueden plantear demasiados diferentes y probablemente hasta se contradigan en las conclusiones)
El comportamiento fractal de los jugadores en diferentes escalas) podría ayudar)
es la otra cara del enfoque desde el principio. Los ECA en medicina para cualquier cosa y por cierto han matado las técnicas médicas, no los placebos reproducibles))
La tarea del comportamiento o la condición es encontrar un vínculo causal)
qué lado es el enfoque original
Bueno, la más obvia es que dos o tres ondas sinusoidales no pueden ni siquiera aproximar correctamente el precio durante un periodo largo. Bien, ¿no estás de acuerdo?
No, no estoy de acuerdo, de nuevo, no estás entendiendo nada...
Veo el convertidor como una estructura compleja no lineal, muy probablemente una red neuronal en cascada
precio entrada --- convertidor --- onda sinusoidal.
Para mayor claridad, he mostrado un ejemplo con una sinusoide, pero son posibles más. Al precio de entrada, a la salida sinusoide con los mismos parámetros excepto la fase
Si la red aprende a hacerlo, no es necesario hacer nada más....
Tengo una idea: un modelo de mercado que utiliza una red de actores.
A grandes rasgos es así (intentaré hacerlo en términos de MdD):
.......
....
La idea del modelo es conocida, compleja, con objetivos incomprensibles para la modelización.
Los entusiastas aún no han llegado, digerir todo tipo de GPT-3 y otras cosas de vanguardia, y tal vez alguien va a llegar a ella y marcar algunas líneas de desarrollo en esto.
Bueno, nadie prohíbe creer, pero es mejor diluir la teoría con la práctica.
4) calcular el beneficio
qué lado de la aproximación inicialmente
Las causas (según el artículo sobre el tratamiento) se conocen, pero los efectos, o los efectos de los diferentes tratamientos no se conocen, y el reto es encontrar el mejor tratamiento y confirmar la eficacia.
No se conocen las causas porque son demasiadas....
Se supone que la modelización ofrece algún tipo de correlación de las causas y sus efectos en el precio. O viceversa, según el comportamiento del precio sería posible identificar las causas que afectan a los jugadores y luego sus acciones sobre el precio.
4) contar los beneficios
mi osciloscopio favorito))) Y qué bonitos dibujos se podrían hacer)
Las causas (según el artículo sobre el tratamiento) se conocen, pero los efectos, o los efectos de los diferentes tratamientos no se conocen, y el reto es encontrar el mejor tratamiento y confirmar la eficacia.
No se conocen las causas porque son demasiadas....
Se supone que la modelización ofrece algún tipo de correlación de las causas y sus efectos en el precio. O viceversa, a partir del comportamiento del precio sería posible identificar las causas que afectan a los jugadores, y además sus acciones sobre el precio.
Ah, bueno, tal vez. Lo haré más tarde en mi tiempo libre.
Ah, bueno, supongo que sí. Lo investigaré más tarde, cuando tenga tiempo.
No es la tarea de hoy. Será un poco temprano).
no veo ningún obstáculo