Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3216
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Casi siempre sustituye las conversaciones del foro por inadecuadas. Un poco atontado al final sin embargo, tal vez insuficiente contexto.
Una confirmación más de que sólo tenemos una pequeña fracción de los datos para analizar, que es esencialmente ruido.
En esencia, la cuestión es que la incertidumbre probabilística describe mal la incertidumbre real del mercado. Esto no es ningún secreto para los economistas desde hace mucho tiempo, y fue una de las razones de la aparición y el desarrollo de la teoría de juegos. El problema es que la teoría de juegos sigue estando poco desarrollada en comparación con la teoría de la probabilidad. Además, el retraso se encuentra en la parte ideológica de la teoría.
Y la contraposición entre finanzas e industria que aparece en el vídeo es una completa chorrada, por supuesto. Y "la inminente ruina inevitable de Estados Unidos" es una completa tontería.
En esencia, la cuestión es que la incertidumbre probabilística describe mal la incertidumbre real del mercado. Esto no es ningún secreto para los economistas desde hace mucho tiempo, y fue una de las razones de la aparición y el desarrollo de la teoría de juegos. El problema es que la teoría de juegos sigue estando poco desarrollada en comparación con la teoría de la probabilidad. Además, el retraso se encuentra en la parte ideológica de la teoría.
Y la contraposición entre finanzas e industria que aparece en el vídeo es una completa chorrada, por supuesto. Y "la inminente ruina inevitable de Estados Unidos" es una completa tontería.
En la ciencia soviética, además de los procesos deterministas, se consideraban los procesos aleatorios estacionarios y no estacionarios, los procesos inciertos, es decir, los procesos aleatorios en los que participa una persona. El ejemplo más llamativo es el flujo aleatorio de pasajeros en el metro. Normalmente todo está perfectamente bien descrito por la teoría del servicio de masas, pero si se pincha un globo y se grita "bomba", toda la estacionariedad vuela por los aires.
Todos los procesos en economía pertenecen a la clase de la incertidumbre, y todos los intentos de dar cuenta siquiera de la no estacionariedad recaerán SIEMPRE en el factor humano, que en economía se llama política, que se sabe que es "la expresión concentrada de la economía".
No creo que la teoría de juegos pueda tener en cuenta la influencia de la política en la economía de tal manera que pueda modelizar un proceso económico incierto.
En la ciencia soviética, además de los procesos deterministas, los procesos aleatorios estacionarios y no estacionarios, se consideraban los procesos inciertos, es decir, aquellos procesos aleatorios en los que participa una persona. El ejemplo más vívido es el flujo aleatorio de pasajeros en el metro. Normalmente todo está perfectamente descrito por la teoría del servicio de masas, pero si se pincha un globo y se grita "bomba", toda estacionariedad vuela al tártaro.
Todos los procesos en economía pertenecen a la clase de los procesos inciertos, y todos los intentos de tener en cuenta siquiera la no estacionariedad recaerán SIEMPRE en el factor humano, que en economía se llama política, que, como sabemos, es "una expresión concentrada de la economía".
No creo que la teoría de juegos pueda tener en cuenta la influencia de la política en la economía de tal manera que modele un proceso económico incierto.
La propia incertidumbre es un término informal del lenguaje humano ordinario. Las matemáticas sólo pueden operar con algunos modelos formales de la misma. En la actualidad existen dos modelos de este tipo: la incertidumbre probabilística y la incertidumbre teórica de los juegos. Los modelos deterministas, caóticos y similares de incertidumbre son casos especiales de la incertidumbre probabilística. A su vez, la incertidumbre probabilística suele considerarse un caso especial de la incertidumbre teórica de los juegos, a la que se denomina "jugar con la naturaleza". Pero el neoprstvo de juegos es malo y difícil de representar ya a nivel de nociones básicas - una cosa es jugar a un juego y otra muy distinta describir formalmente el mismo juego. Tal vez, está más allá de la mente humana en absoluto. Por ello, todo suele reducirse matemáticamente a la incertidumbre probabilística (equilibrio de Nash en estrategias mixtas, por ejemplo) o incluso al determinismo (minimaxes, etc.).
El nivel actual de desarrollo de la teoría de juegos no permite llegar demasiado lejos en economía o ciencias políticas, pero de hecho esta teoría ha sido durante mucho tiempo la base, el "matan" de estas ciencias.
Por supuesto, la teoría de juegos también tiene algunos éxitos prácticos, por ejemplo, en la organización de subastas. Pero en nuestro campo, en mi opinión, su aplicación hasta ahora no es más que juegos con terminología)
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Forester, 2023.08.19 09:41 AM
Creo que la diferencia es la serialidad o repetitividad de las barras/ticks consecutivos. Durante una tendencia la mayoría de ellas son en una dirección, el randomiser las hace de media en 1.
He probado diferentes opciones para tener en cuenta la serialidad. Tienen el efecto contrario. Si la serialidad se divide en estados {+1, -1, +1, -1, ....}, entonces después de la aleatorización obtenemos "tendencias" de serialidad. Eventualmente varias aleatorizaciones consecutivas crean sólo una línea recta.
El símbolo se convierte en supertendencia si se toma un pequeño zigzag como serialidad. Cualquier aleatorización de este tipo añade tendencia: series largas en una dirección.
En consecuencia, si tomamos un gran ZigZag, el mismo scalper plana no se fusiona (incluso gana algo allí). Pero esto es por la razón de que los puntos planos son evitados por el randomiser.
En general, no hay manera de generar una ganancia cvr. Excepto en tiempo inverso o en incrementos. Si tiene sentido utilizar incrementos, a continuación, sólo para comprobar que la TS matemáticamente correcta.
He probado varias opciones para la contabilidad de serialidad. Hay un efecto contrario. Si la serialidad se divide en estados {+1, -1, +1, -1, ....}, después de la aleatorización se obtienen "tendencias" de serialidad. Eventualmente varias aleatorizaciones consecutivas crean sólo una línea recta.
El símbolo se convierte en supertendencia si se toma como serialidad un pequeño zigzag. Cualquier aleatorización de este tipo añade tendencia - serie larga a un lado.
En consecuencia, si tomamos un gran ZigZag, el mismo scalper plana no se fusiona (incluso gana algo allí). Pero esto se debe al hecho de que las zonas planas son eludidas por el aleatorizador.
En general, no hay manera de generar una ganancia cvr. Excepto en tiempo inverso o en incrementos. Si tiene sentido utilizar incrementos, entonces sólo para comprobar que el TS matemáticamente correcto.
Acerca de la comprobación...
La principal herramienta matemática en el comercio es una familia de varios modelos GARCH (más de 100), que se alimentan SÓLO incrementos de precios.
Sobre el tema de las pruebas...
La herramienta matemática básica en el comercio es una familia de varios modelos GARCH (más de 100), que SÓLO incrementos de precio se alimentan a la entrada.
Estos modelos no crean un símbolo generado ganado de un símbolo original ganado. Sí y la idea en sí es algo ingenuo.
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fxsaber, 2023.08.19 09:19 PM
Lo que hacen
¡Es absurdo que 100 valores puedan describir una serie original de millones de valores! Parece una herramienta de teóricos, pero no de profesionales.
Elremuestreo avanzado frente a GMM otros modelos generativos son buenos en esta tarea.
Obtuve valores de rasgos sintéticos a partir de los originales, entrené el modelo con ellos y funcionó con los datos originales.
Elremuestreo avanzado frente a GMM otros modelos generativos hacen bien el trabajo.
Necesitamos la siguiente función para probarlo.