Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 154
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Esperar que una red de convolución o de recursión lo haga todo por sí misma es una visión ingenua, igual que antes se pensaba en el pavo del grial.
No es una visión ingenua. Es la dirección de la búsqueda. Y no necesariamente una red neuronal. La tesis es la siguiente: a partir de los valores pasados de una serie temporal de precios se puede extraer información suficiente para realizar operaciones rentables (superando los costes) independientemente del horizonte temporal de la prueba a plazo real.
También publicaré un par de gráficos sobre este tema. Actualmente estoy preparando material para un artículo.
PS: Personalmente, teniendo en cuenta todos los factores que conducen a la sobrecarga y tratando de tomar el estado más conservador y fiable del modelo, resulta que más de 30-40% por año (con drawdown máximo 25%) no puede ser exprimido. Pero ya supera el rendimiento medio de los fondos de cobertura. Todos los demás intereses cósmicos que supuestamente se obtienen a largo plazo, puramente en el análisis técnico basado en series temporales, son una mentira.
Ha estado en MQL durante años.
¿dónde buscar?
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cp no ve :)
¿dónde buscar?
1) Su idea es correcta para empezar, pero no sólo debe utilizar los pares de divisas, sino también las materias primas, las acciones, los futuros y las opciones,
2) Lao Tzu era un algotrader que decía: "El que sabe - guarda silencio, el que habla - no sabe"))
1) Sí son reflexiones generales, para hacerlo a esa escala hay que ser millonario, los registros de órdenes por sí solos cuestan mucho dinero, yo tengo una visión un poco diferente del mercado, sigo ciñéndome a los patrones, el precio ya se ha encargado de todo, creo que se pueden hacer previsiones de mercado rentables de una forma menos costosa y más fácil que tú, pero para ello hay que entender la mecánica del mercado y ser capaz de formalizar lo no formalizable, cuando aprenda, lo compartiré...
entiendo la mecánica, ahora necesito formalizar
2) mucho...
Te he dado el enlace más arriba.
No he encontrado ninguna mención a la correlación cruzada o al enfoque que he descrito, sólo a la negociación de carteras, eso es todo...
Ahora lo entiendo.
Es coherente con mis observaciones. Yo lo llamo "mirroring" (probablemente publicaré un par de gráficos sobre esto más adelante). Para predecir un aumento de precios de n minutos, mirar hacia atrás en el tiempo para los mismos n minutos muestra un mejor valor explicativo.
Pero más allá de eso tengo datos muy amplios sobre qué horizonte el poder de predicción es mayor.
¿De dónde salen las cifras del 4-5%? ¿Cómo se calculan? ¿Significación de los predictores, R^2, información mutua?
Se trata de una estimación empírica de la ganancia de calidad de la clasificación con - sin este factor, es simple, la información mutua y la determinación en los sistemas multifactoriales no lineales funcionan de forma poco fiable. Y las cifras del 4-5% no son, por supuesto, un dogma, sólo hay que entender que utilizando "todos los mercados" y los flujos de información sin dinámica del precio de un instrumento dado se puede predecir su futuro para algún horizonte <5% peor, eso es todo. Es decir, si se tiene una probabilidad de un minuto de predecir la futura subida frente al activo, por ejemplo el 70%, entonces excluyendo el precio de la serie predicha de los datos para el análisis se obtiene 70 - (70-50)*0,5 = 69% casi dentro de los límites de ruido de la diferencia. Bueno, por supuesto si tienes datos en tiempo real de todos los mercados mundiales y no sólo de los mercados, pero sin información interna. Y si es sólo el precio de un instrumento... sea cual sea la IA que tengas, es más fácil crear un terminador que batir un mercado con esos datos.
No he encontrado nada sobre la correlación cruzada y el enfoque que he descrito, sólo el comercio de la cartera y eso es todo...
La matriz de covarianza con la posterior transición a la matriz de correlación se encontró en algún lugar de MQL aquí en el recurso.
Sólo recuerdo que esta matriz se calculó muy rápidamente cuando cambié la ventana a BP. Quizás también se haga en R.
Y las desviaciones de las que hablabas se mostraban directamente en el terminal. Pregunte por ahí, alguien se lo dirá.
Una matriz de covarianza seguido de una matriz de correlación se encontró en algún lugar de MQL aquí en el recurso.
Sólo recuerdo que esta matriz se calculó muy rápidamente cuando la ventana se desplazó a BP. Quizás también se haga en R.
Y las desviaciones de las que hablabas se mostraban justo en el terminal. Pregunte por ahí, alguien se lo dirá.
sí, por supuesto, hecho :) pero la matriz de covarianza no es de correlación cruzada :)
Puedes utilizar las herramientas que quieras. Si quieres, hazlo a través de la correlación cruzada de frente.
Se trataba de encontrar "valores atípicos" para luego intercambiarlos hacia el "equilibrio".
sí , por supuesto, hecho :)