OPTIMIZACIÓN como base de un sistema de comercio. - página 2

 
alsu:

La prueba de ello está en el estudio.

Hasta ahora, no he visto un gráfico de parámetros ideales que no presente rupturas de estacionalidad. Si hay una idea (nueva) sensata, no hay problema en programarla.

La estacionariedad se rompe sucede.... No quiero demostrar nada a nadie.... Hice un gráfico de parámetros en excel hace seis meses... si lo encuentro, lo publicaré.
 
jelizavettka:
Las averías de la estacionariedad suceden.... No quiero demostrar nada a nadie.... Hice un gráfico de parámetros en excel hace seis meses... si lo encuentro, lo publicaré.

Cómo explico esto... Probablemente lo sea, pero debemos tener en cuenta un hecho importante: el resultado final de la operación del algoritmo es una determinada operación que se ejecuta a determinados precios. Esto significa que la varianza de cualquier parámetro previsto debe recalcularse en la varianza del precio, y sólo entonces quedará claro el valor real de la previsión.

Podemos utilizar el ejemplo más sencillo contra el que mucha gente se golpea la cabeza: una onda construida sobre N recuentos se predice aproximadamente N veces mejor que el precio. Pero cuando se realiza una operación mediante esta predicción su varianza se recalcula a la varianza del precio de entrada/salida, es decir, vuelve a ser N veces. Además de la dispersión incrementada en N veces del ruido de muestreo que se produce en los cálculos - y como resultado la previsión es aún peor que la previsión a precio neto.

No digo que todos los algoritmos vayan a dar un resultado tan negativo, sino todo lo contrario: sugiero pensar en esas variantes en las que el efecto positivo de la previsión supera los efectos del aumento de la varianza del ruido. Esta es una condición necesaria para que un sistema de previsión sea rentable.

 
Cualquier segmento de la historia es esencialmente estacionario, porque siempre es posible encontrar un patrón en el que se pueda ganar el máximo dinero posible. La no estacionariedad (o cambio de mercado) siempre se produce en el futuro, que no conocemos y no asumimos....))))
 
LeoV:
Cualquier segmento de la historia es esencialmente estacionario, porque siempre se pueden encontrar patrones en los que se puede ganar la máxima cantidad de dinero. La no estacionariedad (o el cambio de mercado) se produce siempre en el futuro, que no conocemos ni asumimos....))))


)))) ¿Qué tiene que ver la "estacionariedad" y el "puedes encontrar patrones"? También hay regularidades en las series no estacionarias.

"Cualquier segmento de la historia es esencialmente estacionario" - ¿qué es "esencialmente"? Sólo sabía antes - series estacionarias y no estacionarias, pero "esencialmente" - no lo sé.

 
alsu:

Cómo explicarlo... Muy a menudo los gráficos de parámetros/indicadores parecen mucho más suaves que el gráfico de precios, lo que da la impresión de que es más fácil hacer previsiones basándose en ellos... Tal vez sea cierto, pero debemos tener en cuenta un hecho importante: el resultado final de la operación del algoritmo es una determinada operación que se realiza a determinados precios. Esto significa que la varianza de cualquier parámetro previsto debe recalcularse en la varianza del precio, y sólo entonces quedará claro el valor real de la previsión.

Podemos utilizar el ejemplo más sencillo contra el que mucha gente se golpea la cabeza: una onda construida sobre N recuentos se predice aproximadamente N veces mejor que el precio. Pero cuando se realiza una operación mediante esta predicción su varianza se recalcula a la varianza del precio de entrada/salida, es decir, vuelve a ser N veces. Además de la dispersión aumentada en N veces del ruido de muestreo que se produce en los cálculos - y como resultado la previsión es aún peor que la previsión a precio neto.

No digo que todos los algoritmos vayan a dar un resultado tan negativo, sino todo lo contrario: sugiero pensar en esas variantes en las que el efecto positivo de la previsión supera los efectos del aumento de la varianza del ruido. Esta es una condición necesaria para que un sistema de previsión sea rentable.

Sí,... yo también he pensado en eso... Una pequeña desviación en la previsión del periodo de los vagones - y una pérdida.... Pero creo que el syss tem clásico estará muy por detrás del sistema con previsión de parámetros porque en el segundo caso se utiliza la optimización después de cada cruce.
 
jelizavettka: En el segundo caso, utilizamos la optimización después de cada intersección.

Aquí es donde OpenCL y una tarjeta gráfica potente resultan útiles.

Pero primero hay que idear un algoritmo. Y desgraciadamente el autor no es muy bueno en ello.

 
Mathemat:
Ahí es donde OpenCL y una tarjeta gráfica potente resultan útiles. Pero primero hay que idear un algoritmo.
Y averiguar qué es lo que hay que optimizar en absoluto)) Y como no tenemos un potente programador visual en nuestro cerebro, no queremos pasar por todas las variantes - si pudiéramos pensar en lo que necesitamos))
 
Mathemat:
Ahí es donde OpenCL y una tarjeta gráfica potente resultan útiles. Pero primero hay que idear un algoritmo.
Ooh. Eso debe ser algo genial. ¿No puede hacerlo una CPU normal? ¿Qué tal si sólo.... muestreo automático en código experto.......
 
Demi:


)))) ¿Qué tiene que ver la "estacionariedad" y el "puedes encontrar patrones"? También hay patrones en las series no estacionarias.

"Cualquier segmento de la historia es esencialmente estacionario" - ¿qué es "esencialmente"? Sólo sabía antes - series estacionarias y no estacionarias, pero "esencialmente" - no lo sé.

Una definición intuitiva de "estacionariedad en esencia" ((c) LeoV), por ejemplo, podría ser ésta: es fácil ver dónde se han tenido que tomar decisiones comerciales... y cuáles.

;)

 
Mathemat:

Ahí es donde OpenCL y una tarjeta gráfica potente resultan útiles.

Pero primero hay que idear un algoritmo. Y desgraciadamente el autor no es muy bueno en ello.

Estás leyendo mi mente. (sobre la tarjeta gráfica). sobre nalitu - sí, pero ¿funcionará? también hay lógica difusa de forma implícita y todo lo demás.
Razón de la queja: