Discusión sobre el artículo "Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales" - página 5

 
Inquiring #:

Todavía puedo darte consejos, si los quieres por dinero, puedo dártelos gratis.

Para este tema, puede haber asesoramiento sobre la parte de la selección de características (por ejemplo, sobre el criterio de información). Y demostrar que estas características son mejores que los incrementos. La psicología y el bosón de Higgs como signos no funcionan.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Para este tema, puede haber consejos sobre cómo seleccionar las características (por ejemplo, el criterio de información). Y para demostrar que estos signos son mejores que los incrementos. La psicología y el bosón de Higgs como atributos no funcionan.

Yo no escribí nada sobre el bosón. Valeriy Yastremskiy piensa que el metamodelo debería ser más complejo. Estoy completamente de acuerdo con él.

La tarea de comprobar las lecturas de los indicadores en un rango más amplio y compararlas con las lecturas en un rango estrecho es interesante, pero ¿qué muestran los propios indicadores?

Los indicadores deberían proporcionar información sobre el estado del mercado. A mi entender, este estado debería describirse mediante la probabilidad de movimiento al alza o a la baja, que se calcula como el Hamiltoniano del sistema. La energía cinética del mercado es bastante sencilla de calcular: la velocidad del movimiento del precio multiplicada por el impulso. La energía potencial es más complicada, pero también se puede resolver. El problema es la gran cantidad de trabajo que hay que hacer para reunir todas las fórmulas y cifras en un programa de trabajo. Y el trabajo es cualificado, lo que implica conocimientos fluidos de matemáticas, física y programación.

La imagen adjunta da una idea de la visualización de los campos.

Archivos adjuntos:
 
Inquiring #:

No he escrito nada sobre el bosón. Valeriy Yastremskiy opina que el metamodelo debería ser más complicado. Estoy completamente de acuerdo con él.

La tarea de comprobar las lecturas de los indicadores en un rango más amplio y compararlas con las lecturas en un rango estrecho es interesante, pero ¿qué muestran los propios indicadores?

Los indicadores deberían proporcionar información sobre el estado del mercado. A mi entender, este estado debería describirse mediante la probabilidad de movimiento al alza o a la baja, que se calcula como el Hamiltoniano del sistema. La energía cinética del mercado es bastante sencilla de calcular: la velocidad del movimiento del precio multiplicada por el impulso. La energía potencial es más complicada, pero también se puede resolver. El problema es la gran cantidad de trabajo que hay que hacer para reunir todas las fórmulas y cifras en un programa de trabajo. Y el trabajo es cualificado, lo que implica conocimientos fluidos de matemáticas, física y programación.

La imagen adjunta da una idea de la visualización de los campos.

Los incrementos dan de media 0,01 (sobre un máximo de 1) según el criterio de información mutua con etiquetas. Es decir, casi no hay correlación, aleatoria.

Hay incrementos del tipo

pFixed[str(count)] = (pFixedC - pFixedC.rolling(i).mean() * pFixedC.rolling(i).std()*1000) + (pFixedC - pFixedC.rolling(i).mean()) + (pFixedC - pFixedC.rolling(i).skew()/10) + \
        (pFixedC - pFixedC.rolling(i).kurt())

que dan más. La información máxima la lleva el gráfico desnudo, pero no la digieren las redes neuronales ni los boustings. La tarea es llevar la serie a estacionario con la mínima pérdida de información.

No hay nada más que coger allí, de la palabra "absolutamente" por cualquier Hamiltonians y así sucesivamente.

Esta es una cuestión que debe resolverse antes de querer complicar el metamodelo, porque ningún modelo puede ser entrenado en la aleatoriedad.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Los incrementos dan una media de 0,01 (sobre un máximo de 1) en el criterio de información mutua con etiquetas. Hay incrementos del tipo

que dan más. La información máxima la lleva el gráfico desnudo, pero no la digieren las redes neuronales ni los boustings. La tarea consiste en llevar la serie a estacionario con la mínima pérdida de información.

Y para dummies - ¿etiquetas de qué? ¿incrementos de qué? ¿Qué datos iniciales se procesan?

 
Inquiring #:

Para dummies - ¿etiquetas de qué? ¿incrementos de qué? ¿Qué datos brutos se procesan?

Las etiquetas son operaciones de compra y venta. Necesitamos una relación de información entre los atributos (incrementos de precio, por ejemplo) y la dirección prevista de las operaciones. La tarea del algoritmo propuesto es buscar esta relación.

Esto es lo básico de la econometría.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Las marcas son operaciones de compra y venta. Necesitamos una relación de información entre las señales (incrementos de precios, por ejemplo) y la dirección prevista de los tratos. La tarea del algoritmo propuesto es buscar esta relación.

Esto es lo básico de la econometría.

¿Y qué principio se utiliza para abrir tratos? ¿Al azar, o por algún indicador, o por el reloj, u otro algoritmo?

 
Inquiring #:

¿Qué principio se utiliza para abrir operaciones? ¿Al azar, o por algún indicador, o por reloj, u otro algoritmo?

No importa, se puede buscar la dependencia a través del sobremuestreo. En los artículos anteriores se sugirió el muestreo aleatorio de operaciones con corrección de las no rentables.

Hay un conjunto de operaciones y un conjunto de señales, necesitamos encontrar señales que predigan la dirección de estas operaciones.

El algoritmo de este artículo descarta los pares de rasgos malos, dejando los más predecibles (según el criterio de información).

 
Maxim Dmitrievsky #:

no importa, se puede buscar la dependencia a través del overshooting. En los artículos anteriores se proponía un muestreo aleatorio de las operaciones con corrección de las no rentables.

Hay un conjunto de operaciones y un conjunto de signos, necesitamos encontrar signos que predigan la dirección de estas operaciones.

El algoritmo de este artículo descarta los pares de signos malos, dejando los más predecibles (según el criterio de información).

¿Y en qué es mejor este método que la astrología o la adivinación en el hígado de un carnero?

 
Inquiring #:

¿Y en qué es mejor este método que la astrología o la adivinación sobre el hígado de un carnero?

es difícil comunicarse con nubbies, el artículo es para aquellos más o menos entrenados en MO.

 
Maxim Dmitrievsky #:

es difícil comunicarse con empollones, el artículo es para los más o menos formados en MO.

E ingenuamente pensé que las redes neuronales deberían ayudar al proceso de pensamiento a la hora de tomar decisiones, no atontarlo.