Discusión sobre el artículo "Simulador rápido de estrategias comerciales en Python usando Numba" - página 4

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fxsaber #:

¿Cómo se calcula este parámetro?

Parece que se me ha pasado esta pregunta. ¿Cómo se calcula la volatilidad? ¿MaxMin por "hora"? ¿Normalización?

 
El intervalo sobre el que se entrena el modelo no puede tener una longitud fija, este intervalo siempre flota en un cierto rango. Depende del comportamiento del instrumento financiero, necesitamos rastrear el momento en que este comportamiento cambia. Es decir, volvemos a la necesidad de construir un indicador de fallos.

Existen cientos de modelos de aprendizaje automático, pero pocas personas prestan atención ¿en qué intervalo optimizar estos modelos? Obviamente, la pregunta es complicada, es más fácil construir un modelo matemático, incluso uno muy complejo, que resolver esta cuestión. Imho
 
fxsaber #:

Parece que se me ha pasado esta pregunta. ¿Cómo se calcula la volatilidad? ¿Máximo mínimo por "hora"? ¿Normalización?

Std en una ventana deslizante con diferentes períodos, período por defecto es 20. Desde mi teléfono, puede que no vea algo, pido disculpas.
 
fxsaber #:
Ha habido tantas discusiones sobre lo "razonable". Ni siquiera se me ocurriría preguntarlo.
A veces recoge las palabras adecuadas, como consuelo :)
 
Evgeniy Chernish modelos de aprendizaje automático, pero pocas personas prestan atención ¿en qué intervalo optimizar estos modelos? Obviamente, la pregunta es complicada, es más fácil construir un modelo matemático, incluso uno muy complejo, que resolver esta cuestión. Imho
Complejo e incomprensible, hay que inventar :)
 
Evgeniy Chernish #:
llegamos a la necesidad de construir un indicador de averías.
¿Qué es esta bestia?
 
fxsaber #:
¿Qué es esta bestia?
Un indicador que rastrea la forma probabilística de la distribución de una serie y señala un cambio en esta forma. Indicador de Smirnov, por ejemplo, como un intento.
 
Los filtros se hacen más a menudo por distribuciones de momento, por alguna razón el filtro de bisel funciona mejor. El filtro std también es bueno.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Los filtros se hacen más a menudo por distribuciones de momento, por alguna razón el filtro de bisel funciona mejor. Std también es bueno.
Sí, así es más fácil. No es conveniente trabajar con distribuciones.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Si hay algún estadístico versado, la pregunta es cuál es mejor:

  • Optimización de TS con n número de parámetros en el gráfico
  • Construir un modelo básico reentrenado (una cierta base generalizada de tratos), y luego buscar intervalos en los que sea robusto.
  • Ambas opciones son de ajuste de curvas

En mi opinión, valdría la pena reformular esta oposición en términos de MOE. Hay dos modelos muy alejados entre sí en la curva de compensación entre sesgo y dispersión. El TC, debido a un pequeño número fijo de parámetros, tiene un sesgo hacia el aumento del sesgo (el ejemplo habitual para MO es la regresión lineal), mientras que el modelo complejo, por el contrario, tiene un sesgo hacia el aumento de la varianza.

Obviamente, si el modelo más sencillo capta el patrón real, es mejor. Si ninguno de los dos modelos lo capta, entonces, de nuevo, el más simple es mejor - es más difícil ver su falacia en el complejo debido a su mejor adaptabilidad al ruido) No es sorprendente que la complicación sólo tenga sentido si es beneficiosa. Esta es la respuesta teórica obvia.

Si es un poco más práctica, entonces esencialmente el segundo punto significa apilar modelos (al menos dos) - un modelo se descompone (en busca de discrepancias) y el otro toma decisiones comerciales. También puede haber un tercer modelo que active/desactive el modelo de negociación, etc. El apilamiento, como se le conoce, tiene fama de "magia negra" en MO) Por regla general, lo utilizan los ganadores de todo tipo de competiciones, pero no hay teoría ni recetas para ello. Si tienes la suerte de encontrar un apilamiento que funcione, bien por ti). En mi opinión, en general, apilar modelos más sencillos parece más lógico que intentar meterlo todo en uno más complejo.

Sí, hay que resolver el problema de la descomposición, ya que nuestras series no son estacionarias. Pero yo no haría hincapié en ello, porque se resolverá de todos modos, ya sea explícita o implícitamente.)

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