L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2910
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Lecture sur la renaissance et Simons qui a appris le marché. Citation
Il n'est pas difficile de s'en rendre compte dans le commerce réel.
Par exemple, en ce moment, vous pissez sur l'escalope entière et le prix se retourne instantanément contre l'ordre ouvert et continue jusqu'à ce que vous vous calmiez.
Vous vous calmez, ce qui reste est ce qui reste.
Si vous ne vous calmez pas, vous perdez tout.
Il n'y a pas besoin de penser et d'inventer autre chose, c'est simple comme un œuf.
On ne peut donc pas identifier une régularité à partir de l'histoire, c'est un tâtonnement et des tentatives de synthèse qui n'aboutissent à rien.il n'est pas difficile de s'en apercevoir lorsque l'on négocie en direct.
Par exemple, en ce moment, vous pissez sur l'escalope entière et le prix se retourne instantanément contre l'ordre ouvert et continue jusqu'à ce que vous vous calmiez.
Vous vous calmez, ce qui reste est ce qui reste.
Si vous ne vous calmez pas, vous perdez tout.
Il n'y a pas besoin de penser et d'inventer autre chose, c'est simple comme un œuf.
On ne peut donc pas identifier un modèle à partir de l'histoire, c'est un tâtonnement et des tentatives de synthèse qui n'aboutissent à rien.En fait, il ne s'agit pas de cela, mais des processus cachés de Markov et de la manière dont ils peuvent être modélisés dans des conditions de données insuffisantes. Et de l'algorithme de Baum-Welsh, également)))))
Les escalopes ici sont manifestement inutiles.
Aidez-moi à trouver ses articles.
En fait, il ne s'agit pas de cela, mais des processus cachés de Markov et de la manière dont ils peuvent être modélisés dans des conditions de données insuffisantes. Et de l'algorithme de Baum-Welsh également)))))
Les cutlets ne sont manifestement pas nécessaires ici.
Aidez-moi à trouver ses articles.
L'algorithme de Baum-Welsh ?
C'est sur wikipedia.
En fait, il ne s'agit pas de cela, mais des processus cachés de Markov et de la manière dont ils peuvent être modélisés dans des conditions de données insuffisantes. Et de l'algorithme de Baum-Welsh également)))))
Les cutlets ne sont manifestement pas nécessaires ici.
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Je parle des modèles de Markov cachés de SMM ( hmm ) depuis longtemps... La dernière fois que j'en ai parlé, c'était lorsqu'un imbécile local m'a prouvé que la mesure de la proximité est la probabilité ))
Il y a plein de bibliothèques sur les hmm, quel est l'intérêt de parler de...
l'algorithme de Baum-Welsh ?
aka wikipedia
Articles de Simons de 67 et 70 sur le sujet.
Je parle des modèles de Markov cachés de SMM ( hmm ) depuis longtemps maintenant.... La dernière fois que j'en ai parlé, c'était lorsqu'un imbécile local m'a prouvé que la mesure de proximité est la probabilité ))
Il existe de nombreuses bibliothèques sur les HMM, quel est l'intérêt de parler de... ?
Pourquoi aimez-vous tant et n'oubliez pas à l'occasion)))) ... ... ... l'un l'autre))))))))
L'idée est qu'ils ont trouvé quelque chose que d'autres n'ont pas trouvé, et peut-être que cela peut être lu dans leurs articles.
Par ailleurs, ce n'est pas un mauvais livre. Pas comme Feynman bien sûr, mais assez facile à lire.
Pourquoi l'aimez-vous tant et ne l'oubliez pas à l'occasion)))) ... ... ... l'un l'autre)))))
Le discours est qu'ils ont trouvé quelque chose que d'autres n'ont pas trouvé, et peut-être que cela peut être lu dans leurs articles.
De plus, ce n'est pas un mauvais livre. Il n'a rien à voir avec Feynman, bien sûr, mais il est assez facile à lire.
Oui, c'est clair, mais cela ne fait pas de mal de lire les articles.
Les articles de Simons '67 et '70 sur le sujet.
Ahh, je me souviens
Oui, j'en ai trouvé un.
On le trouve sur Internet en anglais et sur des sites étrangers, je crois.
Vous devriez probablement télécharger celui-ci d'abord :
Gregory Zuckerman, journaliste au WSJ et auteur d'un livre sur Simons, "The Man Who Solved The Market" (L'homme qui a résolu le marché), affirme que l'écart important entre les rendements peut s'expliquer par les différences de stratégie des fonds.Trouvez ensuite le titre de l'article et faites une recherche.