L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2992
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Dès que la présentation de la théorie des signaux devient mathématiquement significative, la stationnarité (au sens large) et le spectre d'énergie apparaissent immédiatement. Et des absurdités telles que "un signal est un ensemble quelconque de nombres" n'apparaissent pas de manière évidente.
L'article du site lié tente une sorte de généralisation du concept de stationnarité. Indépendamment de son utilité pour le DSP, cela n'a pas beaucoup de sens pour les prix. Une fois de plus, je souligne que la stationnarité du prix d'un actif, ou du prix d'un portefeuille d'actifs, est le paradis éternel du trader, puisqu'elle signifie un plat éternel sur lequel trader pour toujours, comme un retour à la moyenne.
C'est la fin de la discussion sur les COC dans ce fil de discussion.
Belle balade...
L'économétrie, dans une faible mesure, et les mathématiques stochastiques financières, dans une large mesure. À un niveau élevé, ces sciences sont imbriquées les unes dans les autres et dans l'apprentissage automatique.
IMHO, l'économétrie dans une faible mesure et les mathématiques stochastiques financières dans une large mesure. À un niveau élevé, ces sciences sont imbriquées les unes dans les autres et dans l'apprentissage automatique.
Que se passe-t-il si l'on décompose le diagramme à barres en composantes principales ?
ci-dessus, l'original, puis la composante principale 1, 2, 3.
la somme des deux premières composantes principales
graphique plus propre sans fluctuations à haute fréquence, sans retards ...
filtrage ))
Dès que la présentation de la théorie des signaux devient mathématiquement significative, la stationnarité (au sens large) et le spectre d'énergie apparaissent immédiatement. Et des absurdités telles que "un signal est un ensemble quelconque de nombres" n'apparaissent pas de manière évidente.
L'article du site lié tente une sorte de généralisation du concept de stationnarité. Indépendamment de son utilité pour le DSP, cela n'a pas beaucoup de sens pour les prix. Une fois de plus, je souligne que la stationnarité du prix d'un actif, ou du prix d'un portefeuille d'actifs, est le paradis éternel du trader, car elle signifie un plat éternel sur lequel on peut trader pour toujours, comme un retour à la moyenne.
C'est la fin de la discussion sur les COC dans ce fil de discussion.
Eh bien, si vous appliquez des filtres à cela, après avoir vérifié la stationnarité de "it", alors peut-être que quelque chose donnera quelque chose à quelqu'un, bien que j'en doute
lorsque "it" a été introduit dans bousting en tant que caractéristique, il s'est avéré que plus la différenciation est importante, plus les prédictions sur les nouvelles données sont sans valeur.
Encore une fois, vous pourriez simplement prendre quelques Mashas de différentes périodes et ne pas souffrir d'absurdité.
Tout est parfait dans cet article : la sélection de la cible via FF et le réentraînement au moins à chaque étape, et la caractéristique la plus informative sous la forme de séries à différenciation fractionnaire. En général, tout ce qui a été prié dans le sujet dernièrement :) J'ai raté les filtres, je suis d'accord, j'aurais dû les ajouter pour un bourrage complet :)
Puis-je voir les résultats avant de mourir ?
https://perraudin.info/gsp.php
Vivre heureux pour toujours
Pouvez-vous décrire les grandes lignes de l'idée elle-même ? ....
Pour moi, il s'agit toujours de trouver des déviations du prix par rapport au SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.
Voici un exemple assez classique d'une telle recherche en économétrie : article1 et article2. L'approche est précisément liée à la recherche de la stationnarité (dans le prix de l'actif ou le spread) - c'est-à-dire que la stationnarité est supposée n'être possible que parfois et est définie comme un écart par rapport à un SB plus typique, plutôt que comme une propriété constante comme dans l'étude des signaux en DSP.
Pour la stochasticité, il est difficile de donner un exemple simple mais significatif. Mon article sur les écarts peut servir d'indice dans cette direction, parce que la distribution étudiée est plus facile à considérer en temps continu. Et si nous supposons la dépendance de cette distribution par rapport à certaines caractéristiques, nous pouvons développer l'idée dans la direction de la MO.
Pour moi, il s'agit toujours de rechercher des écarts entre le prix et le SB. L'économétrie diffère de la stochastique financière par la modélisation du temps - discret dans le premier cas et continu dans le second, ce qui conduit à des mathématiques assez différentes, mais l'essence est la même.
Voici un exemple assez classique d'une telle recherche dans les articles 1 et 2 de l'économétrie. L'approche est exactement liée à la recherche de la stationnarité (dans le prix des actifs ou le spread) - c'est-à-dire que la stationnarité est supposée n'être possible que parfois et est définie comme un écart par rapport à un SB plus typique, plutôt que comme une propriété constante comme dans l'étude des signaux en DSP.
Pour la stochasticité, il est difficile de donner un exemple simple mais significatif. Mon article sur les écarts peut servir d'indice dans cette direction, parce que la distribution étudiée est plus facile à considérer en temps continu. Et si nous supposons la dépendance de cette distribution par rapport à certaines caractéristiques, nous pouvons développer l'idée dans la direction de la MO.
Les marchés financiers ne sont PAS stationnaires, cela devrait être mis entre parenthèses, accepté comme un axiome et toute preuve de stationnarité devrait être considérée comme nulle et non avenue.
En réalité, d'après la science soviétique, les marchés financiers ne sont pas seulement non stationnaires, ils sont indéfinis. Un processus aléatoire était autrefois qualifié d'indéfini si un être humain était impliqué dans l'élaboration de ce processus aléatoire.
Le meilleur exemple de la propriété d'incertitude est l'application de la théorie des services de masse aux flux de passagers souterrains. Tous les indices que la théorie du service de masse donne pour un processus aléatoire sous la forme du flux de passagers dans le métro sont parfaitement calculés et existent dans des intervalles de confiance assez étroits. Mais si l'on prend un ballon, qu'on le fait éclater dans la foule et que l'on crie "terroristes", c'est toute la théorie du service de masse qui part en lambeaux. Et un processus stationnaire se transforme en un processus indéfini avec un grand nombre de personnes mutilées et piétinées. C'est ce que l'on observe sur les marchés financiers, où les nouvelles peuvent faire n'importe quoi.
Oui, vous pouvez prendre une période de temps et prouver la stationnarité sur cette période. Vous pouvez prendre une autre période et prouver que les transformations de prix sont stationnaires. Mais il n'existe pas d'instrument modélisant l'impact des nouvelles sur le marché, après quoi un processus aléatoire peut être stationnaire, non stationnaire ou chaotique. Et après une nouvelle, les caractéristiques de stationnarité ou de non stationnarité sont susceptibles d'être différentes par rapport aux périodes précédentes.
Les marchés financiers ne sont PAS stationnaires. Cette affirmation devrait être mise entre parenthèses, acceptée comme un axiome et toute preuve de stationnarité devrait être considérée comme nulle et non avenue.
En réalité, d'après la science soviétique, les marchés financiers ne sont pas seulement non stationnaires, ils sont indéterminés. Un processus aléatoire était autrefois qualifié d'indéterminé si un être humain prenait part à la formation de ce processus aléatoire.
Le meilleur exemple de la propriété d'incertitude est l'application de la théorie des services de masse aux flux de passagers souterrains. Tous les indices que la théorie du service de masse donne pour un processus aléatoire sous la forme du flux de passagers dans le métro sont parfaitement calculés et existent dans des intervalles de confiance assez étroits. Mais si l'on prend un ballon, qu'on le fait éclater dans la foule et que l'on crie "terroristes", c'est toute la théorie du service de masse qui part en lambeaux. Et un processus stationnaire se transforme en un processus indéfini avec un grand nombre de personnes mutilées et piétinées. C'est ce que l'on observe sur les marchés financiers, où les nouvelles peuvent faire n'importe quoi.
Oui, vous pouvez prendre une période de temps et prouver la stationnarité sur cette période. Vous pouvez prendre une autre période et prouver que les transformations de prix sont stationnaires. Mais il n'existe pas d'instrument modélisant l'impact des nouvelles sur le marché, après quoi un processus aléatoire peut être stationnaire, non stationnaire ou chaotique. Et après une nouvelle, les caractéristiques de stationnarité ou de non stationnarité sont susceptibles d'être différentes par rapport aux périodes précédentes.
Je suis tout à fait d'accord. L'incertitude du marché n'a pas de caractère probabiliste, contrairement aux processus naturels. Si nous parlons de modèles mathématiques de l'incertitude du marché, le plus proche sera celui de la théorie des jeux. Mais cette science est encore trop peu développée pour fournir des modèles utiles dans la pratique.
À partir des modèles de la théorie des jeux, il est possible d'obtenir, sous certaines hypothèses supplémentaires, des modèles probabilistes. Par exemple, l'équilibre de Nash en stratégies mixtes. Nous pourrions être intéressés par des modèles décrivant les oscillations près de ces équilibres, comme en mécanique. Mais jusqu'à présent, je n'ai pas vu d'appareil mathématique suffisamment développé pour de telles études.
Pour moi, il s'agit toujours de rechercher les écarts de prix par rapport à SB.....