L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 154
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Sperare che una rete di convoluzione o di ricorsione faccia tutto da sola è una visione ingenua, così come una volta si pensava a un tacchino graal.
Non è una visione ingenua. È la direzione della ricerca. E non è necessariamente una rete neurale. La tesi è questa: dai valori passati di una serie temporale di prezzi è possibile estrarre informazioni sufficienti per un trading redditizio (superando i costi) indipendentemente dall'orizzonte temporale del test a termine effettivo.
Posterò anche un paio di grafici su questo argomento. Attualmente sto preparando materiale per un articolo.
PS: Personalmente, tenendo conto di tutti i fattori che portano al sovrallenamento e cercando di prendere lo stato più conservativo e affidabile del modello, risulta che più del 30-40% all'anno (con max drawdown 25%) non può essere spremuto. Ma supera già il rendimento mediano degli hedge fund. Tutto l'altro interesse cosmico presumibilmente ottenuto nel lungo periodo puramente sull'analisi tecnica basata sulle serie temporali - è una bugia.
È stato su MQL per anni.
dove cercare?
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cp non vedere :)
dove cercare?
1) Il tuo pensiero è corretto come inizio, ma non dovresti usare solo coppie di valute, ma anche materie prime, azioni, futures, opzioni,
2) Lao Tzu era un algotrader che diceva: "Chi sa - tace, chi parla - non sa")))
1) Sì questi sono pensieri generali, per farlo su quella scala devi essere un milionario, i registri degli ordini da soli costano un sacco di soldi, io ho una visione leggermente diversa del mercato, mi sto ancora attenendo ai modelli, il prezzo si è già occupato di tutto, penso che si possano fare previsioni di mercato redditizie in un modo meno costoso e più facile di te, ma per farlo è necessario capire la meccanica del mercato ed essere in grado di formalizzare l'informalizzabile, quando imparerò, condividerò ...
Ho capito la meccanica, ora ho bisogno di formalizzare
2) molto...
Ti ho dato il link qui sopra.
Non ho trovato alcun riferimento alla correlazione incrociata o all'approccio che ho descritto, solo al trading di portafoglio, tutto qui...
Ora ho capito.
È coerente con le mie osservazioni. Io lo chiamo mirroring (probabilmente posterò un paio di grafici su questo più tardi). Per prevedere un aumento di prezzo di n minuti, guardare indietro nel tempo per gli stessi n-minuti mostra un migliore valore esplicativo.
Ma al di là di questo ho dati molto estesi su quale orizzonte il potere predittivo è maggiore.
Da dove vengono le cifre del 4-5%? Come vengono calcolati? Significatività dei predittori, R^2, informazione reciproca?
Questa è una stima empirica del guadagno in qualità di classificazione con - senza questo fattore, è semplice, l'informazione reciproca e la determinatezza nei sistemi multifattoriali non lineari funzionano in modo inaffidabile. E le cifre del 4-5% non sono un dogma, bisogna solo capire che usando "tutti i mercati" e i flussi di informazioni senza dinamiche del prezzo di un dato strumento si può prevedere il suo futuro per un orizzonte <5% peggiore, tutto qui. Cioè, se avete una probabilità di un minuto di prevedere il futuro rialzo di fronte al bene, per esempio il 70%, allora escludendo il prezzo della serie prevista dai dati per l'analisi si ottiene 70 - (70-50)*0,5 = 69% quasi nei limiti del rumore della differenza. Beh, ovviamente se hai dati in tempo reale di tutti i mercati mondiali e non solo dei mercati, ma senza insider, e se solo il prezzo di uno strumento... qualsiasi IA tu abbia, è più facile creare un terminatore che battere un mercato con tali dati.
Non ho trovato nulla sulla correlazione incrociata e l'approccio che ho descritto, solo il trading di portafoglio e basta...
La matrice di covarianza con successivo passaggio alla matrice di correlazione è stata trovata da qualche parte su MQL qui sulla risorsa.
Ricordo solo che questa matrice è stata calcolata molto rapidamente quando ho spostato la finestra su BP. Forse si fa anche in R.
E le deviazioni di cui parlava sono state mostrate direttamente nel terminale. Chiedete in giro, qualcuno ve lo dirà.
Una matrice di covarianza seguita da una matrice di correlazione è stata trovata da qualche parte su MQL qui sulla risorsa.
Ricordo solo che questa matrice è stata calcolata molto rapidamente quando la finestra è stata spostata a BP. Forse si fa anche in R.
E le deviazioni di cui parlavi erano visualizzate proprio nel terminale. Chiedete in giro, qualcuno ve lo dirà.
sì, naturalmente :) ma la matrice di covarianza non è la cross-correlazione :)
Potete usare tutti gli strumenti che volete. Se vuoi, fallo attraverso la correlazione incrociata a testa alta.
Si trattava di trovare "outliers" per poi scambiarli verso "l'equilibrio".
sì, naturalmente fatto :)