L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 587
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No, tutto si riduce alla costruzione di serie pseudo-stazionarie in modo coerente, riqualificando il più spesso possibile... questo è fondamentalmente quello che sto facendo
o costruire filtri lineari/non lineari... Capisco che prima si debba considerare la dinamica del cambiamento di influenza dei predittori sull'obiettivo, e cercare di adattare l'uscita tramite i coefficienti del filtro, a seconda dei cambiamenti nell'ambiente
beh, niente di speciale in generale. Almeno in questo capitolo.
Una volta il problema della non stazionarietà nei modelli di apprendimento automatico ho discusso conVladimir Perervenko.
Mi ha convinto che il problema della non stazionarietà non ha niente a che fare con il MO. Dato che non ho mai avuto a che fare con NS, non avevo argomenti per confutare la sua opinione. Inoltre, avevo una comprensione intuitiva che vari alberi e altri, tranne NS, funzionano bene con predittori non stazionari.
Il tuo post e il riferimento alla tua esperienza personale dicono il contrario, almeno in relazione a NS uno dovrebbe prendere in considerazione predittori non stazionari.
Se questo è vero, allora c'è quasi l'unico strumento disponibile oggi che cerca di lavorare su serie non stazionarie - i modelli garch. Filtri, riqualificazione su ogni barra... non sono in grado di risolvere il problema della non stazionarietà - uno scarico è garantito, scivolerà attraverso la fermata...
Ma la domanda rimane sugli altri modelli, e ce ne sono molti. Non ho prove che la non stazionarietà debba essere presa in considerazione. Il retraining nei modelli che ho provato è sempre dovuto a predittori di rumore.
Si noti che per me, risolvere la non stazionarietà e/o i predittori di rumore sono problemi fondamentali nell'apprendimento automatico. Il livello di risoluzione di questi problemi determina il livello di errore di modellazione. La complessità dell'applicazione dei modelli stessi è ridicola e non viene presa in considerazione da me.
Se questo è il caso, allora c'è quasi l'unico strumento attualmente disponibile che cerca di lavorare su serie non stazionarie - questi sono i modelli garch. ...
Direi che al momento non c'è un solo strumento che preveda efficacemente
ci sono casi individuali - occasionali colpi temporanei ad un occhio di bue, quando, in periodi di tempo, si può fare un buon profitto
o lo sfruttamento dei modelli di arbitraggio, la media
quello che stiamo facendo io e te - un sistema che può fare previsioni intelligenti... è una fantascienza in termini di comprensione di tutti i tipi di processi e modelli di mercato :)
Voglio dire, è la cosa più selvaggia, la gente viene qui, legge, e poi corre nel panico per affogare i propri dispiaceri con la sensazione di impotenza :)
Direi che al momento non c'è un solo strumento che sia efficace nel prevedere
ci sono casi isolati - colpi temporanei occasionali di bullseye, quando, periodicamente, si può fare un buon profitto
o lo sfruttamento dei modelli di arbitraggio, la media
quello che stiamo facendo io e te - un sistema che può fare previsioni intelligenti... Credo che sia una fantascienza sia nella comprensione di tutti i tipi di processi e modelli :)
https://github.com/uber/pyro
Garch.... garch... Di quale garch stai parlando? - In R ci sono 24 di questi garch per parole chiave, per pacchetti, probabilmente circa 12. Buono e diverso).
Unisciti a
Il pacchetto rugarch: ARMA(1,1); RealGARCH; distribuzione t smussata. Un sacco di modifiche.
Direi che al momento non c'è un solo strumento che sia efficace nel prevedere
ci sono casi individuali - occasionali colpi temporanei al bersaglio quando, periodicamente, si può fare un buon profitto
o lo sfruttamento dei modelli di arbitraggio, la media
quello che stiamo facendo io e te - un sistema che può fare previsioni intelligenti... è una fantascienza in termini di comprensione di tutti i tipi di processi e modelli di mercato :)
Voglio dire che è il più selvaggio, la gente viene qui, legge, e poi si fa prendere dal panico per sentirsi impotente :)
Mi sento senza speranza. Dovrei fare una pausa e andare avanti iniziando con il Datamining.
Ricordo che avevi circa il 70% di previsioni adeguate. Ho scritto il post sopra.
Ho cercato di insegnare al mio MA (non usuale, ma d'oro, cioè non standard) a prognosticare. Ho imparato a prevedere con una MA (non una normale, cioè dorata o non standard). Per circa il 70% di alcune serie temporali è stato ottimo, ma per il restante 30% non ci ho capito niente. Ma non c'è modo di usarlo realisticamente.
Beh, il 70% corretto non è proprio niente. Di quel 70% corretto per entrare nel commercio, almeno un terzo. Questo ci lascia il 23%. Non è niente contro il 30% di previsioni sbagliate (non sappiamo in anticipo se sono giuste o sbagliate). E le previsioni sbagliate sono per così dire nelle aree di inflessione (cambio di direzione), e queste aree sono esattamente le più adatte per i trade.
Su questa base, credo che sia inutile impegnarsi nella previsione, ma piuttosto nella classificazione. Cioè per determinare se un certo momento è adatto per fare un accordo. Se guardo i modelli ottengo l'errore d'ingresso del 20-40% più esatto delle cifre che ho dato prima in questo argomento.
Ora, il 70% di quelli che hanno ragione non è niente. Di questo 70%, circa un terzo di loro è abbastanza buono per entrare nel commercio.
Perché un terzo?
Tutto il 70%. La previsione è valida per 1 ora. Poi di nuovo.
Le previsioni sono inutili e si dovrebbe classificare
Non capisco niente.
Per esempio, alle 13:00 arriva il clout della combinazione di predictor, che dice che andrà lungo nella prossima ora, cioè fino al prossimo clout, fino alle 14:00.
Com'è possibile avere una classifica senza una previsione? Perché avete bisogno di una classificazione nei mercati finanziari, se non si tratta di previsioni?
Com'è possibile che esista una classificazione senza predizione? Perché avete bisogno di una classificazione nei mercati finanziari se non fa previsioni?