L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 622
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(Ho un intraday). Ho un intraday.
Se ci metti un giorno o più, non hai affatto bisogno né di un bicchiere né di un nastro. Per 10 scambi al giorno non posso farne a meno.
Non riesco a capire come farlo su Forex).
Non puoi, Yuri. Poiché le funzioni di densità di probabilità sono tali che si deve lavorare in Forex con volumi di campioni superiori a 10.000. Infatti - sui diari. La distribuzione formata da incrementi è stabile e infinitamente divisibile. Ecco perché molte persone, quando vedono la frattalità del mercato, si precipitano a fare trading a minuti e lasciano il mercato più povero di un topo di chiesa.
Al contrario, non faccio molti affari sul mercato giornaliero, anche se il tuo metodo è assolutamente corretto e oggi ne sono finalmente sicuro (capisci cosa sto dicendo? - Non ve ne parlerò nei dettagli).
MAI, Yuri. Perché le funzioni di densità di probabilità sono tali che bisogna lavorare in Forex con volumi di campioni superiori a 10.000. Infatti - sui diari. La distribuzione che è formata da incrementi è stabile e infinitamente divisibile. Ecco perché molte persone, quando vedono la frattalità del mercato, si precipitano a fare trading a minuti e lasciano il mercato più povero di un topo di chiesa.
Al contrario, non faccio molti affari sul mercato giornaliero, anche se il tuo metodo è assolutamente corretto e oggi ne sono finalmente sicuro (capisci cosa sto dicendo? - Non ve ne parlerò nei dettagli - potete anche farlo da soli).
Io, per me, considero un commercio a breve termine (giornaliero o più) come un vicolo cieco. Penso che il trading a breve termine sia un'opzione senza uscita, e ho anche una giustificazione mal formulata per questo).
Userò solo i minuti, e solo intraday intervallati da scalping.
Questo è per il mercato. Non posso dire nulla di chiaro sul Forex. Ma la gente fa pipsing con successo, sembra. Per quanto ne so, la maggior parte delle strategie di lavoro sono metodi di scalping o di chiusura sia sulle azioni che sul forex.
Mi chiedo perché non Python? Probabilmente la stessa R? Non capisco.
Non parlerò per Michael, è in grado di argomentare la sua scelta, ma posso indovinare probabilmente perché python e R sono linguaggi di alto livello, sono come un matlab o "maths" piuttosto che linguaggi stessi, sono molto cool per familiarizzare, ma in produzione quando hai bisogno di combattere con algoritmi esclusivi, nessuna possibilità, è come vincere la formula 1 su uno scooter.
Infatti. Dato che c'è tanta voglia di conoscenza, si prende la classifica e si studia dall'alto ciò che sembra andare bene.
Una cosa è il numero di pubblicazioni di studenti su githab e articoli di scienziati principianti, un'altra cosa è ciò che le società di investimento serie (banche, hedge fund, ecc.) usano per codificare algoritmi di apprendimento automatico, il campione di "top" è di parte verso i primi, poiché i secondi non pubblicizzano cosa e come lo fanno, se non al top o addirittura per distrarre e portare a un elegante vicolo cieco.
Non parlerò per Michael, è in grado di argomentare la sua scelta, ma posso indovinare probabilmente perché python e R sono linguaggi interpretativi di alto livello, sono come matlab o "matematica" piuttosto che linguaggi stessi, è molto bello per lo studio, ma in produzione quando devi combattere con algoritmi esclusivi, nessuna possibilità, è come vincere la formula 1 su uno scooter.
L'ho già dimenticato, era Jave? Quindi Java è anche una specie di linguaggio interpretato - è compilato in codice non-macchina e gira su una JVM.
Python, similmente a Java, è anche compilato e similmente gira su una macchina virtuale. Python ha il vantaggio di essere come un linguaggio di scripting, tutte le librerie sono già in C++ compilato. E sono le vaste librerie che sono preziose in Python, non il Python stesso. R è anche un linguaggio di scripting e tutto il lavoro principale è fatto da pacchetti in C++ compilato.
In generale, Java è abbastanza lento. Non assomiglia per niente alla Formula 1). Non so perché ci tenga tanto). Per quanto mi riguarda, se la strategia non è scalping pipsqueak, non c'è bisogno di battere nessuno, la performance non gioca affatto un ruolo.
Per quanto riguarda Michael, è una sua scelta. Stiamo parlando di lingue).
SZZY Ho visto da qualche parte un confronto delle prestazioni degli algoritmi MO per diverse lingue. Java e Python sono da qualche parte vicini.
Ora posso avere qualche link o spiegazione? :) Posso farne uno per il forex
Mi interessano i risultati concreti, non le ipotesi.
Ho trovato tutto su Internet sul commercio di strumenti di quotazione.
Dovrei cercare il pacchetto VAR, VECM, vars, ha dei riferimenti come sempre. Confini di ingresso su SETAR
Agganciato, ma google per aiutare - letteratura e applicazioni specifiche ....
Se superi lo spread, forse condividi. È così bello senza diffusione che è difficile distogliere lo sguardo.
Cercando VAR, VECM, il pacchetto vars, e in esso, come sempre, i riferimenti. Confini di ingresso da SETAR
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Se superi lo spread, forse condividi. Senza lo spread, è così bello che è difficile togliergli gli occhi di dosso.
Grazie, darò un'occhiata. Qualcosa di strano - lo spread per il paired trading non è mai sembrato essere un problema
AAA... è autoregressione+regressione multipla... più o meno... interessante, posso farlo da solo. Ne parlerò più tardi.
Io, così a breve termine (giorni e più) lo considero un vicolo cieco. E c'è anche una giustificazione mal formulata per questo).
Solo minuti, e solo intraday intervallati da scalping.
Questo è per il mercato. Non posso dire nulla di chiaro sul Forex. Ma la gente fa pipsing con successo, sembra. E, per quanto ne so, la maggior parte delle strategie di lavoro sono metodi di scalping o di chiusura sia sulle azioni che sul Forex.
Il grafico di destra è la "memoria". Scompare solo in incrementi >=17 pips. E l'intervallo di confidenza per +-17 pips è circa il 99,5% di questa distribuzione o 28.900 ticks. Questo è il volume che dovrebbe essere scambiato. Tutti gli altri casi sono solo casi speciali di questa distribuzione gigante e portano chiaramente a un fallimento.
Ancora una volta guardate la distribuzione degli incrementi per la coppia USDJPY:
Il grafico di destra è la "memoria". Scompare solo in incrementi >=17 pips. E l'intervallo di confidenza per +-17 pips è circa il 99,5% di questa distribuzione o 28.900 ticks. Questo è il volume che dovrebbe essere scambiato. Tutti gli altri casi sono solo casi speciali di questa distribuzione gigante e portano a una perdita.
Non parlerò per Michael, lui stesso è in grado di argomentare la sua scelta, ma posso indovinare probabilmente perché python e R sono linguaggi interpretativi di alto livello, sono come matlab o "maths" più come un'interfaccia per un insieme di librerie, come una linea di comando, che i linguaggi stessi, è molto bello da imparare, ma in produzione quando si deve combattere con algoritmi esclusivi, nessuna possibilità, è come vincere la formula 1 su uno scooter
Una cosa è il numero di pubblicazioni di studenti su githab e articoli di scienziati principianti, un'altra cosa è ciò che le aziende di investimento serie (banche, hedge fund, ecc.) usano per codificare algoritmi di apprendimento automatico; la selezione "top" è sbilanciata verso la prima, poiché la seconda non pubblicizza ciò che fa, o addirittura distrae e porta a un elegante vicolo cieco.
Bisogna sempre guardare alla radice, come ci hanno insegnato i classici.
E la velocità di R è una grande questione.
C'è un interprete in superficie. Una cosa di classe quando si fa una ricerca. Nella mia esperienza un debugger non è affatto necessario. Ma la velocità sembra voler migliorare. Ma questa è solo l'apparenza - andiamo al fondo della questione.
Sfumature di velocità.
1. Se prendete un qualsiasi pacchetto R con capacità di calcolo, R è scritto solo per chiamare librerie, che usano librerie Fortran e C. La scelta è stata fatta per la massima velocità ed è dubbio che questa possa essere superata.
2. Inoltre, per coloro che passano dal C. R è un linguaggio matriciale che manca del concetto di scalare. E la libreria Intel è dietro le operazioni vettoriali e matriciali. Inoltre, il codice R stesso è molto capiente per questo motivo.
3. Caricare tutti i core e i processori del computer è la norma con il toolkit corrispondente.
4. Sviluppato in R funziona perfettamente sullo schema "server-client".
5. È possibile scrivere un programma molto robusto in R che può gestire qualsiasi condizione eccezionale. Il concetto di na standard con strumenti adeguati.
6. R e Cpp vanno molto d'accordo, la comunicazione è ben documentata, quindi se riuscite a scrivere un grande programma in R (il che è molto difficile perché è pieno di codice già pronto) potete sempre riscrivere tutte o alcune parti strette in Cpp