L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2062
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Prova a filtrare in base al tempo, ad esempio sessione asiatica/Thio-Ocean, se funziona nel flat
No, non funziona, non funziona(!)
Comunque, per come vedo il nostro problema... le nostre impostazioni di TS non sono adeguate ai nuovi movimenti di prezzo...
1) abbiamo bisogno di sviluppare un modulo che prenderà caratteristiche oggettive del mercato "modulo ОХ" ...
2) le regole di comportamento adeguate allo stato attuale dovrebbero essere sviluppate per ogni stato "modulo ОХ"
È possibile generare i seguenti dati
Х - lo stato di "modulo ОХ
Y(target) - comportamento adeguato
3) addestrare il modello in modo che produca un comportamento adeguato per ogni stato
Sembra un classico RL?
No, non funziona, non funziona ((
Comunque, il modo in cui vedo il nostro problema ... le nostre impostazioni TS non sono adeguate ai nuovi movimenti di prezzo ...
1) abbiamo bisogno di sviluppare un modulo che prenderà caratteristiche oggettive del mercato "modulo ОХ" ...
2) le regole di comportamento adeguate allo stato attuale dovrebbero essere sviluppate per ogni stato "modulo ОХ"
È possibile generare i seguenti dati
Х - lo stato di "modulo ОХ
Y(target) - comportamento adeguato
3) addestrare il modello in modo che produca un comportamento adeguato per ogni stato
Allora, cosa risulta essere un classico RL?
RL non funziona in un ambiente casuale. È necessario cercare dei set, per trovare dei modelli stagionali.
Le fluttuazioni di volatilità intraday ostacolano la ricerca di pattern intraday. Bisogna sbarazzarsi di loro in qualche modo. Possibili modi:
1) Regolare nuovamente gli incrementi per tenere conto della volatilità intraday.
2) Passare a un nuovo tempo intraday, in cui la varianza cresce uniformemente.
3) Uso di un modello a zigzag. I valori delle ginocchia non dipendono dalle fluttuazioni della volatilità. I tempi top dipendono ovviamente dalla volatilità (sono più comuni dove la volatilità è alta), ma questi cluster scompaiono quando si passa al tempo uniforme.
1) Regolare nuovamente gli incrementi per tenere conto della volatilità dell'ora del giorno.
Come lo vedi?
Come lo vedi?
Cerca Di - il quadrato medio degli incrementi per l'i-esimo minuto del giorno. Poi dividete tutti gli incrementi per il loro corrispondente di=sqrt(Di). Sommiamo gli incrementi al quadrato e cerchiamo le deviazioni dalla SB nella nuova serie. Il prezzo è distorto, ma il tempo non cambia.
Cerca Di - il quadrato medio degli incrementi per l'i-esimo minuto del giorno. Poi dividete tutti gli incrementi per il loro corrispondente di=sqrt(Di). Aggiungete gli incrementi al quadrato e cercate le deviazioni dalla SB nella nuova serie. Il prezzo è distorto, ma il tempo non cambia.
Mostrami il codice e il risultato sui grafici, perché non è molto chiaro
Cerca Di - il quadrato medio degli incrementi per l'i-esimo minuto del giorno. Poi dividete tutti gli incrementi per il loro corrispondente di=sqrt(Di). Aggiungete gli incrementi al quadrato e cercate le deviazioni dalla SB nella nuova serie. Il prezzo sarà distorto, ma il tempo non cambierà.
Ma il risultato non cambierà a seconda del numero di campioni presi nel calcolo della media?
Mostra il codice e il risultato sui grafici, non è molto chiaro
Capisco che stai calcolando la media per minuti specifici, ma la media sarà diversa - per una settimana, un mese, un anno.
Il risultato non cambierebbe con il numero di campioni nel calcolo della media?
Certo che lo farà. Calcola sull'intervallo che ci interessa, ma non troppo piccolo (due mesi e più).
Mostra il codice e il risultato sui grafici, non è molto chiaro
Non è difficile, sono sicuro che puoi farlo. L'unica cosa che dovreste considerare è close[i]-open[i] invece diclose[i]-close[i-1] al fine di evitare gap e deflussi di quotazioni.