L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3123

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Valeriy Yastremskiy #:
I parametri della riga possono essere generati in qualche modo?)
Si può anche emettere la differenza e correggerla attraverso il MO.
 
Renat Akhtyamov #:

Che noia assistere a tutto questo: l'esplorazione, gli enigmi e le ricerche di sistema....

La logica della costruzione di una quotazione di mercato non poteva essere complicata nel 1970.

Cosa c'entrano le reti neurali, se la quotazione veniva lanciata all'epoca dalle ginocchia, da un foglio scritto a matita e contabilizzato?

Che importa se sono passati 50 anni.

L'algoritmo non è cambiato, ve lo dico così com'è, al 100%, testato!

Beh, nel 1970 un uomo non poteva inventare qualcosa che un uomo non poteva capire, non poteva!

C'è una nuova collezione di biancheria intima al centro commerciale, andate a vedere.
 
Maxim Dmitrievsky #:
È persino possibile ricavare la differenza e regolarla attraverso il MOE.
Differenza rispetto a cosa? È l'OOS, che è sconosciuto. Sul trayne è tutto a posto, non c'è nulla con cui calcolare la differenza.
 
Forester #:
Differenza rispetto a cosa? È l'OOS, che è sconosciuto. Sul treno va bene, non c'è nulla con cui calcolare la differenza.
Per cominciare, confrontate l'OOS con la traina. Il trayne sarebbe il gruppo di controllo e l'OOS sarebbe il gruppo di controllo. Per prima cosa si può osservare lo spostamento della media dei tratti. Se c'è, allora si può osservare la dinamica di questi spostamenti nel corso della storia. Se è possibile curarla senza prendere in considerazione gli OOS, allora bene :)

Se ci sono molti tratti, è una sfida creativa. Non l'ho ancora affrontata tutta.

Il compito si riduce essenzialmente a come correggere i pregiudizi. Si tratta di un compito mirato dopo aver imparato a inserire i numeri nel modello. Se non è possibile correggerla in alcun modo, il lavoro è pessimo, ovviamente. Ma questo non è un motivo per rinunciare (credo) 😀
 
Maxim Dmitrievsky #:
È persino possibile ricavare la differenza e regolarla attraverso il MOE.

La differenza di cosa?

è chiaro, come dici tu, il meta parametro di una serie è il suo modello matematico, e i parametri del modello sono i parametri della serie, ma i modelli sono diversi e a volte uno ha i parametri, l'altro non li ha o il comportamento del modello dai parametri è diverso. E confrontare i risultati del modello sotto forma di TC... Non credo sia corretto.

Probabilmente ci può essere una dipendenza della correlazione di alcuni parametri di una serie dal suo comportamento. È grezzo, ovviamente...

Cosa ne pensa della modellizzazione dei negoziati commerciali?

L'apprendimento automatico, in particolare ilmetodo kernel, è stato utilizzato da Renaissance Technologies negli anni '80,

Apprendimento automatico, in particolare il metodo kernel,

Che cos'è nel linguaggio odierno?

 
Valeriy Yastremskiy #:

La differenza di cosa?

Come dice lei, il metaparametro di una serie è il suo modello matematico, e i parametri del modello sono i parametri della serie, ma i modelli sono diversi e a volte uno ha i parametri, l'altro non li ha o il comportamento del modello a partire dai parametri è diverso. E confrontare i risultati del modello sotto forma di TC... non credo sia corretto.

Probabilmente ci può essere una dipendenza della correlazione di alcuni parametri di una serie dal suo comportamento. Crudo, naturalmente...

Cosa ne pensa della modellizzazione dei negoziati commerciali?

L'apprendimento automatico, in particolare il metodo kernel, è stato utilizzato dalla Renaissance Technologies negli anni '80,

L'apprendimento automatico, in particolare il metodo kernel,

Che cos'è nel linguaggio di oggi?

Dipende dal tipo di kernel 😀 polinomiale o a base radiale o altro. Nel linguaggio odierno va bene. Il modello è poco profondo (se si tratta di regressione o metodo dei vettori di supporto), ma è semplice e interpretabile.

La differenza tra le distribuzioni e la risposta del modello ad esse. Sembra essere molto evidente. Resta da capire come livellarla.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Per cominciare, confrontate gli OOS con i traini. Il gruppo Train sarà il gruppo di controllo e il gruppo OOS sarà il gruppo di controllo. Per prima cosa si possono osservare gli spostamenti medi dei tratti. Se c'è, si può osservare la dinamica di questi spostamenti nel corso della storia. Se è possibile curarli senza prendere in considerazione gli OOS, allora bene :)
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Se ci sono molti tratti, è una sfida creativa. Non ho ancora trovato tutto.

Il compito si riduce essenzialmente a come correggere le distorsioni. Si tratta di un compito mirato dopo aver imparato a inserire i numeri nel modello. Se non è possibile correggerla in alcun modo, il lavoro è pessimo, ovviamente. Ma questo non è un motivo per abbandonare (credo) 😀
Il modello di vendita inizia a cedere quando la tendenza globale (appena 1-1,5 anni) è al rialzo. Trova l'opportunità di guadagnare sul trade, ma sull'OOS va in drawdown.
Forse la prima opzione con selezione buy|sell da parte di un modello sarà migliore. Ma se si adegua al trend globale, si svuoterà nei momenti di cambiamento del trend. E probabilmente opererà in un'unica direzione per anni.
 
Forester #:
Il modello di vendita inizia a cedere quando la tendenza globale (solo 1-1,5 anni) è al rialzo. Trova l'opportunità di guadagnare sul trade, ma sull'OOS va in drawdown.
Forse la prima variante con selezione buy|sell da parte di un modello sarà migliore. Ma se si adegua al trend globale, si svuoterà nei momenti di cambiamento del trend. E probabilmente opererà in un'unica direzione per anni.
Il modello è distorto. Dobbiamo quindi costringerlo a imparare senza questa distorsione. Ma prima dobbiamo trovare i coefficienti di distorsione, diciamo che si tratta di una pendenza o di un termine libero (intercetta), come nella regressione. E se facessimo in modo che l'addestramento avvenga in modo tale che questo termine non vari in base alla pendenza e all'OOS? In pratica cito i libri di Kozul.

In catbusta e in altri modelli, è possibile assegnare pesi alle etichette durante l'addestramento. Ad esempio, l'offset viene emesso, quindi convertito in pesi e il modello viene addestrato con i fattori di correzione già presenti nella traina. Questo è uno dei modi.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Al centro commerciale c'è una nuova collezione di biancheria intima, vai a vedere.

Ricordo il tuo rischio dello 0,1% sul deposito.

Non si preoccupi di dare consigli.

Non è niente.

Faccio trading a leva 2000 con un rischio del 95% e presto attenzione ai consigli, alle esperienze e così via, solo da parte di chi ha esperienza e successo come me.

 
Maxim Dmitrievsky #:
Addio, chiacchierone. Vai a guardare il calcio.

È piuttosto bello).

scrivere poesie e libri.

Fallo.

È tuo e probabilmente è più redditizio.

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