L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 181

[Dr. Trader]

Vizard_:

Micha, ancora?)) esilarante... Non so voi, ma noi stiamo condividendo, regimando e tagliuzzando))))

Bellissimo. Sono grafici seri o sarcasmo? Partizionamento manuale dell'iperspazio? Come si fa se i predittori non sono 2, ma 20?

[Vizard_]

Dr.Trader:
Bellissimo. Sono grafici seri o sarcasmo? Una ripartizione manuale dell'iperspazio?

Sarcasmo con un'allusione. Il disegno è disegnato a mano. Non c'è nessun problema a rompere su una macchina come questa, o più fredda. Basta che funzioni in futuro...

[toxic]

Dr.Trader:
Bellissimo. Sono grafici seri o sarcasmo? Partizionamento manuale dell'iperspazio? Come si fa se i predittori non sono 2, ma 20?

L'essenza è la stessa, nulla cambia fondamentalmente se le schede sono quasi-ortogonali, se no è auspicabile comprimere la dimensionalità, ma in generale non importa, se 1 o 3 o 30, è solo un processo di "mascheramento" dell'iperspazio, in caso di classificazione

[Alexey Burnakov]

SVM con kernel mostra tali immagini. Può mostrare qualsiasi ripartizione sulla formazione. Ma più è dettagliata, più alta è la possibilità che sia soggetta alle intemperie.

[sibirqk]

Dr.Trader:
Bellissimo. Sono grafici seri o sarcasmo? Partizionamento manuale dell'iperspazio? Come si fa se i predittori non sono 2, ma 20?

Il partizionamento di Raven, disegnerà immagini simili.

[sibirqk]

L'essenza è la stessa:
L'essenza è la stessa, nulla cambia fondamentalmente se le schede sono quasi-ortogonali, se no è auspicabile comprimere la dimensionalità, ma in generale non importa, se 1 o 3 o 30, è solo un processo di "mascheramento" dell'iperspazio, nel caso della classificazione

Se la dimensionalità è ridotta di un ordine di grandezza l'allenamento è molto più facile, e il rumore durante la compressione dovrebbe diminuire, imho.

[mytarmailS]

sibirqk:
Se la dimensionalità è ridotta di un ordine di grandezza l'addestramento è significativamente più facile, e il rumore di compressione dovrebbe essere ridotto, imho.

dipende dal compito da svolgere....

Per esempio, quando avete bisogno di precisione di entrata, come è stato con me, stavo addestrando l'algo per i rimbalzi, poi con una diminuzione della dimensionalità (ho fatto "PCA") la visione dell'algo diventa un po' sfocata e invece di catturare il rimbalzo inizia a comprare sui saldi e vendere sui minimi

[toxic]

sibirqk:
Se la dimensionalità è diminuita di un ordine di grandezza, l'addestramento è molto più facile, e il rumore di compressione dovrebbe diminuire, imho.

Certo, ma non è così semplice qui, ad esempio SVM è lineare, con tutto ciò che implica, ma un'altra cosa è la versione del kernel preferita da tutti, ma perché? Si tratta del "trucco del kernel" che non fa altro che proiettare in uno spazio molto più multidimensionale, perché e^(-||w-x||^k) è infinito, perché pensi che i classificatori kernel più semplici funzionino così bene? Il punto è che le dimensioni diventano proporzionalmente più grandi di quante sezioni in cui è stato diviso il campione per moltiplicare ogni kernel e, a seconda della funzione kernel, giocare con la dimensione del kernel per il kernel SVM e la sua velocità di apprendimento e calcolo. La multidimensionalità non è sempre un male.

In particolare nel nostro caso, come hanno detto correttamente alcuni signori sopra, si tratta di dati, non di strumenti di apprendimento automatico. Trucchi di compressione dimensionale, estrattori automatici di fetch ala reti convoluzionali non aiutano se l'input è solo rumore multidimensionale o unidimensionale :)

https://en.wikipedia.org/wiki/Renaissance_Technologies

L'azienda è un pioniere deltrading quantitativo, dove i ricercatori attingono a decenni di dati diversi nel suo vastomagazzino di dati su scala petabyte per valutare le probabilità statistiche per la direzionedei prezzi in qualsiasi mercato. Gli esperti attribuiscono all'ampiezza dei dati sugli eventi periferici ai fenomeni finanziari ed economici che Renaissance prende in considerazione, e alla capacità dell'azienda di manipolare enormi quantità di dati impiegando architetture tecnologiche altamente efficienti e scalabili per il calcolo e l'esecuzione, il suo costante successo nel battere i mercati.^[19] Per molti versi, Renaissance Technologies, insieme a poche altre aziende, sintetizza terabyte di dati ogni giorno ed estrae segnali informativi da petabyte di dati da quasi due decenni, ben prima che ibig data e ladata analytics catturino l'immaginazione della tecnologia mainstream.^[20]

Per più di vent'anni, l'hedge fund Renaissance Technologies dell'azienda, che opera sui mercati di tutto il mondo, ha impiegato complessi modelli matematici per analizzare ed eseguire operazioni, molte delle quali automatizzate. L'azienda utilizza modelli computerizzati per prevedere i cambiamenti di prezzo in strumenti finanziari facilmente negoziabili. Questi modelli si basano sull'analisi di tutti i dati che possono essere raccolti, cercando poi i movimenti non casuali per fare delle previsioni. Alcuni attribuiscono anche la performance dell'azienda all'impiego di tecniche dielaborazione dei segnali finanziari come il riconoscimento dei modelli.The Quants descrive l'assunzione di esperti di riconoscimento vocale, molti provenienti da IBM, compresi gli attuali leader dell'azienda.

La domanda è come un semplice algotrader che può donare solo 1-2k$/mese per i dati, può sopravvivere in mostri come Goldman, Renaissance e Tesa. Come trovare i dati più rilevanti, la punta dell'iceberg di ciò che usano i super giganti.

[ivanivan_11]

La domanda è come un semplice algotrader che può donare non più di 1-2k$ al mese sui dati possa sopravvivere tra mostri come Goldman, Renaissance e Tesa. Come trovare i dati più rilevanti, la punta dell'iceberg di ciò che usano i super giganti.

Dal momento che lei osa confrontare i prodotti autoprodotti con il lavoro delle grandi organizzazioni, mi sembra che dovrebbe rinunciare a cercare qualche tipo di modello grafico o indicatore e concentrarsi esattamente su ciò che fanno.

c'è una soluzione interessante menzionata qui, https://www.mql5.com/ru/forum/96886/page2#comment_2866637

Tuttavia, se cercate dei modelli in come i grandi giocatori muovono i loro ordini, come vengono eseguiti, come il prezzo si comporta dopo un grande mercato o un iceberg, ecc, Può ancora funzionare sulla borsa di Mosca se inviano un flusso grezzo piuttosto che un flusso aggregato. sulla borsa adiacente un anno fa hanno introdotto il flusso aggregato dal nucleo della borsa. in azioni ci possono essere difficoltà perché ci sono troppi ECN più darkpool.

[mytarmailS]

........ sopravvivere tra mostri come Goldman, Renaissance e Tesa. Come trovare i dati più rilevanti, la punta dell'iceberg di ciò che i super giganti stanno usando.

forse solo mantenere le cose semplici?

Cercate di analizzare la folla e anche voi stessi, e prevedere le azioni della folla e poi agire viceversa, perché tutti questi mostri come Goldman, Renaissance e Teza, hanno sempre bisogno di un contro-agente (sucker) in un affare, la cui liquidità aprirà la sua posizione e poi porterà il sucker al proprio stop-loss, provocando così un'ondata di liquidità nell'altra direzione e circa la stessa liquidità e chiudere la sua posizione, mentre il sucker perderà... Questo è il mercato così com'è.Se trovi la folla troverai i grandi...

Mi sembra addirittura che la concorrenza di quei mostri di Goldman, Renaissance e Tesa sul mercato sia tutta su chi verserà i soldi più velocemente al babbeo... E non bisogna credere a queste storie sui trilioni di dollari di fatturato del mercato, le banche hanno trilioni, e la folla ha sempre denaro finito e la somma è molto più modesta, e loro (le banche) aspettano ogni giorno con impazienza nuovi contadini sul loro paese delle meraviglie, simulando l'attività, nella tazza e nel mercato in generale