트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 557

 
산산이치 포멘코 :

grub으로 연습하는 동안 놀라운 그림을 얻었습니다.


TF는 무엇입니까? mb 거래 세션 또는 요일에 따라 발생하는 원인을 살펴봐야 합니다. 그렇지 않으면 떠다니고 거래 시간에 연결되지 않습니다

음, 추세를 빼면 arima가 그러한 따옴표에서 작동해야한다는 것이 밝혀졌습니다. .. 추세는 Mashka에 의해 별도로 결정됩니다 6)

 
막심 드미트리예프스키 :

TF는 무엇입니까? mb 거래 세션 또는 요일에 따라 발생하는 원인을 살펴봐야 합니다. 그렇지 않으면 떠다니고 거래 시간에 연결되지 않습니다

음, 추세를 빼면 arima가 그러한 따옴표에서 작동해야한다는 것이 밝혀졌습니다. .. 추세는 Mashka에 의해 별도로 결정됩니다 6)


H1입니다.

그것들은 단지 증분일 뿐입니다. 간격은 주말입니다. 이것이 xts가 그리는 방식이지만 이러한 값은 파일에 없습니다



다음은 증분의 절대 값입니다. 확대, 상위 차트에서 조각을 가져옵니다.



추신.

arima는 다음과 같은 이유로 작동하지 않습니다.

  • 편차는 분명히 가변적입니다
  • 레버리지 효과가 있는 경우
  • 경사가있다


H0를 사용한 테스트 결과: ARCH 효과가 없으면 거부됩니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

여기에서 훈련 샘플의 경계 외부에 있는 간단한 신경망이 아주 그렇게 작동한다는 것이 밝혀졌습니다(하이퍼b. 접선 상수로 이동) .. 회귀의 경우, 즉 RF보다 훨씬 좋지 않음

와우 좋은 기사

https://habrahabr.ru/post/322438/



특히 맥심의 경우 리처드 파인만의 작품을 살펴봤다.

다음은 그가 60년대에 쓴 글입니다.

그리고 그는 나이가 많은 사람과 작은 사람, 똑똑한 사람과 재치 있는 사람, 간단히 말해 모든 사람과 모든 사람에게 가격 자체가 아니라 가격의 확률 함수를 사용하도록 요청했습니다. :)))

 
알렉산더_K2 :

특히 맥심의 경우 리처드 파인만의 작품을 살펴봤다.

다음은 그가 60년대에 쓴 글입니다.

그리고 그는 나이가 많은 사람과 작은 사람, 똑똑한 사람과 재치 있는 사람, 간단히 말해 모든 사람과 모든 사람에게 가격 자체가 아니라 가격의 확률 함수를 사용하도록 요청했습니다. :)))


꽤 합리적입니다 :) 저는 지금 다음과 같은 것을 가지고 있습니다. 하나는 가장 가능성 있는 사건을 예측하는 법을 배우고 있고(글쎄요, 100% 예측은 없습니다), 다른 하나는 이러한 확률에 대해 거래하는 법을 배우고 있습니다.

문제는 아마도 지금 거래 건수에 있습니다.. 더 원하지만 품질이 떨어지기 시작합니다

첫 번째 회귀(예측), 두 번째는 매수/매도/아무것도 하지 않는 입력에 대한 예측 결과를 분류합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

꽤 합리적입니다 :) 저는 지금 다음과 같은 것을 가지고 있습니다. 하나 는 가장 가능성 있는 사건을 예측하는 법을 배우고 있고(글쎄요, 100% 예측은 없습니다), 다른 하나는 이러한 확률에 대해 거래하는 법을 배우고 있습니다.

문제는 아마도 지금 거래 건수에 있습니다.. 더 원하지만 품질이 떨어지기 시작합니다

영형! 이제 올바른 방향으로 보입니다!

나는 이제 내 모델의 거래 부족으로 고통 받고 있습니다. 글쎄, 당신은 지루해 죽을 수 있습니다.

그러나 거래의 양과 품질을 결합할 수 있다면 확률로 작업하는 것이 올바른 방법이기 때문에 내가 먼저 귀하의 신호를 구독하게 될 것입니다. 행운을 빕니다!

 
알렉산더_K2 :

영형! 이제 올바른 방향처럼 보입니다!

나는 이제 내 모델의 거래 부족으로 고통 받고 있습니다. 글쎄, 당신은 지루해 죽을 수 있습니다.

그러나 거래의 양과 품질을 결합할 수 있다면 확률로 작업하는 것이 올바른 방법이기 때문에 내가 먼저 귀하의 신호를 구독하게 될 것입니다. 행운을 빕니다!


글쎄요, 순전히 이론적으로 이것은 내부자 생활 해킹이나 SanSanych가 보여준 것처럼 현재 존재하는 특정 시장 조건(배포?)에 대한 검색 없이는 불가능한 것 같습니다.

하지만 우리는 볼 것입니다, 감사합니다 :)

 
막심 드미트리예프스키 :


R. Feynman은 상태 A에서 상태 B로의 전이 확률의 진폭을 계산할 때 다음 값을 입력으로 사용했습니다.

S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,

어디

X(t) - 현재 값,

X(t-1) - 이전 값

deltaT - X(t)와 X(t-1) 사이의 시간.

이런 자료들이 국회에 들어가야 하는 건 아닐까?

 
알렉산더_K2 :

R. Feynman은 상태 A에서 상태 B로의 전이 확률의 진폭을 계산할 때 다음 값을 입력으로 사용했습니다.

S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,

어디

X(t) - 현재 값,

X(t-1) - 이전 값

deltaT - X(t)와 X(t-1) 사이의 시간.

이런 자료들이 국회에 들어가야 하는 건 아닐까?


하지만 시도해 볼 수 있습니다. 일반적으로 log(x(t)/x(tn))가 사용됩니다.

하지만 기간(지연)이 다른 다른 예측 변수가 있습니다.

물론 기하급수적 인 시간이 걸릴 수 있습니다 .. 당신이 말했듯이 매우 좋을 것입니다. 많은 역사

 
막심 드미트리예프스키 :

하지만 시도해 볼 수 있습니다. 일반적으로 log(x(t)/x(tn))가 사용됩니다

하지만 기간(지연)이 다른 다른 예측 변수가 있습니다.

물론 기하급수적 인 시간이 걸릴 수 있습니다 .. 당신이 말했듯이 매우 좋을 것입니다. 많은 역사


Feynman은 quanta 및 deltaT-->0으로 작업했습니다. 우리의 경우 이것은 틱 사이의 시간입니다.

나도 국회에 관심을 갖게 된 것... 별로다... 바로 지금, 다시, 나는 약간의 이론을 전개하기 시작할 것이다 :))))

 
알렉산더_K2 :

Feynman은 quanta 및 deltaT-->0으로 작업했습니다. 우리의 경우 이것은 틱 사이의 시간입니다.

나도 국회에 관심을 갖게 된 것... 별로다... 바로 지금, 다시, 나는 약간의 이론을 전개하기 시작할 것이다 :))))


글쎄, 그녀에게 가르칠 것이 있다면 왜 안되지 :)