마이클 마르쿠카이테스 : 참고로 저는 단 하루도 거래를 중단하지 않았습니다. 가동 중지 시간은 저에게 허용되지 않습니다. 저는 여기에서 의사 소통을 하지 않았습니다. Maxim은 그의 영어로 모든 사람들을 겁먹게 했습니다. 그리고 나서 지금 막 가는데 여기 아무도 없어요. 엉망, 그래서 나는 팀에 다시 합류하기로 결정했습니다 ...
영어에 대해 말하자면, 멍청한 놈들은 여기서 뭐하는 겁니까. 하지만 과학자들은 여전히 변동성을 모델링하기 위해 분수 브라운 운동을 연구하고 있습니다. 시장 움직임을 설명하는 보다 정확한 방법은 아직 세상에 존재하지 않습니다. 저것들. 블랙과 스콜스에서 새로운 연구에 이르기까지.
The code in this iPython notebook used to be in R. I am very grateful to Yves Hilpisch and Michael Schwed for translating my R-code to Python. For slideshow functionality I use RISE by Damián Avila. $$ \newcommand{\beas}{\begin{eqnarray*}} \newcommand{\eeas}{\end{eqnarray*}} \newcommand{\bea}{\begin{eqnarray}} \newcommand{\eea}{\end{eqnarray}}...
도서관 : Vladimir Perervenko och의 기사에서 막대의 색상. 약 0.8의 정확도로 잘 정의됩니다. 그리고 반복하기 쉽습니다. 나는 반복했다. 네이키드 따옴표에서는 디지털 필터보다 2-3% 더 나빴습니다. 기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 의존하지만.
마이클 마르쿠카이테스 : 물론 막대를 추측하지는 않지만 유효성 검사에서 훈련 결과가 80 이상인지 확인하려고 노력합니다.
블라디미르 페레르벤코 :
수정하고 싶습니다. 나는 막대의 색깔을 예측한 적이 없다. 대상 ZZ 및 다양한 예측자 옵션으로만 분류합니다. 그리고 서로 다른 조합 방법을 사용하는 대규모 앙상블을 사용하여 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
또 다른 중요한 경험 - 전처리가 더 복잡하고 정제될수록 모델이 문제를 더 간단하게 해결할 수 있습니다.
행운을 빕니다
알렉세이 비아즈미킨 :
ZZ와 함께라면 아무 일도 일어나지 않았습니까?
얼굴이 똑같은 것 같지만 답이 있는 질문들... 똑같다...마치 마초같은 날))))
또 ZZ 또 80%...
경험이 없는 사람은 어떤 종류의 음모 또는 집/참가자의 타워 문제를 의심할 것입니다.
Hike 이것은 이미 3번째 또는 4번째 "웨이브"입니다. 거의 같은 내용입니다. 나는 게시물의 2/3 이상을 읽지 않았기 때문에 확실히 말할 수 없습니다.
글쎄, "마스터 마스터"가 워밍업하는 방법)))이 주제에 대해 말한 것보다 더 많이 본 것에서 아마도 이미 "카르마"에 대한 질문이있을 것입니다. 모든 사람은 자신의 길을 가지고 있습니다.
알렉세이 비아즈미킨 :
글쎄요, 1시간 만에 TF 결과의 결과는 다른 목표/전략에 내 예측 변수를 적용하는 것에 관심이 있었습니다.
그건 그렇고, 예측 변수의 첫 번째 선택을 통해 정확도 0.53과 매트를 식별할 수 있었습니다. 기대값은 6점으로 예측 변수 선택 방향으로 추가 조정의 의미를 나타냅니다.
자, 이제 정확도 0.53과 매트가 있다고 생각해보세요. 6 포인트의 기대, 이것은 연간 샤프 공동입니다. 이상적으로는 1-1.5이고 ZZ 정확도 0.8-0.9이지만 ASR은 HFT 사무실과 같이 하루에 테라바이트의 데이터를 처리할 때 정확도 0.6 및 ASR> 10일 때 더 좋지 않습니다.
글쎄, "마스터 마스터"가 워밍업하는 방법)))이 주제에 대해 말한 것보다 더 많이 본 것에서 아마도 이미 "카르마"에 대한 질문이있을 것입니다. 모든 사람은 자신의 길을 가지고 있습니다.
자, 이제 정확도 0.53과 매트가 있다고 생각해보세요. 6 포인트의 기대, 이것은 연간 샤프 공동입니다. 이상적으로는 1-1.5이고 ZZ 정확도 0.8-0.9이지만 ASR은 HFT 사무실과 같이 하루에 테라바이트의 데이터를 처리할 때 정확도 0.6 및 ASR> 10일 때 더 좋지 않습니다.
Enlighten, 이러한 맥락에서 ASR은 무엇입니까?
나는 정확도가 그다지 중요하지 않은 ZZ에 대한 전략을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 목표에 대해서만 결정이 내려지기 때문에 가장 중요한 정밀도이고, bar-by-bar 전략은 각각 진입 방향에 대한 결정을 의미합니다. , ZZ 정확도에 대한 전략은 약 0.65입니다.
나는 정확도가 그다지 중요하지 않은 ZZ에 대한 전략을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 목표에 대해서만 결정이 내려지기 때문에 가장 중요한 정밀도이고, bar-by-bar 전략은 각각 진입 방향에 대한 결정을 의미합니다. , ZZ 정확도에 대한 전략은 약 0.65입니다.
그리고 내가 HFT에 대한 신화에 대해 생각하는 요점은 무엇입니까?
ASR - 연간 샤프 비율
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
신화에 대해 생각할 필요가 없습니다. 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치인 HFT를 주었습니다. 내부에서(하루에 5-10번 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(몇 시간 동안 예측 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
대상 ZZ는 " 성배 "의 판매자에게만 의미가 있습니다. 아마도이 청중의 격렬한 저항이있는 이유 일 것입니다. 그렇지 않으면 정직한 접근 방식으로 시장의 MO가 의미가 없다는 것이 드러날 것입니다. , 그러나 지표에 대한 이야기는 전혀 없으며 일반적으로 무작위입니다. 많은 유료 및 무료 데이터를 섭취하는 경우에만 고급 전문가 팀이 최소한 시장에 대해 작은 이점을 생성할 수 있으며 한 신사는 DC 또는 Dukas의 데이터에 대해 "이마에" 운 좋게도 왼쪽 라이브러리에서 이 중 65%가 결함임을 발견했습니다.
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
신화에 대해 생각할 필요가 없습니다. 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치 HFT를 주었습니다 . 내부에서(하루에 5-10 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(예측 시간 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
대상 ZZ는 "성배"의 판매자에게만 의미가 있습니다. 아마도이 청중의 격렬한 저항이있는 이유 일 것입니다. 그렇지 않으면 정직한 접근 방식으로 시장의 MO가 의미가 없다는 것이 드러날 것입니다. , 그러나 지표에 대한 이야기는 전혀 없으며 일반적으로 무작위입니다. 많은 유료 및 무료 데이터를 섭취하는 경우에만 고급 전문가 팀이 최소한 시장에 대해 작은 이점을 생성할 수 있으며 한 신사는 DC 또는 Dukas의 데이터에 대해 "이마에" 운 좋게도 왼쪽 라이브러리에서 이 중 65%가 결함임을 발견했습니다.
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
당신은 신화에 대해 생각할 필요가 없습니다, 나는 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치, HFT를 주었습니다. 내부에서(하루에 5-10 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(몇 시간 동안 예측 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
두 가지 다른 전략을 분리해 보겠습니다. 하나는 막대로, 다른 하나는 ZZ 신호 및 트롤로, 일반적으로 ZZ입니다.
첫 번째 전략은 막대 단위로 정확도가 지금까지 0.53을 얻었지만 항목이 각 막대에서 생성되기 때문에 이 전략에 대한 일반적인 메트릭이며 이는 막대에 대한 막대의 평균 값입니다. 전체 샘플, 이상하게도 충분히 0.5. 평균에서 3% 편차가 있는 것으로 나타났습니다. 이는 작지만 이미 반영할 정보를 제공합니다. 동시에 두 번째 전략과 동일한 예측 변수를 사용했습니다.
결과가 0.65인 두 번째 전략은 전혀 환상적이지 않습니다. 여기서 단위가 나타날 때만 이미 결정이 내려지지만 23%의 경우에서 단위를 식별하는 반면 이 23의 65%에서 올바르게 식별하는 것이 가능합니다. %. 그리고, 포지션을 개시할 때 약 1에서 1.3의 위험이 있지만 그 중 일부는 트롤에 의해 빠져나간다는 것을 고려해야 합니다. 일반적으로 다소 물결 모양의 균형이 있습니다(그렇지 않습니다. t 에퀴티가 얼마인지, 균형이 무엇인지는 제정신이 아니므로).
영어에 대해 말하자면, 멍청한 놈들은 여기서 뭐하는 겁니까. 하지만 과학자들은 여전히 변동성을 모델링하기 위해 분수 브라운 운동을 연구하고 있습니다. 시장 움직임을 설명하는 보다 정확한 방법은 아직 세상에 존재하지 않습니다. 저것들. 블랙과 스콜스에서 새로운 연구에 이르기까지.
참고로 저는 단 하루도 거래를 중단하지 않았습니다. 가동 중지 시간은 저에게 허용되지 않습니다. 저는 여기에서 의사 소통을 하지 않았습니다. Maxim은 그의 영어로 모든 사람들을 겁먹게 했습니다. 그리고 나서 지금 막 가는데 여기 아무도 없어요. 엉망, 그래서 나는 팀에 다시 합류하기로 결정했습니다 ...
이해합니다 그래서 제가 틀렸습니다.
영어에 대해 말하자면, 멍청한 놈들은 여기서 뭐하는 겁니까. 하지만 과학자들은 여전히 변동성을 모델링하기 위해 분수 브라운 운동을 연구하고 있습니다. 시장 움직임을 설명하는 보다 정확한 방법은 아직 세상에 존재하지 않습니다. 저것들. 블랙과 스콜스에서 새로운 연구에 이르기까지.
https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html
https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral
지금까지 나는 양초, 지그재그 및 기타 유치원 게임의 색상에 대한 예측에 대한 토론만을 보았습니다.Vladimir Perervenko och의 기사에서 막대의 색상. 약 0.8의 정확도로 잘 정의됩니다. 그리고 반복하기 쉽습니다. 나는 반복했다. 네이키드 따옴표에서는 디지털 필터보다 2-3% 더 나빴습니다.
기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 의존하지만.
물론 막대를 추측하지는 않지만 유효성 검사에서 훈련 결과가 80 이상인지 확인하려고 노력합니다.
수정하고 싶습니다. 나는 막대의 색깔을 예측한 적이 없다. 대상 ZZ 및 다양한 예측자 옵션으로만 분류합니다. 그리고 서로 다른 조합 방법을 사용하는 대규모 앙상블을 사용하여 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.
또 다른 중요한 경험 - 전처리가 더 복잡하고 정제될수록 모델이 문제를 더 간단하게 해결할 수 있습니다.
행운을 빕니다
ZZ와 함께라면 아무 일도 일어나지 않았습니까?
얼굴이 똑같은 것 같지만 답이 있는 질문들... 똑같다...마치 마초같은 날))))
또 ZZ 또 80%...
경험이 없는 사람은 어떤 종류의 음모 또는 집/참가자의 타워 문제를 의심할 것입니다.
Hike 이것은 이미 3번째 또는 4번째 "웨이브"입니다. 거의 같은 내용입니다. 나는 게시물의 2/3 이상을 읽지 않았기 때문에 확실히 말할 수 없습니다.
무슨 일이야???
얼굴이 똑같은 것 같지만 답이 있는 질문들... 똑같다...마치 마초같은 날))))
또 ZZ 또 80%...
경험이 없는 사람은 어떤 종류의 음모 또는 집/참가자의 타워 문제를 의심할 것입니다.
Hike 이것은 이미 3번째 또는 4번째 "웨이브"입니다. 거의 같은 내용입니다. 나는 게시물의 2/3 이상을 읽지 않았기 때문에 확실히 말할 수 없습니다.
무슨 일이야???
ZZ가 MO에 쓸모가 없다는 것은 신화입니다.
음, 1시간 만에 TF 결과의 결과는 다른 목표/전략에 내 예측 변수를 적용한 것과 같이 저에게 흥미를 끌었습니다.
그건 그렇고, 예측 변수의 첫 번째 선택 을 통해 정확도 0.53과 매트를 식별할 수 있었습니다. 기대값은 6점으로 예측 변수 선택 방향으로 추가 조정의 의미를 나타냅니다.
ZZ가 MO에 쓸모가 없다는 것은 신화입니다.
글쎄, "마스터 마스터"가 워밍업하는 방법)))이 주제에 대해 말한 것보다 더 많이 본 것에서 아마도 이미 "카르마"에 대한 질문이있을 것입니다. 모든 사람은 자신의 길을 가지고 있습니다.
글쎄요, 1시간 만에 TF 결과의 결과는 다른 목표/전략에 내 예측 변수를 적용하는 것에 관심이 있었습니다.
그건 그렇고, 예측 변수의 첫 번째 선택을 통해 정확도 0.53과 매트를 식별할 수 있었습니다. 기대값은 6점으로 예측 변수 선택 방향으로 추가 조정의 의미를 나타냅니다.
자, 이제 정확도 0.53과 매트가 있다고 생각해보세요. 6 포인트의 기대, 이것은 연간 샤프 공동입니다. 이상적으로는 1-1.5이고 ZZ 정확도 0.8-0.9이지만 ASR은 HFT 사무실과 같이 하루에 테라바이트의 데이터를 처리할 때 정확도 0.6 및 ASR> 10일 때 더 좋지 않습니다.
글쎄, "마스터 마스터"가 워밍업하는 방법)))이 주제에 대해 말한 것보다 더 많이 본 것에서 아마도 이미 "카르마"에 대한 질문이있을 것입니다. 모든 사람은 자신의 길을 가지고 있습니다.
자, 이제 정확도 0.53과 매트가 있다고 생각해보세요. 6 포인트의 기대, 이것은 연간 샤프 공동입니다. 이상적으로는 1-1.5이고 ZZ 정확도 0.8-0.9이지만 ASR은 HFT 사무실과 같이 하루에 테라바이트의 데이터를 처리할 때 정확도 0.6 및 ASR> 10일 때 더 좋지 않습니다.
Enlighten, 이러한 맥락에서 ASR은 무엇입니까?
나는 정확도가 그다지 중요하지 않은 ZZ에 대한 전략을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 목표에 대해서만 결정이 내려지기 때문에 가장 중요한 정밀도이고, bar-by-bar 전략은 각각 진입 방향에 대한 결정을 의미합니다. , ZZ 정확도에 대한 전략은 약 0.65입니다.
그리고 내가 HFT에 대한 신화에 대해 생각하는 요점은 무엇입니까?Enlighten, 이러한 맥락에서 ASR은 무엇입니까?
나는 정확도가 그다지 중요하지 않은 ZZ에 대한 전략을 가지고 있습니다. 가장 중요한 것은 목표에 대해서만 결정이 내려지기 때문에 가장 중요한 정밀도이고, bar-by-bar 전략은 각각 진입 방향에 대한 결정을 의미합니다. , ZZ 정확도에 대한 전략은 약 0.65입니다.
그리고 내가 HFT에 대한 신화에 대해 생각하는 요점은 무엇입니까?ASR - 연간 샤프 비율
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
신화에 대해 생각할 필요가 없습니다. 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치인 HFT를 주었습니다. 내부에서(하루에 5-10번 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(몇 시간 동안 예측 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
대상 ZZ는 " 성배 "의 판매자에게만 의미가 있습니다. 아마도이 청중의 격렬한 저항이있는 이유 일 것입니다. 그렇지 않으면 정직한 접근 방식으로 시장의 MO가 의미가 없다는 것이 드러날 것입니다. , 그러나 지표에 대한 이야기는 전혀 없으며 일반적으로 무작위입니다. 많은 유료 및 무료 데이터를 섭취하는 경우에만 고급 전문가 팀이 최소한 시장에 대해 작은 이점을 생성할 수 있으며 한 신사는 DC 또는 Dukas의 데이터에 대해 "이마에" 운 좋게도 왼쪽 라이브러리에서 이 중 65%가 결함임을 발견했습니다.
ASR - 연간 샤프 비율
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
신화에 대해 생각할 필요가 없습니다. 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치 HFT를 주었습니다 . 내부에서(하루에 5-10 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(예측 시간 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
대상 ZZ는 "성배"의 판매자에게만 의미가 있습니다. 아마도이 청중의 격렬한 저항이있는 이유 일 것입니다. 그렇지 않으면 정직한 접근 방식으로 시장의 MO가 의미가 없다는 것이 드러날 것입니다. , 그러나 지표에 대한 이야기는 전혀 없으며 일반적으로 무작위입니다. 많은 유료 및 무료 데이터를 섭취하는 경우에만 고급 전문가 팀이 최소한 시장에 대해 작은 이점을 생성할 수 있으며 한 신사는 DC 또는 Dukas의 데이터에 대해 "이마에" 운 좋게도 왼쪽 라이브러리에서 이 중 65%가 결함임을 발견했습니다.
소설을 읽은 적이 있습니까?
ASR - 연간 샤프 비율
이 경우 정확도는 그다지 좋은 척도가 아닙니다. 저도 동의합니다. 하지만 귀하께서 직접 0.53을 주셨고, 저는 이것에서 시작하여 그에 따라 숫자를 주었습니다.
당신은 신화에 대해 생각할 필요가 없습니다, 나는 가장 큰 ASR이 있기 때문에 실제 평균 수치, HFT를 주었습니다. 내부에서(하루에 5-10 거래) 예측 품질 수치는 3-5배 낮습니다(몇 시간 동안 예측 앞으로).
0.65 - 그런 데이터에서는 환상적입니다. 거의 순조로운 자기자본 지수입니다. 미래와 과거 데이터의 선형 혼합을 예측하기만 하면 됩니다. 50%를 초과하는 모든 것은 걸림돌입니다. 이는 여러 번 이야기되었습니다.
두 가지 다른 전략을 분리해 보겠습니다. 하나는 막대로, 다른 하나는 ZZ 신호 및 트롤로, 일반적으로 ZZ입니다.
첫 번째 전략은 막대 단위로 정확도 가 지금까지 0.53을 얻었지만 항목이 각 막대에서 생성되기 때문에 이 전략에 대한 일반적인 메트릭이며 이는 막대에 대한 막대의 평균 값입니다. 전체 샘플, 이상하게도 충분히 0.5. 평균에서 3% 편차가 있는 것으로 나타났습니다. 이는 작지만 이미 반영할 정보를 제공합니다. 동시에 두 번째 전략과 동일한 예측 변수를 사용했습니다.
결과가 0.65인 두 번째 전략은 전혀 환상적이지 않습니다. 여기서 단위가 나타날 때만 이미 결정이 내려지지만 23%의 경우에서 단위를 식별하는 반면 이 23의 65%에서 올바르게 식별하는 것이 가능합니다. %. 그리고, 포지션을 개시할 때 약 1에서 1.3의 위험이 있지만 그 중 일부는 트롤에 의해 빠져나간다는 것을 고려해야 합니다. 일반적으로 다소 물결 모양의 균형이 있습니다(그렇지 않습니다. t 에퀴티가 얼마인지, 균형이 무엇인지는 제정신이 아니므로).
영어에 대해 말하자면, 멍청한 놈들은 여기서 뭐하는 겁니까. 하지만 과학자들은 여전히 변동성을 모델링하기 위해 분수 브라운 운동을 연구하고 있습니다. 시장 움직임을 설명하는 보다 정확한 방법은 아직 세상에 존재하지 않습니다. 저것들. 블랙과 스콜스에서 새로운 연구에 이르기까지.
https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html
https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral
지금까지 나는 양초, 지그재그 및 기타 유치원 게임의 색상에 대한 예측에 대한 토론만을 보았습니다.제 생각에는 이것은 6-7 년 전에 읽은 자료의 재판입니다. 그러나 여기 변동성 거래에 대해 일반 주문을 통한 옵션 거래를 시뮬레이션하는 방법을 몇 번 생각했습니다. 아무것도 찾지 못했습니다.