Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 154
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Esperar que uma rede de convolução ou recorrência faça tudo por si só é uma visão ingénua, tal como costumava ser pensada como um peru graal.
Não é uma visão ingénua. É a direcção da busca. E não necessariamente uma rede neural. A tese é a seguinte: a partir de valores passados de uma série temporal de preços você pode extrair informações suficientes para a negociação rentável (superando custos), independentemente do horizonte temporal do teste a termo real.
Também vou publicar alguns gráficos sobre este tema. Estou actualmente a preparar material para um artigo.
PS: Pessoalmente, tendo em conta todos os factores que levam ao excesso de formação e tentando tomar o estado mais conservador e fiável do modelo, verifica-se que mais de 30-40% por ano (com um máximo de 25% de drawdown) não pode ser espremido. Mas já excede o rendimento mediano dos fundos de cobertura. Todos os outros interesses cósmicos supostamente obtidos a longo prazo puramente na análise técnica baseada em séries temporais - é uma mentira.
Está na MQL há anos.
Onde procurar?
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cp don't see :)
Onde procurar?
1) O seu raciocínio está correto como um começo, mas você não deve usar apenas pares de moedas, mas também commodities, ações, futuros, opções,
2) Lao Tzu era um comerciante que dizia: "Aquele que sabe - cale-se, aquele que fala - não sabe"))
1) Sim, estes são pensamentos gerais, para fazer isso nessa escala você tem que ser milionário, só os registros de pedidos custam muito dinheiro, eu tenho uma visão um pouco diferente do mercado, eu ainda estou me agarrando a padrões, o preço já cuidou de tudo, eu acho que você pode fazer previsões de mercado rentáveis de uma forma menos cara e mais fácil do que você faz, mas para fazer isso você precisa entender a mecânica do mercado e ser capaz de formalizar o imperformável, quando eu aprender, eu vou compartilhar ...
eu entendo a mecânica, agora preciso formalizar
2) muito...
Eu dei-te o link acima.
Não encontrei nenhuma menção à correlação cruzada ou à abordagem que descrevi, apenas negociação de carteiras, só isso...
Já percebi.
É consistente com as minhas observações. Eu o chamo de espelhamento (provavelmente postarei alguns gráficos sobre isso mais tarde). Para prever n minutos de ganhos de preços, olhar para trás no tempo para os mesmos n minutos mostra um melhor valor explicativo.
Mas além disso, tenho dados muito extensos sobre qual horizonte o poder preditivo é maior.
De onde vêm os números de 4-5%? Como são calculados? Significância dos preditores, R^2, informação mútua?
Esta é uma estimativa empírica do ganho em qualidade de classificação com - sem este fator, é simples, informação mútua e determinação em sistemas multi-fator não-lineares funcionam de forma não confiável. E os números 4-5% não é um dogma, você só tem que entender, que usando "todos os mercados" e fluxos de informação sem dinâmica de preço de determinado instrumento pode-se prever seu futuro para algum horizonte <5% pior, isso é tudo. Isto é, se você tiver uma probabilidade de um minuto de prever o aumento futuro na frente do ativo, por exemplo 70%, então excluindo o preço da série prevista dos dados para análise você obtém 70 - (70-50)*0,5 = 69% quase dentro dos limites de ruído da diferença. Bem, claro, se você tem dados em tempo real de todos os mercados mundiais e não apenas mercados, mas sem informantes, e se apenas o preço de um instrumento... qualquer que seja a IA que você tem, é mais fácil criar um terminador do que vencer um mercado com tais dados.
Não encontrei nada sobre a correlação cruzada e a abordagem que descrevi, apenas a negociação de carteiras e mais nada...
A matriz de covariância com posterior transição para a matriz de correlação foi encontrada em algum lugar sobre o MQL aqui no recurso.
Só me lembro que esta matriz foi calculada muito rapidamente quando mudei a janela para a PA. Talvez seja feito em R também.
E os desvios de que estava a falar foram mostrados directamente no terminal. Pergunte por aí, alguém lhe dirá.
Uma matriz de covariância seguida de uma matriz de correlação foi encontrada em algum lugar sobre o MQL aqui no recurso.
Eu só me lembro que esta matriz foi calculada muito rapidamente quando a janela foi deslocada para a PA. Talvez seja feito em R também.
E os desvios de que estava a falar foram exibidos mesmo no terminal. Pergunte por aí, alguém lhe dirá.
Sim, claro que sim :) mas a matriz de covariância não é de correlação cruzada :)
Você pode usar as ferramentas que quiser. Se quiseres, fá-lo através da correlação cruzada de frente.
Tratava-se de encontrar "outliers" para depois os trocar por "equilíbrio".
sim , claro que sim :)