Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1452
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Acho que é uma reimpressão de coisas que li cerca de 6-7 anos atrás, mas é sobre negociação de volatilidade, algumas vezes me perguntei como simular a negociação de opções através de ordens regulares - não consegui encontrar nada
Isto é relativamente novo, tanto quanto sei. Embora as abordagens não sejam, em princípio, novas. O exemplo em python é datado aproximadamente quando o método foi proposto. As pessoas estão fazendo conferências lá
A volatilidade aproximada é relativamente nova, tanto quanto eu sei. O exemplo do Python é justamente quando o método foi proposto. As pessoas estão a fazer conferências lá.
Não, a volatilidade bruta é pesquisada no Google e artigos de 2014, mas não importa - estamos falando de negociação via derivativos financeiros, certo?
Não, a volatilidade bruta é pesquisada no Google e artigos de 2014, mas não importa - estamos falando de negociação via derivativos, certo?
você não precisa fazer isso, as opções são de volatilidade, mas você pode usar strats para spot.
Existem essencialmente 2 estratos - reversão média e quebra de volatilidade. Acho que temos de pensar em como aplicar um deles.
PS sim, o artigo no arquivo foi publicado em 2014
Tens lido demasiada ficção?
haha
Aleksey Vyazmikin:
A segunda estratégia com o resultado 0,65 - não é uma fantasia, a decisão ali é tomada apenas quando aparece, mas é possível identificar a unidade em 23% dos casos e corretamente identificada em 65% destes 23%. Note que os riscos são cerca de 1 a 1,3 quando se abre uma posição, mas são parcialmente cobertos pela rede de arrasto - o saldo será ondulado o suficiente (equidade ou saldo não faz diferença devido a paragens razoáveis).
Eu não estou argumentando que é fantástico como para ZZ, é fácil de obter 95%, mas é inútil. Quero dizer, é fantástico 65% de qualidade de previsão de movimento de preços puramente futuros sem mistura do passado que afeta diretamente o ASR.
Os irmãos mais velhos do ofício, em algum lugar na selva do ramo sugeriram testar na SB, pegar o preço em vez da SB e ver o que será a acuracia e tudo mais, se claramente mais de 55% então obviamente em algum lugar uma merda, porque a SB não pode prever muito mais do que 50%, mas com ZZ esse preço que a SB igualmente "legal" previu, o que isso significa? Que o SB pode ser negociado?Não necessariamente, as opções são de volatilidade, mas você pode aplicar os stratts para o spot
Existem essencialmente 2 estratos - reversão média e quebra de volatilidade. Acho que temos de pensar em como aplicar um deles.
PS sim, o artigo no arquivo foi publicado em 2014
ainda tenho muito tempo para ler os seus links, continuo a ser arrastado para o q-learning, tenho muito para ler
não sei como aplicar o comércio de valatilidades para detectar, o melhor que posso oferecer são grelhas simples)
não consigo ler os seus links, continuo a ser arrastado para o q-learning, preciso de ler muito
não sei como aplicar o comércio de valatilidades para detectar, o máximo que posso oferecer são grelhas simples ))))
no cunnilinguismo Sutton, Barto. Eu tenho a versão antiga do livro em russo, a nova versão está apenas em inglês no google. O novo com exemplos em python.
sobre o cunnilinguismo de Sutton, Barto. A versão antiga do livro está em russo, a nova está apenas em inglês no google. O novo tem exemplos em python.
Sim, baixado, leia um monte de coisas.
SZY: Eu cavei os exemplos na CNTK na rede, parece que não é difícil fazer LSTM em C#, um problema, preguiçoso da Microsoft, mesmo na página oficial da CNTK eles me enviam para estudar a API do Python, eles dizem que aqui está um manual, use lá também
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
Sim, baixado, leia muito, e precisa verificar este kuni também ))))
ZS: há exemplos de CNTK na rede, não parece ser difícil fazer LSTM em C#, um problema, preguiçoso da Microsoft, mesmo na página pública do CNTK que enviam para estudar API de Python, dizem que aqui está um manual, use lá também
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
eles têm algum tipo de iliquidez, eu não sei quem a usa.
tente 2 camadas e reduza o número de neurônios em camadas, para 1 em cada camada.
antes da linha vertical branca - amostra, depois - oos
Quanto mais neurónios - maior a probabilidade de encaixar (mais graus de liberdade), tente reduzir o número de neurónios, desde que o neurónio consiga obter resultados pelo menos um pouco sensatos.
Ou seja, quanto mais clara for a informação nos inputs e quanto mais áspera for a malha, melhor.
Vladimir, olá!
Como estás com o guião que te enviei, já tentaste experimentá-lo? Talvez tenhas desenvolvido a ideia e a abordagem de regressão?