Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1592
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Eu não sei, esta é uma interpretação complicada. Os retornados do mercado são uma mistura de várias distribuições, cada uma das quais pode ser estacionária. Se você separar as moscas das costeletas, você pode obter um bom TS.
Eu não discuto, você provavelmente pode, a questão é qual caminho é mais curto e mais eficiente. Li algumas dezenas das primeiras páginas do tópico de AK, vi várias vezes como ele faz ali tais suposições, essencialmente especulações, que na minha opinião riscam todo o ponto da pesquisa estatística de forma a adequar o modelo ao resultado "desejado". Eu poderia estar errado, pois não sei muito mais do que alta tecnologia e google) Mas eu me tornei desinteressado até agora.
Osretornos do mercado são uma mistura de várias distribuições, cada uma das quais pode ser estacionária esta está mais próxima do corpo, ou seja, é a parte normal?
Mas ainda me parece que qualquer distribuição só pode ser estacionária até que algo mude no mercado - humor, notícias, tendências, etc. Se você levar isso em conta e aprender como se preparar, então valerá a pena.
Os retornados do mercado são uma mistura de várias distribuições, cada uma das quais pode ser estacionária, que está mais próxima do corpo, ou seja, a parte normal é a que faz parte?
Mas ainda me parece que qualquer distribuição só pode ser estacionária até que algo mude no mercado - humor, notícias, tendências, etc. Se levar isso em conta e aprender a cozinhá-lo, então acho que vale a pena.
o próprio algoritmo de agrupamento os torna mais normais, por exemplo se for uma mistura gaussiana, haverá pontos selecionados descritos por um gaussiano para cada agrupamento, com alguns outliers
A principal questão é verificar com novos dados
Cavalheiros, poderiam sugerir o neurónio mais gracioso para voar?
Eu dividi a história em secções, agora preciso de trazer o neurónio até aqui:
Como podem ver, não há realmente nenhuma correlação entre os pares.
A troca de pares é foleira.
Não se deve tirar conclusões a partir de um pedaço de história. Não sei qual é a lógica do indicador, mas é fácil verificar a relação - criar um preditor para cada curva e registar a posição desta curva relativamente a todas as outras curvas, em ordem em cada barra, obterá 6 preditores com valores de 1-6. Você pode tentar definir um alvo para cada curva (par de moedas) separadamente - se o preço subiu ou desceu, ou como sua posição mudou em relação a uma determinada curva ou a todas as curvas e assim por diante - diferentes alvos aqui, e ver o que será melhor classificado, o que será melhor, e como usá-lo nas negociações.
Você não deve tirar conclusões a partir de um pedaço de história. Eu não sei qual é a lógica no indicador, mas para verificar a relação aqui é simples - criar um preditor para cada curva e registrar a posição desta curva em relação a todas as outras curvas, em ordem em cada barra, você receberá 6 preditores com valores de 1-6. Você pode tentar definir um alvo para cada curva (par cambial) - se o preço subiu ou desceu, ou como a posição da curva contra uma determinada curva ou contra todas as curvas mudou, e assim por diante - diferentes alvos aqui, e ver o que será melhor classificado, o que será melhor, e então pensar como usar no comércio.
Tem sido sugerido que o IO pode ajudar muito se houver um processo estacionário
de que forma?
Não é que um processo estacionário possa tornar-se não estacionário, mas sim que de repente possa tornar-se não estacionário.
Tem sido sugerido que o IO pode ajudar muito se houver um processo estacionário
de que forma?
porque o mau não é que um processo estacionário se possa tornar não estacionário, mas sim que de repente se possa tornar não estacionário.
Mais uma vez, a (não) estacionaridade estatística (variabilidade da distribuição temporal) de uma série(s) temporal(ais), tem muito pouco a ver com a previsibilidade de incrementos futuros usando MO. O ruído gaussiano é estacionário, mas não é previsível, classificá-lo, adicionar heterocessatividade, é previsível, mas não estacionário.
O verdadeiro problema está na volatilidade do mercado devido aos esforços constantes da maioria dos participantes para se superarem uns aos outros, por isso os padrões encontrados na história geralmente já são encontrados por outros e você pode esperar que eles se revertam, e "forças da natureza", ou seja, as mudanças fundamentais e vários turnos de tempo de trapo. É tudo muito complicado.
Mais uma vez, a estaticidade (não) estacionária (variabilidade da distribuição temporal) da(s) série(s) temporal(ais) está muito fracamente relacionada com a previsibilidade de incrementos futuros usando MO. O ruído gaussiano é estacionário mas não previsível, classifica-o, adiciona heterocessatividade, é previsível mas não estacionário.
O verdadeiro problema está na volatilidade do mercado devido aos esforços constantes da maioria dos participantes para se superarem uns aos outros, por isso os padrões encontrados na história geralmente já são encontrados por outros e você pode esperar que eles se revertam, e "forças da natureza", ou seja, as mudanças fundamentais e vários turnos de ragtime. É tudo muito complicado.
O que o faz pensar que o ruído branco é imprevisível?
Se a série for estacionária - não há necessidade de usar incrementos.
Você não pode aplicar nenhuma estratégia plana a este gráfico?
Bem, se é (log)devolvido então não posso, obviamente não se trata de preço))))
Mais uma vez - os MOs só usam incrementos porque a série temporal original é não-estacionária.
Se a série fosse estacionária, não haveria necessidade de gradientes.
É a este "Mais uma vez, a estaticidade (não) estacionária (variabilidade da distribuição temporal) das séries temporais, tem muito pouco a ver com a previsibilidade de incrementos futuros usando MO". (с)
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