Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2174
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O assunto fica melhor a cada dia.
E parece ser simples. Há aqui o coryphaei do MO, mas praticamente não há feiticeiros capazes de sugerir algumas características mágicas (certo?) que teriam poder de previsão. Provando teoricamente que estas fichas são realmente excelentes, claro...
Portanto, já foi dito, não por mim, mas por todos, que o modelo mais simples de previsão é o sinal do próximo retorno de um processo estacionário com uma ACF não zero.
Temos sorte com a ACF - no mercado não importa o que façamos com as cotações, é sempre não-zero e isso dá muita esperança àqueles que sofrem.
Mas onde está a estacionaridade e como se pode prever o sinal do próximo incremento se ele pode ser brusco = 0?
Ahem... Eu já mostrei uma passagem do Livro do Gênesis muitas vezes. Vou mostrá-lo novamente:
"... é elementar, a distribuição estacionária é obtida escrevendo barras com igual número de carrapatos.
neste caso a distribuição dos intervalos de tempo entre ABERTURA de tais barras é exponencial:
, e a distribuição dos incrementos é dupla triangular:
Agora, com tal distribuição de retornos, prever o sinal do próximo não parece ser uma tarefa tão impossível.
Ahem...
É que as condições são íngremes.
A comissão é 6 vezes o spread.
Nem todos os sistemas vão funcionar lá.
;)))
ok, então ewa
vou fazer com pelo menos centavos para não cagar no mercado, digamos ;))))
mas você pode fazê-lo na demonstração, não me importo.
significa que tal resultado por causa do Comissário, a propagação é pequena.
Muito obrigado! Eu tentei usar os princípios de auto-codificação com redes neurais simples de rede completa, mas não com sucesso total). Talvez eu devesse reconsiderar a experiência))))
Onde está o código, porque é referenciado e eu não sei onde procurar a implementação.
Onde está o código, porque é referenciado, mas não está claro onde procurar a implementação.
Mas há algo lá dentro.
https://github.com/0b01/recurrent-autoencoder
Parece que já bebeste umas cervejas, irmão. E a cerveja é má para os seus centros de pensamento.
1. Tu não és meu irmão.
2. Eu não bebi cerveja - tu és um bebedor de bebidas, vai buscar conhaque para os teus centros de pensamento. Hee hee
Mas há ali qualquer coisa.
https://github.com/0b01/recurrent-autoencoder
há um bom pacote de variação, eu quero usá-lo. Está em cima do PyToch.
https://pyro.ai/examples/index.html#
Até 4 carrapatos servem? OHLC?
Eu já respondi - uma certa Demco formou barras de igual pau (100 ticks por barra de acordo com Alpari) e trabalhou com preços ABERTOS de tais barras.
Na verdade, o fluxo inicial é afinado e obtém-se o fluxo mais simples com uma distribuição de incrementos tão invulgar. Demko chamou-lhe um "progenitor" dos processos do mercado.
Verifiquei pessoalmente seus dados - de fato, um processo estacionário é obtido em tais incrementos.
Pergunta: por que eu não pego esses incrementos, estudo as redes neurais e levo o Santo Graal em segredo?
A resposta é, eu não sei. Tenho algum tipo de TS a trabalhar e deixo esta opção para mais tarde...
Mesmo assim, mas passa o teste a partir de 2017.
Lote levantado, 3,5k% em 3 anos. Saldo máximo de drawdown 10%, absoluto 23%. Z.I. Você pode fazer ainda melhor. O código fonte Python estará no artigo.
desfrutar
Bomba!
A correcta adição da propagação aos sinais deve melhorá-la ainda mais. Vou investigar isso durante a semana.